論文の概要: Detection of financial opportunities in micro-blogging data with a stacked classification system
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07224v1
- Date: Fri, 29 Mar 2024 12:23:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-14 13:13:23.225551
- Title: Detection of financial opportunities in micro-blogging data with a stacked classification system
- Title（参考訳）: 積み重ね分類システムによるマイクロブロッギングデータの財務的機会の検出
- Authors: Francisco de Arriba-Pérez, Silvia García-Méndez, José A. Regueiro-Janeiro, Francisco J. González-Castaño,
- Abstract要約: ツイートの肯定的な予測を検知する新しいシステムを提案する。
具体的には、金融業者にかなりの量のツイートを提示するために、高い検出精度を求める。
3層積み重ね機械学習の分類システムで実現した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.817247544942709
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Micro-blogging sources such as the Twitter social network provide valuable real-time data for market prediction models. Investors' opinions in this network follow the fluctuations of the stock markets and often include educated speculations on market opportunities that may have impact on the actions of other investors. In view of this, we propose a novel system to detect positive predictions in tweets, a type of financial emotions which we term "opportunities" that are akin to "anticipation" in Plutchik's theory. Specifically, we seek a high detection precision to present a financial operator a substantial amount of such tweets while differentiating them from the rest of financial emotions in our system. We achieve it with a three-layer stacked Machine Learning classification system with sophisticated features that result from applying Natural Language Processing techniques to extract valuable linguistic information. Experimental results on a dataset that has been manually annotated with financial emotion and ticker occurrence tags demonstrate that our system yields satisfactory and competitive performance in financial opportunity detection, with precision values up to 83%. This promising outcome endorses the usability of our system to support investors' decision making.
- Abstract（参考訳）: Twitterソーシャルネットワークのようなマイクロブログソースは、市場予測モデルに貴重なリアルタイムデータを提供する。
このネットワークにおける投資家の意見は、株式市場の変動に追随し、他の投資家の行動に影響を及ぼす可能性のある市場機会に関する学識ある憶測を含むことが多い。
そこで,本稿では,Plutchik理論の「期待」に類似した「機会」という金融感情の一種である,ツイートの肯定的な予測を検出する新しいシステムを提案する。
具体的には、金融業者にかなりの量のツイートを提示すると共に、システム内の他の金融感情と区別し、高い検出精度を求める。
本稿では,自然言語処理技術を適用した3層積層機械学習分類システムを用いて,貴重な言語情報を抽出する手法を提案する。
財務感情やティッカー発生タグを手動でアノテートしたデータセットの実験結果から, 財務機会検出において, 83%の精度で, 良好な性能と競争性能が得られることが示された。
この有望な成果は、投資家の意思決定を支援するためのシステムのユーザビリティを支持します。
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