論文の概要: Innovative Sentiment Analysis and Prediction of Stock Price Using FinBERT, GPT-4 and Logistic Regression: A Data-Driven Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06837v1
• Date: Sat, 07 Dec 2024 05:20:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:37:53.596636
• Title: Innovative Sentiment Analysis and Prediction of Stock Price Using FinBERT, GPT-4 and Logistic Regression: A Data-Driven Approach
• Title（参考訳）: FinBERT, GPT-4およびロジスティック回帰を用いた株価の革新的感度分析と予測--データ駆動アプローチ
• Authors: Olamilekan Shobayo, Sidikat Adeyemi-Longe, Olusogo Popoola, Bayode Ogunleye,
• Abstract要約: 本研究では、感情分析と株価指数予測のための最先端AIモデル、すなわちTranssformers (FinBERT)、Generatice Pre-trained Transformer GPT-4、Logistic Regressionの比較パフォーマンスについて検討する。 GPT-4やFinBERTといった高度な自然言語処理モデルと従来の機械学習モデルであるロジスティック回帰を活用することで、市場の感情を分類し、感情スコアを生成し、市場価格の動きを予測することを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This study explores the comparative performance of cutting-edge AI models, i.e., Finaance Bidirectional Encoder representations from Transsformers (FinBERT), Generatice Pre-trained Transformer GPT-4, and Logistic Regression, for sentiment analysis and stock index prediction using financial news and the NGX All-Share Index data label. By leveraging advanced natural language processing models like GPT-4 and FinBERT, alongside a traditional machine learning model, Logistic Regression, we aim to classify market sentiment, generate sentiment scores, and predict market price movements. This research highlights global AI advancements in stock markets, showcasing how state-of-the-art language models can contribute to understanding complex financial data. The models were assessed using metrics such as accuracy, precision, recall, F1 score, and ROC AUC. Results indicate that Logistic Regression outperformed the more computationally intensive FinBERT and predefined approach of versatile GPT-4, with an accuracy of 81.83% and a ROC AUC of 89.76%. The GPT-4 predefined approach exhibited a lower accuracy of 54.19% but demonstrated strong potential in handling complex data. FinBERT, while offering more sophisticated analysis, was resource-demanding and yielded a moderate performance. Hyperparameter optimization using Optuna and cross-validation techniques ensured the robustness of the models. This study highlights the strengths and limitations of the practical applications of AI approaches in stock market prediction and presents Logistic Regression as the most efficient model for this task, with FinBERT and GPT-4 representing emerging tools with potential for future exploration and innovation in AI-driven financial analytics
• Abstract（参考訳）: 本研究では、金融ニュースとNGXオールシェアインデックスデータラベルを用いた感情分析と指数予測のための最先端AIモデル、すなわちTranssformers (FinBERT)、Generatice Pre-trained Transformer GPT-4、Logistic RegressionのFinaance Bidirectional Encoder表現の比較パフォーマンスについて検討する。 GPT-4やFinBERTといった高度な自然言語処理モデルと従来の機械学習モデルであるロジスティック回帰を活用することで、市場の感情を分類し、感情スコアを生成し、市場価格の動きを予測することを目指している。 この研究は、株式市場におけるグローバルAIの進歩を強調し、最先端の言語モデルが複雑な財務データを理解するのにどのように貢献するかを示している。 モデルは精度、精度、リコール、F1スコア、ROC AUCなどの指標を用いて評価された。 その結果、ロジスティック回帰はより計算集約的なFiinBERTと多目的GPT-4の事前定義されたアプローチより優れており、精度は81.83%、ROC AUCは89.76%であった。 GPT-4の事前定義されたアプローチは54.19%の精度を示したが、複雑なデータを扱うには強い可能性を示した。 FinBERTは、より洗練された分析を提供する一方で、リソースの需要を増し、適度なパフォーマンスを得た。 Optunaとクロスバリデーション技術を用いたハイパーパラメータ最適化により、モデルの堅牢性が保証された。 この研究は、株式市場予測におけるAIアプローチの実践的応用の強みと限界を強調し、このタスクの最も効率的なモデルとしてロジスティック回帰を提示する。

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