論文の概要: Dataset for Stock Market Forecasting Based on Quantitative Analysis and Qualitative Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15218v1
• Date: Sun, 26 Nov 2023 07:19:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 18:46:16.913653
• Title: Dataset for Stock Market Forecasting Based on Quantitative Analysis and Qualitative Data
• Title（参考訳）: 量的分析と質的データに基づく株式市場予測のためのデータセット
• Authors: Sai Akash Bathini, Dagli Cihan
• Abstract要約: この研究は、数値ストックデータと定性的テキストデータとの協調である。 データセットは、2018年1月から2022年12月までの8つの異なる企業の日次エントリと、Dow Jones Index全体で構成されている。 ディープラーニングモデルの予測力は、提供されるトレーニングデータによって大きく決定される。
• 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: The application of Machine learning to finance has become a familiar approach, even more so in stock market forecasting. The stock market is highly volatile and huge amounts of data are generated every minute globally. The extraction of effective intelligence from this data is of critical importance. However, a collaboration of numerical stock data with qualitative text data can be a challenging task. In this work, we accomplish this and provide an unprecedented, publicly available dataset with technical and fundamental data, sentiment that we gathered from News Archives, TV news captions, Radio Transcripts, Tweets, Daily financial newspapers, etc. The text data entries used for sentiment extraction total more than 1.4 Million. The dataset comprises of daily entries from January 2018 to December 2022 for 8 different companies and Dow Jones Index as a whole. Holistic Fundamental and Technical data is provided training ready for Model learning and deployment. The predictive power of deep learning models is highly determined by the training data provided. This dataset would be of benefit for research globally incorporating qualitative intelligence for stock market forecasting. The dataset is made available at https://github.com/batking24/Huge-Stock-Dataset.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の金融への応用は、株式市場の予測よりもよく知られたアプローチになっている。 株式市場は揮発性が高く、全世界で毎分大量のデータが生成される。 このデータから効果的なインテリジェンスを抽出することが重要である。 しかし,数値ストックデータと定性的テキストデータとの協調は難しい課題である。 本研究は,前例のない,技術的かつ基本的なデータと,ニュースアーカイブやテレビニュースキャプション,ラジオの書き起こし,ツイート,日々の金融新聞などから収集した感情を備えたデータセットを提供する。 感情抽出に使われるテキストデータエントリは合計で140万以上である。 データセットは、2018年1月から2022年12月までの8つの異なる企業の日次エントリと、Dow Jones Index全体で構成されている。 モデル学習とデプロイの準備が整った、ホロスティック基本および技術データを提供する。 ディープラーニングモデルの予測力は、提供されるトレーニングデータによって大きく決定される。 このデータセットは、株式市場の予測に質的なインテリジェンスをグローバルに取り入れた研究の恩恵を受けるだろう。 データセットはhttps://github.com/batking24/Huge-Stock-Datasetで公開されている。

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