論文の概要: Effect of Leaders Voice on Financial Market: An Empirical Deep Learning Expedition on NASDAQ, NSE, and Beyond
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12161v1
- Date: Mon, 18 Mar 2024 18:19:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-20 18:31:46.197287
- Title: Effect of Leaders Voice on Financial Market: An Empirical Deep Learning Expedition on NASDAQ, NSE, and Beyond
- Title（参考訳）: 金融市場におけるリーダーの声の影響:NASDAQ, NSE, その他に関する実証的深層学習調査
- Authors: Arijit Das, Tanmoy Nandi, Prasanta Saha, Suman Das, Saronyo Mukherjee, Sudip Kumar Naskar, Diganta Saha,
- Abstract要約: 異なる分野のリーダーのTwitterハンドルのNLP分析に基づいて、ディープラーニングに基づくモデルを提案し、金融市場のトレンドを予測する。
インドとアメリカの金融市場は、将来他の市場が取られるように、現在の作業で探索されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6622844933418388
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Financial market like the price of stock, share, gold, oil, mutual funds are affected by the news and posts on social media. In this work deep learning based models are proposed to predict the trend of financial market based on NLP analysis of the twitter handles of leaders of different fields. There are many models available to predict financial market based on only the historical data of the financial component but combining historical data with news and posts of the social media like Twitter is the main objective of the present work. Substantial improvement is shown in the result. The main features of the present work are- a) proposing completely generalized algorithm which is able to generate models for any twitter handle and any financial component, b) predicting the time window for a tweets effect on a stock price c) analyzing the effect of multiple twitter handles for predicting the trend. A detailed survey is done to find out the latest work in recent years in the similar field, find the research gap, and collect the required data for analysis and prediction. State-of-the-art algorithm is proposed and complete implementation with environment is given. An insightful trend of the result improvement considering the NLP analysis of twitter data on financial market components is shown. The Indian and USA financial markets are explored in the present work where as other markets can be taken in future. The socio-economic impact of the present work is discussed in conclusion.
- Abstract（参考訳）: 株価、株式、金、石油、相互資金といった金融市場は、ニュースやソーシャルメディアへの投稿の影響を受けている。
本研究では、さまざまな分野のリーダーのTwitterハンドルのNLP分析に基づいて、金融市場の動向を予測するために、ディープラーニングに基づくモデルを提案する。
財務要素の歴史的データだけでなく、歴史的データとTwitterのようなソーシャルメディアのニュースや投稿を組み合わせることで、金融市場を予測できるモデルが、この研究の主目的である。
その結果、実質的な改善が示される。
現在の作品の主な特徴は-
a) Twitterハンドルと金融コンポーネントのモデルを生成することができる完全に一般化されたアルゴリズムを提案すること。
ロ 株価に対するつぶやき効果の時間窓の予測
c) トレンドを予測するために複数のTwitterハンドルの効果を分析すること。
近年の同様の分野における最新の研究の発見、研究ギャップの発見、分析と予測に必要なデータ収集のための詳細な調査が行われている。
State-of-the-artアルゴリズムが提案され,環境との完全な実装が提案されている。
金融市場における Twitter データの NLP 分析を考慮した結果改善の洞察に富んだ傾向を示す。
インドとアメリカの金融市場は、将来他の市場が取られるように、現在の作業で探索されている。
本研究の社会的・経済的影響をまとめる。
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