論文の概要: Effects of Daily News Sentiment on Stock Price Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08549v1
• Date: Wed, 2 Aug 2023 06:42:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-27 05:24:47.652128
• Title: Effects of Daily News Sentiment on Stock Price Forecasting
• Title（参考訳）: 日刊ニュースが株価予測に及ぼす影響
• Authors: S.Srinivas, R.Gadela, R.Sabu, A.Das, G.Nath and V.Datla
• Abstract要約: 本稿では,約3.7年周期でニュースデータベースを作成するための,堅牢なデータ収集と事前処理フレームワークを提案する。 このタイムラインの株価情報をキャプチャして、記事のさまざまなセクションの感情スコアを含む複数の時系列データを作成します。 これに基づいて、評価スコアを特徴として使用し、性能を比較することなく、株価を予測するためにいくつかのLSTMモデルを適合させます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5242869847419834
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting future prices of a stock is an arduous task to perform. However, incorporating additional elements can significantly improve our predictions, rather than relying solely on a stock's historical price data to forecast its future price. Studies have demonstrated that investor sentiment, which is impacted by daily news about the company, can have a significant impact on stock price swings. There are numerous sources from which we can get this information, but they are cluttered with a lot of noise, making it difficult to accurately extract the sentiments from them. Hence the focus of our research is to design an efficient system to capture the sentiments from the news about the NITY50 stocks and investigate how much the financial news sentiment of these stocks are affecting their prices over a period of time. This paper presents a robust data collection and preprocessing framework to create a news database for a timeline of around 3.7 years, consisting of almost half a million news articles. We also capture the stock price information for this timeline and create multiple time series data, that include the sentiment scores from various sections of the article, calculated using different sentiment libraries. Based on this, we fit several LSTM models to forecast the stock prices, with and without using the sentiment scores as features and compare their performances.
• Abstract（参考訳）: 株式の将来価格を予測することは困難な作業である。 しかし、追加の要素を組み込むことで、将来の価格を予測するために株式の過去の価格データのみに頼るのではなく、我々の予測を大幅に改善することができる。 調査によると、同社に関する毎日のニュースの影響を受けている投資家の感情は、株価変動に大きな影響を及ぼす可能性がある。 この情報を得るための情報源はたくさんありますが、それらは多くのノイズで散らばっており、それらから感情を正確に抽出することは困難です。 したがって、我々の研究の焦点は、NITY50株に関するニュースから感情を捉える効率的なシステムを設計し、これらの株価の金融ニュースの感情が、一定期間にわたって価格にどの程度影響しているかを調べることである。 本稿では,約50万件のニュース記事からなる約3.7年周期でニュースデータベースを作成するための,堅牢なデータ収集と事前処理フレームワークを提案する。 また、このタイムラインの株価情報をキャプチャして、さまざまなセクションの感情スコアを含む複数の時系列データを作成し、異なる感情ライブラリを用いて計算する。 これに基づいて、評価スコアを特徴として使用し、性能を比較し、株価を予測するためにいくつかのLSTMモデルを適合させます。

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