論文の概要: Cross-Lingual News Event Correlation for Stock Market Trend Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00024v1
- Date: Mon, 16 Sep 2024 06:45:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-05 15:29:12.969585
- Title: Cross-Lingual News Event Correlation for Stock Market Trend Prediction
- Title（参考訳）: 株式市場トレンド予測のための言語間ニュースイベント相関
- Authors: Sahar Arshad, Nikhar Azhar, Sana Sajid, Seemab Latif, Rabia Latif,
- Abstract要約: 本研究では、構造的金融データセットを作成することにより、多様なグローバル経済における金融動態の理解のギャップを解消する。
我々は、財務事象の時系列を抽出、地図化、可視化するために、ニュース記事の分析を行った。
本手法は,株価変動と言語間ニュース感情との間に有意な相関関係を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1398098625978622
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the modern economic landscape, integrating financial services with Financial Technology (FinTech) has become essential, particularly in stock trend analysis. This study addresses the gap in comprehending financial dynamics across diverse global economies by creating a structured financial dataset and proposing a cross-lingual Natural Language-based Financial Forecasting (NLFF) pipeline for comprehensive financial analysis. Utilizing sentiment analysis, Named Entity Recognition (NER), and semantic textual similarity, we conducted an analytical examination of news articles to extract, map, and visualize financial event timelines, uncovering the correlation between news events and stock market trends. Our method demonstrated a meaningful correlation between stock price movements and cross-linguistic news sentiments, validated by processing two-year cross-lingual news data on two prominent sectors of the Pakistan Stock Exchange. This study offers significant insights into key events, ensuring a substantial decision margin for investors through effective visualization and providing optimal investment opportunities.
- Abstract（参考訳）: 現代経済の状況では、金融サービスと金融技術(FinTech)の統合は、特に株価動向分析において欠かせないものとなっている。
本研究は、構造化された金融データセットを作成し、総合的な金融分析のための自然言語に基づく金融予測(NLFF)パイプラインを提案することにより、多様なグローバル経済における金融動態の理解のギャップを解消するものである。
本研究では、感情分析、名前付きエンティティ認識(NER)、意味的テキスト類似性を利用して、ニュース記事の分析を行い、財務事象の時系列を抽出、地図化、可視化し、ニュースイベントと株式市場の動向の相関関係を明らかにする。
本手法は,パキスタン証券取引所の2つの主要分野の2年間にわたる横断的なニュースデータを処理し,株価変動と言語間ニュース感情との間に有意な相関関係を示した。
この研究は、重要な出来事に関する重要な洞察を提供し、効果的な視覚化と最適な投資機会を提供することにより、投資家にとって実質的な意思決定マージンを確保する。
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