論文の概要: Applying News and Media Sentiment Analysis for Generating Forex Trading Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00785v1
• Date: Mon, 19 Feb 2024 02:43:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 00:09:39.076764
• Title: Applying News and Media Sentiment Analysis for Generating Forex Trading Signals
• Title（参考訳）: ニュースとメディアの感性分析によるForexトレーディング信号の生成
• Authors: Oluwafemi F Olaiyapo
• Abstract要約: 著者は、ソーシャルメディア投稿と米国ドル(USD)に関するニュース記事における感情を、手法の組み合わせを用いて評価した。 この結果は、市場の動きを予測し、トレーディングシグナルを考案する上で、感情分析が有用であることを示唆している。
• 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 objective of this research is to examine how sentiment analysis can be employed to generate trading signals for the Foreign Exchange (Forex) market. The author assessed sentiment in social media posts and news articles pertaining to the United States Dollar (USD) using a combination of methods: lexicon-based analysis and the Naive Bayes machine learning algorithm. The findings indicate that sentiment analysis proves valuable in forecasting market movements and devising trading signals. Notably, its effectiveness is consistent across different market conditions. The author concludes that by analyzing sentiment expressed in news and social media, traders can glean insights into prevailing market sentiments towards the USD and other pertinent countries, thereby aiding trading decision-making. This study underscores the importance of weaving sentiment analysis into trading strategies as a pivotal tool for predicting market dynamics.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は、外国為替(Forex)市場のトレーディングシグナルを生成するために、感情分析をどのように活用できるかを検討することである。 筆者は,lexicon-based analysisとnaive bayes machine learningアルゴリズムを組み合わせた手法を用いて,米国ドルに関連するソーシャルメディア投稿やニュース記事における感情評価を行った。 この結果は、感情分析が市場の動きを予測し、取引シグナルを考案する上で有用であることを示している。 特に、その効果は異なる市場条件で一致している。 著者は、ニュースやソーシャルメディアで表現された感情を分析することで、トレーダーはusdや他の関連する国々に対する市場感情について洞察を得ることができ、取引意思決定を支援することができると結論づけている。 本研究は、市場動態を予測する重要なツールとして、トレーディング戦略に感情分析を織ることの重要性を強調する。

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