論文の概要: BERTopic-Driven Stock Market Predictions: Unraveling Sentiment Insights
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02053v2
- Date: Thu, 4 Apr 2024 08:05:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-05 13:23:19.265249
- Title: BERTopic-Driven Stock Market Predictions: Unraveling Sentiment Insights
- Title（参考訳）: BERTopicが株価予測を下方修正
- Authors: Enmin Zhu, Jerome Yen,
- Abstract要約: NLP技術であるBERTopicを用いて、株式市場のコメントから派生したトピックの感情を分析する。
本手法は,この感情分析と様々な深層学習モデルを統合し,時系列およびストック予測タスクの有効性で有名である。
その結果、株式市場のコメントの話題は、株式市場のボラティリティと価格トレンドに関する暗黙の貴重な洞察を提供することを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper explores the intersection of Natural Language Processing (NLP) and financial analysis, focusing on the impact of sentiment analysis in stock price prediction. We employ BERTopic, an advanced NLP technique, to analyze the sentiment of topics derived from stock market comments. Our methodology integrates this sentiment analysis with various deep learning models, renowned for their effectiveness in time series and stock prediction tasks. Through comprehensive experiments, we demonstrate that incorporating topic sentiment notably enhances the performance of these models. The results indicate that topics in stock market comments provide implicit, valuable insights into stock market volatility and price trends. This study contributes to the field by showcasing the potential of NLP in enriching financial analysis and opens up avenues for further research into real-time sentiment analysis and the exploration of emotional and contextual aspects of market sentiment. The integration of advanced NLP techniques like BERTopic with traditional financial analysis methods marks a step forward in developing more sophisticated tools for understanding and predicting market behaviors.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,自然言語処理(NLP)と財務分析の共通点について考察し,株価予測における感情分析の影響に着目した。
NLP技術であるBERTopicを用いて、株式市場のコメントから派生したトピックの感情を分析する。
本手法は,この感情分析と様々な深層学習モデルを統合し,時系列およびストック予測タスクの有効性で有名である。
総合的な実験を通して、話題の感情を取り入れることで、これらのモデルの性能が顕著に向上することを示した。
その結果、株式市場のコメントの話題は、株式市場のボラティリティと価格トレンドに関する暗黙の貴重な洞察を提供することを示している。
本研究は、金融分析の充実におけるNLPの可能性を示すとともに、リアルタイムの感情分析と市場感情の感情的・文脈的側面の探究に関するさらなる研究の道を開くことにより、この分野に寄与する。
BERTopicのような先進的なNLP技術と従来の財務分析手法を統合することは、市場行動を理解し予測するためのより高度なツールを開発するための一歩となる。
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