論文の概要: EUR/USD Exchange Rate Forecasting incorporating Text Mining Based on Pre-trained Language Models and Deep Learning Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07560v1
• Date: Tue, 12 Nov 2024 05:28:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:20:40.565542
• Title: EUR/USD Exchange Rate Forecasting incorporating Text Mining Based on Pre-trained Language Models and Deep Learning Methods
• Title（参考訳）: 事前学習言語モデルとディープラーニングに基づくテキストマイニングを用いたEUR/USD交換レート予測
• Authors: Xiangyu Shi, Hongcheng Ding, Salaar Faroog, Deshinta Arrova Dewi, Shamsul Nahar Abdullah, Bahiah A Malek,
• Abstract要約: 本研究では,深層学習,テキスト解析,粒子群最適化(PSO)を統合したEUR/USD交換レート予測の新しい手法を提案する。 オンラインニュースや分析テキストを定性的データとして組み込むことにより,提案したPSO-LSTMモデルは従来のエコノメトリや機械学習モデルよりも優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This study introduces a novel approach for EUR/USD exchange rate forecasting that integrates deep learning, textual analysis, and particle swarm optimization (PSO). By incorporating online news and analysis texts as qualitative data, the proposed PSO-LSTM model demonstrates superior performance compared to traditional econometric and machine learning models. The research employs advanced text mining techniques, including sentiment analysis using the RoBERTa-Large model and topic modeling with LDA. Empirical findings underscore the significant advantage of incorporating textual data, with the PSO-LSTM model outperforming benchmark models such as SVM, SVR, ARIMA, and GARCH. Ablation experiments reveal the contribution of each textual data category to the overall forecasting performance. The study highlights the transformative potential of artificial intelligence in finance and paves the way for future research in real-time forecasting and the integration of alternative data sources.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,深層学習,テキスト解析,粒子群最適化(PSO)を統合したEUR/USD交換レート予測手法を提案する。 オンラインニュースや分析テキストを定性的データとして組み込むことにより,提案したPSO-LSTMモデルは従来のエコノメトリや機械学習モデルよりも優れた性能を示す。 この研究は、RoBERTa-Largeモデルを用いた感情分析やLDAを用いたトピックモデリングなど、高度なテキストマイニング技術を採用している。 PSO-LSTMモデルは、SVM、SVR、ARIMA、GARCHといったベンチマークモデルよりも優れている。 アブレーション実験では、各テキストデータカテゴリが全体の予測性能に寄与することを明らかにする。 この研究は、金融における人工知能の変革の可能性を強調し、リアルタイム予測と代替データソースの統合における将来の研究の道を開く。

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