論文の概要: FinReport: Explainable Stock Earnings Forecasting via News Factor
Analyzing Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02647v1
- Date: Tue, 5 Mar 2024 04:33:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-06 16:07:52.098578
- Title: FinReport: Explainable Stock Earnings Forecasting via News Factor
Analyzing Model
- Title（参考訳）: finreport: ニュースファクタ分析モデルによる説明可能な決算予測
- Authors: Xiangyu Li, Xinjie Shen, Yawen Zeng, Xiaofen Xing, Jin Xu
- Abstract要約: 我々は、一般投資家が情報を収集し、分析し、要約後にレポートを生成するための自動システムFinReportを構築することを目指している。
具体的には、ファイナンシャルニュースの発表と、レポートのプロフェッショナル主義を保証するための多要素モデルに基づいています。
FinReportは3つのモジュールで構成されている。ニュース分解モジュール、リターン予測モジュール、リスクアセスメントモジュールである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.217469307568466
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The task of stock earnings forecasting has received considerable attention
due to the demand investors in real-world scenarios. However, compared with
financial institutions, it is not easy for ordinary investors to mine factors
and analyze news. On the other hand, although large language models in the
financial field can serve users in the form of dialogue robots, it still
requires users to have financial knowledge to ask reasonable questions. To
serve the user experience, we aim to build an automatic system, FinReport, for
ordinary investors to collect information, analyze it, and generate reports
after summarizing.
Specifically, our FinReport is based on financial news announcements and a
multi-factor model to ensure the professionalism of the report. The FinReport
consists of three modules: news factorization module, return forecasting
module, risk assessment module. The news factorization module involves
understanding news information and combining it with stock factors, the return
forecasting module aim to analysis the impact of news on market sentiment, and
the risk assessment module is adopted to control investment risk. Extensive
experiments on real-world datasets have well verified the effectiveness and
explainability of our proposed FinReport. Our codes and datasets are available
at https://github.com/frinkleko/FinReport.
- Abstract（参考訳）: 株価予測の課題は、現実のシナリオにおける投資家の需要により、かなり注目されている。
しかし、金融機関と比較して、一般投資家が要因を掘り下げてニュースを分析するのは容易ではない。
一方,金融分野の大規模言語モデルは対話ロボットという形でユーザに提供することができるが,適切な質問をするためには,財務知識が必要である。
ユーザエクスペリエンスを実現するために,一般投資家が情報を収集し,分析し,要約後にレポートを生成するための自動システムFinReportを構築することを目的とする。
具体的には、finreportは金融ニュースの発表と、レポートのプロフェッショナリズムを保証するための多要素モデルに基づいています。
finreportは、ニュースファクタライゼーションモジュール、リターン予測モジュール、リスク評価モジュールという3つのモジュールで構成されている。
ニュース情報を理解し、株価要因と組み合わせ、リターン予測モジュールは、市場感情に対するニュースの影響を分析することを目的としており、リスク評価モジュールは投資リスクを制御するために採用されている。
実世界のデータセットに関する広範囲な実験により,提案するfinreportの有効性と説明可能性が検証された。
私たちのコードとデータセットはhttps://github.com/frinkleko/finreportで利用可能です。
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