論文の概要: Unifying Economic and Language Models for Enhanced Sentiment Analysis of the Oil Market

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12473v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 11:41:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:41:23.045094
• Title: Unifying Economic and Language Models for Enhanced Sentiment Analysis of the Oil Market
• Title（参考訳）: 石油市場の高感度分析のための経済・言語モデルの統合
• Authors: Himmet Kaplan, Ralf-Peter Mundani, Heiko Rölke, Albert Weichselbraun, Martin Tschudy,
• Abstract要約: 原油は世界経済の重要な要素であり、経済動向、政治的出来事、自然災害など様々な要因の影響を受けている。 自然言語処理の最近の進歩は、イベントベースの分析に新たな可能性をもたらす。 原油市場に特化した微調整LMであるCrudeBERTを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0699049312989311
• License:
• Abstract: Crude oil, a critical component of the global economy, has its prices influenced by various factors such as economic trends, political events, and natural disasters. Traditional prediction methods based on historical data have their limits in forecasting, but recent advancements in natural language processing bring new possibilities for event-based analysis. In particular, Language Models (LM) and their advancement, the Generative Pre-trained Transformer (GPT), have shown potential in classifying vast amounts of natural language. However, these LMs often have difficulty with domain-specific terminology, limiting their effectiveness in the crude oil sector. Addressing this gap, we introduce CrudeBERT, a fine-tuned LM specifically for the crude oil market. The results indicate that CrudeBERT's sentiment scores align more closely with the WTI Futures curve and significantly enhance price predictions, underscoring the crucial role of integrating economic principles into LMs.
• Abstract（参考訳）: 原油は世界経済の重要な要素であり、経済トレンド、政治イベント、自然災害など様々な要因の影響を受けている。 歴史的データに基づく従来の予測手法は予測に限界があるが、近年の自然言語処理の進歩は、イベントベースの分析に新たな可能性をもたらす。 特に、言語モデル(LM)とその進歩である生成事前学習変換器(GPT)は、膨大な量の自然言語を分類する可能性を示している。 しかし、これらのLMは、しばしばドメイン固有の用語に難色を呈し、原油セクターにおける有効性を制限している。 このギャップに対処するため、原油市場に特化した微調整LMであるCrudeBERTを導入します。 結果は、CrudeBERTの感情スコアがWTIフューチャーズ曲線とより密接に一致し、価格予測が著しく向上していることを示し、経済原理をLMに統合する重要な役割を浮き彫りにしている。

関連論文リスト

• BreakGPT: Leveraging Large Language Models for Predicting Asset Price Surges [55.2480439325792]
  本稿では,時系列予測や資産価格の急上昇の予測に特化して,新たな大規模言語モデル(LLM)アーキテクチャであるBreakGPTを紹介する。 我々は、最小限のトレーニングで財務予測を行うための有望なソリューションとしてBreakGPTを紹介し、局所的およびグローバルな時間的依存関係をキャプチャする強力な競合相手として紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-09T05:40:32Z)
• Prediction of Brent crude oil price based on LSTM model under the background of low-carbon transition [1.7068557927955383]
  本稿では,3層のLSTMユニットを用いた深層学習モデルを用いて,数日後の原油価格の予測を行う。 その結果、LSTMモデルは、急激な価格変動の時期に多少のずれがあるにもかかわらず、全体的な価格トレンドを捉えるのによく機能することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T00:25:22Z)
• Editable Fairness: Fine-Grained Bias Mitigation in Language Models [52.66450426729818]
  個々人の社会的偏見をきめ細かなキャリブレーションを可能にする新しいデバイアス・アプローチであるFairness Stamp(FAST)を提案する。 FASTは最先端のベースラインを超え、デバイアス性能が優れている。 これは、大きな言語モデルにおける公平性を達成するためのきめ細かいデバイアス戦略の可能性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T17:14:58Z)
• Diffusion Variational Autoencoder for Tackling Stochasticity in Multi-Step Regression Stock Price Prediction [54.21695754082441]
  長期的地平線上での多段階の株価予測は、ボラティリティの予測に不可欠である。 多段階の株価予測に対する現在の解決策は、主に単一段階の分類に基づく予測のために設計されている。 深層階層型変分オートコーダ(VAE)と拡散確率的手法を組み合わせてセック2seqの株価予測を行う。 本モデルでは, 予測精度と分散性の観点から, 最先端の解よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-18T16:21:15Z)
• CrudeBERT: Applying Economic Theory towards fine-tuning Transformer-based Sentiment Analysis Models to the Crude Oil Market [0.15293427903448023]
  CrudeBERTは、コンテキスト化と微調整を行うためにこれらのイベントを引き出す新しい感情分析モデルである。 CrudeBERTは原油の領域において、プロプライエタリおよびオープンソースソリューションよりも優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-10T13:42:56Z)
• Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models [51.3422222472898]
  ニュース見出しを用いて,ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の株価変動を予測する能力について述べる。 我々は,情報容量制約,過小反応,制限対アビタージュ,LLMを組み込んだ理論モデルを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-15T19:22:37Z)
• Explaining Exchange Rate Forecasts with Macroeconomic Fundamentals Using Interpretive Machine Learning [1.1602089225841632]
  我々は、解釈的枠組みの中でカナダとアメリカのドル為替レートの基本的なモデルを開発する。 本稿では,機械学習を用いて為替レートを予測し,マクロ経済変数間の関係を正確に解析するための解釈可能性手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-23T04:40:23Z)
• Bayesian Bilinear Neural Network for Predicting the Mid-price Dynamics in Limit-Order Book Markets [84.90242084523565]
  伝統的な時系列計量法は、価格力学を駆動する多層相互作用の真の複雑さを捉えることができないことが多い。 最先端の2次最適化アルゴリズムを採用することで、時間的注意を払ってベイジアン双線形ニューラルネットワークを訓練する。 予測分布を用いて推定パラメータとモデル予測に関連する誤差や不確実性を解析することにより、ベイズモデルと従来のML代替品を徹底的に比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-07T18:59:54Z)
• The Interpretability of LSTM Models for Predicting Oil Company Stocks: Impact of Correlated Features [0.0]
  本研究では,石油在庫予測のための長短期記憶(LSTM)citeec04モデルの解釈性に及ぼす相関特性の影響について検討した。 本研究の目的は、原油価格、金価格、米ドルといった市場に影響を与える複数の要因を考慮し、株価予測の精度を向上させることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-02T12:52:37Z)
• Forecasting Crude Oil Price Using Event Extraction [2.132096006921048]
  新たな原油価格予測フレームワークであるAGESLが,この問題に対処するために提案されている。 提案手法では,オープンドメインイベント抽出アルゴリズムを用いて関連するイベントを抽出する。 次に、将来の原油価格を予測するために、ニュースイベントの特徴、感傷的特徴、歴史的価格特徴を統合するディープニューラルネットワークを構築します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-14T08:48:43Z)
• Stock Price Prediction Under Anomalous Circumstances [81.37657557441649]
  本稿では,異常な状況下での株価の変動パターンを捉えることを目的とする。 ARIMAとLSTMのモデルは、シングルストックレベル、業界レベル、一般市場レベルでトレーニングします。 2016年から2020年にかけての100社の株価に基づいて、平均予測精度は98%に達した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-14T18:50:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。