論文の概要: Breaking Down Financial News Impact: A Novel AI Approach with Geometric Hypergraphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00438v1
- Date: Sat, 31 Aug 2024 12:18:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 14:49:38.610845
- Title: Breaking Down Financial News Impact: A Novel AI Approach with Geometric Hypergraphs
- Title（参考訳）: 金融ニュースの影響を打破する - 幾何学的ハイパーグラフによる新たなAIアプローチ
- Authors: Anoushka Harit, Zhongtian Sun, Jongmin Yu, Noura Al Moubayed,
- Abstract要約: 急激で不安定な金融市場では、金融ニュースに基づく株価の動きを正確に予測することが投資家やアナリストにとって重要である。
伝統的なモデルは、しばしばニュースイベントと市場の反応の間の複雑なダイナミックな関係を捉えるのに苦労する。
本稿では、金融ニュースが市場行動に与える影響を分析するために、説明可能な人工知能(XAI)を活用した新しいアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.618393813409266
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the fast-paced and volatile financial markets, accurately predicting stock movements based on financial news is critical for investors and analysts. Traditional models often struggle to capture the intricate and dynamic relationships between news events and market reactions, limiting their ability to provide actionable insights. This paper introduces a novel approach leveraging Explainable Artificial Intelligence (XAI) through the development of a Geometric Hypergraph Attention Network (GHAN) to analyze the impact of financial news on market behaviours. Geometric hypergraphs extend traditional graph structures by allowing edges to connect multiple nodes, effectively modelling high-order relationships and interactions among financial entities and news events. This unique capability enables the capture of complex dependencies, such as the simultaneous impact of a single news event on multiple stocks or sectors, which traditional models frequently overlook. By incorporating attention mechanisms within hypergraphs, GHAN enhances the model's ability to focus on the most relevant information, ensuring more accurate predictions and better interpretability. Additionally, we employ BERT-based embeddings to capture the semantic richness of financial news texts, providing a nuanced understanding of the content. Using a comprehensive financial news dataset, our GHAN model addresses key challenges in financial news impact analysis, including the complexity of high-order interactions, the necessity for model interpretability, and the dynamic nature of financial markets. Integrating attention mechanisms and SHAP values within GHAN ensures transparency, highlighting the most influential factors driving market predictions. Empirical validation demonstrates the superior effectiveness of our approach over traditional sentiment analysis and time-series models.
- Abstract（参考訳）: 急激で不安定な金融市場では、金融ニュースに基づく株価の動きを正確に予測することが投資家やアナリストにとって重要である。
伝統的なモデルは、しばしば、ニュースイベントと市場の反応の間の複雑なダイナミックな関係を捉え、行動可能な洞察を提供する能力を制限するのに苦労する。
本稿では、幾何学的ハイパーグラフ注意ネットワーク(GHAN)の開発を通じて、説明可能な人工知能(XAI)を活用して、金融ニュースが市場行動に与える影響を分析する新しいアプローチを提案する。
幾何学的ハイパーグラフは、エッジが複数のノードを接続し、金融エンティティやニュースイベント間の高次関係や相互作用を効果的にモデル化することで、従来のグラフ構造を拡張している。
このユニークな機能は、単一のニュースイベントが複数のストックやセクターに同時に影響するような、複雑な依存関係をキャプチャすることを可能にする。
ハイパーグラフに注意機構を組み込むことで、GHANはモデルが最も関連性の高い情報に集中し、より正確な予測とより良い解釈可能性を保証する能力を高める。
さらに、BERTベースの埋め込みを用いて、財務ニュースのセマンティックな豊かさを捉え、内容の微妙な理解を提供する。
GHANモデルは、包括的な金融ニュースデータセットを用いて、高次相互作用の複雑さ、モデル解釈可能性の必要性、金融市場のダイナミックな性質など、金融ニュース影響分析における重要な課題に対処する。
GHAN内での注意機構とSHAP値の統合は透明性を確保し、市場の予測を駆動する最も影響力のある要因を浮き彫りにする。
経験的検証は、従来の感情分析や時系列モデルよりも、我々のアプローチが優れていることを示す。
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