論文の概要: Predicting Financial Market Trends using Time Series Analysis and Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00136v1
• Date: Thu, 31 Aug 2023 21:20:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-04 15:09:46.205438
• Title: Predicting Financial Market Trends using Time Series Analysis and Natural Language Processing
• Title（参考訳）: 時系列分析と自然言語処理による金融市場のトレンド予測
• Authors: Ali Asgarov
• Abstract要約: この調査は、TeslaやAppleといった大手企業の株価を予測するためのツールとして、Twitterの感情の有効性を評価することを目的としている。 以上の結果から, 株価変動の主要な要因は, 肯定性, 否定性, 主観性であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Forecasting financial market trends through time series analysis and natural language processing poses a complex and demanding undertaking, owing to the numerous variables that can influence stock prices. These variables encompass a spectrum of economic and political occurrences, as well as prevailing public attitudes. Recent research has indicated that the expression of public sentiments on social media platforms such as Twitter may have a noteworthy impact on the determination of stock prices. The objective of this study was to assess the viability of Twitter sentiments as a tool for predicting stock prices of major corporations such as Tesla, Apple. Our study has revealed a robust association between the emotions conveyed in tweets and fluctuations in stock prices. Our findings indicate that positivity, negativity, and subjectivity are the primary determinants of fluctuations in stock prices. The data was analyzed utilizing the Long-Short Term Memory neural network (LSTM) model, which is currently recognized as the leading methodology for predicting stock prices by incorporating Twitter sentiments and historical stock prices data. The models utilized in our study demonstrated a high degree of reliability and yielded precise outcomes for the designated corporations. In summary, this research emphasizes the significance of incorporating public opinions into the prediction of stock prices. The application of Time Series Analysis and Natural Language Processing methodologies can yield significant scientific findings regarding financial market patterns, thereby facilitating informed decision-making among investors. The results of our study indicate that the utilization of Twitter sentiments can serve as a potent instrument for forecasting stock prices, and ought to be factored in when formulating investment strategies.
• Abstract（参考訳）: 時系列分析と自然言語処理による金融市場のトレンド予測は、株価に影響を及ぼす数多くの変数のため、複雑で要求の大きい業務をもたらす。 これらの変数は、経済的および政治的事象のスペクトルを含み、大衆の態度も一般的である。 最近の研究では、Twitterなどのソーシャルメディアプラットフォーム上での公開感情の表現が株価決定に顕著な影響を及ぼす可能性があることが示されている。 本研究の目的は、TeslaやAppleといった大手企業の株価を予測するためのツールとして、Twitterの感情の有効性を評価することである。 われわれの研究は、ツイートで伝えられた感情と株価の変動との間に強い関係があることを明らかにした。 以上の結果から,肯定性,否定性,主観性が株価変動の主な要因であることが示唆された。 このデータは長期記憶ニューラルネット(lstm)モデルを用いて分析され、現在、twitterの感情と過去の株価データを組み合わせて株価を予測する主要な手法として認識されている。 本研究で活用したモデルは高い信頼性を示し, 指定企業に対して正確な結果を得た。 まとめると、この研究は世論を株価予測に取り入れることの重要性を強調している。 時系列分析および自然言語処理手法の適用により、金融市場パターンに関する重要な科学的知見が得られ、投資家間の情報的意思決定が促進される。 本研究の結果から,twitterのセンチメントの利用は株価予測に有効な手段であり,投資戦略を策定する場合に考慮すべきであることが示唆された。

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