論文の概要: Pre-Finetuning with Impact Duration Awareness for Stock Movement Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17419v1
• Date: Wed, 25 Sep 2024 23:06:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-28 23:50:22.787305
• Title: Pre-Finetuning with Impact Duration Awareness for Stock Movement Prediction
• Title（参考訳）: ストックムーブメント予測のための衝撃時間認識によるプレファイバリング
• Authors: Chr-Jr Chiu, Chung-Chi Chen, Hen-Hsen Huang, Hsin-Hsi Chen,
• Abstract要約: 本稿では、投資家の意見に基づいて、影響期間を推定する新しいデータセット、Impact Duration Estimation dataset(IDED)を紹介する。 本研究は,IDEDを用いた言語モデルの構築により,テキストベースのストックムーブメント予測の性能向上が期待できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.67779910446609
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Understanding the duration of news events' impact on the stock market is crucial for effective time-series forecasting, yet this facet is largely overlooked in current research. This paper addresses this research gap by introducing a novel dataset, the Impact Duration Estimation Dataset (IDED), specifically designed to estimate impact duration based on investor opinions. Our research establishes that pre-finetuning language models with IDED can enhance performance in text-based stock movement predictions. In addition, we juxtapose our proposed pre-finetuning task with sentiment analysis pre-finetuning, further affirming the significance of learning impact duration. Our findings highlight the promise of this novel research direction in stock movement prediction, offering a new avenue for financial forecasting. We also provide the IDED and pre-finetuned language models under the CC BY-NC-SA 4.0 license for academic use, fostering further exploration in this field.
• Abstract（参考訳）: ニュースイベントが株式市場に与える影響を理解することは、効果的な時系列予測に不可欠であるが、現在の研究ではほとんど見落とされている。 本稿では、投資家の意見に基づいて影響期間を推定する新しいデータセットであるImpact Duration Estimation Dataset (IDED)を導入することで、この研究ギャップに対処する。 本研究は,IDEDを用いた言語モデルの構築により,テキストベースのストックムーブメント予測の性能向上が期待できることを示す。 さらに,本提案課題では,感情分析を前提としたプレファインタニングタスクを調整し,学習効果の持続時間の重要性を確認した。 本研究は,金融予測の新たな道筋として,株式移動予測におけるこの新たな研究方向の約束を強調した。 また, CC BY-NC-SA 4.0ライセンス下でのIDEDおよびプレファクチュレート言語モデルも, 学術利用のために提供し, この分野におけるさらなる探索を推進している。

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