Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Financial Market Predictions: Causality-Driven Feature Selection

論文の概要: Enhancing Financial Market Predictions: Causality-Driven Feature Selection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01005v1
Date: Fri, 2 Aug 2024 04:40:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-05 14:26:49.292498
Title: Enhancing Financial Market Predictions: Causality-Driven Feature Selection
Title（参考訳）: 金融市場予測の強化:因果関係による特徴選択
Authors: Wenhao Liang, Zhengyang Li, Weitong Chen,
Abstract要約: FinSenデータセットは、197カ国の経済・金融ニュース記事と株式市場データを統合している。本研究は、市場予測精度と信頼性を高めるために、因果検証された感情スコアとLSTMモデルを活用する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7426958478253254
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper introduces the FinSen dataset that revolutionizes financial market analysis by integrating economic and financial news articles from 197 countries with stock market data. The dataset's extensive coverage spans 15 years from 2007 to 2023 with temporal information, offering a rich, global perspective with 160,000 records on financial market news. Our study leverages causally validated sentiment scores and LSTM models to enhance market forecast accuracy and reliability. Utilizing the FinSen dataset, we introduce an innovative Focal Calibration Loss, reducing Expected Calibration Error (ECE) to 3.34 percent with the DAN 3 model. This not only improves prediction accuracy but also aligns probabilistic forecasts closely with real outcomes, crucial for the financial sector where predicted probability is paramount. Our approach demonstrates the effectiveness of combining sentiment analysis with precise calibration techniques for trustworthy financial forecasting where the cost of misinterpretation can be high. Finsen Data can be found at [this github URL](https://github.com/EagleAdelaide/FinSen_Dataset.git).
Abstract（参考訳）: 本稿では、197カ国の経済・金融ニュース記事と株式市場データを統合することで、金融市場分析に革命をもたらすFinSenデータセットを紹介する。データセットの広範なカバレッジは、2007年から2023年までの15年間にわたって、時間的情報とともに、金融市場ニュースに関する16万件の記録を持つ、豊かなグローバルな視点を提供する。本研究は、市場予測精度と信頼性を高めるために、因果検証された感情スコアとLSTMモデルを活用する。 FinSenデータセットを利用することで、革新的なフーカルキャリブレーション損失を導入し、期待キャリブレーションエラー(ECE)をDAN 3モデルで3.34%削減する。これは予測精度を向上するだけでなく、予測確率が最重要である金融セクターにとって重要な、実際の結果と密に確率予測を一致させる。提案手法は,誤解釈のコストが高い信頼に値する財務予測において,感情分析と正確な校正手法を組み合わせることの有効性を示す。 Finsen Dataは[このgithub URL](https://github.com/EagleAdelaide/FinSen_Dataset.git)で見ることができる。

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