論文の概要: Natural Language Processing and Multimodal Stock Price Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01487v1
- Date: Wed, 3 Jan 2024 01:21:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-04 15:49:12.421968
- Title: Natural Language Processing and Multimodal Stock Price Prediction
- Title（参考訳）: 自然言語処理と多モーダル株価予測
- Authors: Kevin Taylor and Jerry Ng
- Abstract要約: 本稿では,従来の生通貨価値の活用とは対照的に,株価変動をトレーニングデータとして活用する。
パーセンテージの変化の選択は、価格変動の重要性に関する文脈をモデルに提供することを目的としている。
この研究は、株価トレンドを予測するために、特別なBERT自然言語処理モデルを用いている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8702432681310401
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the realm of financial decision-making, predicting stock prices is
pivotal. Artificial intelligence techniques such as long short-term memory
networks (LSTMs), support-vector machines (SVMs), and natural language
processing (NLP) models are commonly employed to predict said prices. This
paper utilizes stock percentage change as training data, in contrast to the
traditional use of raw currency values, with a focus on analyzing publicly
released news articles. The choice of percentage change aims to provide models
with context regarding the significance of price fluctuations and overall price
change impact on a given stock. The study employs specialized BERT natural
language processing models to predict stock price trends, with a particular
emphasis on various data modalities. The results showcase the capabilities of
such strategies with a small natural language processing model to accurately
predict overall stock trends, and highlight the effectiveness of certain data
features and sector-specific data.
- Abstract（参考訳）: 金融決定の領域では、株価の予測が重要である。
長期記憶ネットワーク(LSTM)、サポートベクターマシン(SVM)、自然言語処理(NLP)モデルなどの人工知能技術は、一般的にその価格を予測するために使用される。
本稿では,公開ニュース記事の分析に焦点をあて,従来の通貨価値の活用とは対照的に,株価変動をトレーニングデータとして活用する。
パーセンテージチェンジの選択は、価格変動の意義と、ある株式に対する全体的な価格変化の影響に関するモデルを提供することを目的としている。
bert自然言語処理モデルを用いて株価の傾向を予測し、特に様々なデータモダリティに重点を置いている。
その結果、このような戦略を小さな自然言語処理モデルで示し、全体の株価トレンドを正確に予測し、特定のデータ特徴とセクター固有のデータの有効性を強調した。
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