論文の概要: Hype-Adjusted Probability Measure for NLP Volatility Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07587v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 15:23:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:35:33.136539
• Title: Hype-Adjusted Probability Measure for NLP Volatility Forecasting
• Title（参考訳）: NLPボラティリティ予測のためのハイプ調整型確率測定
• Authors: Zheng Cao, Helyette Geman,
• Abstract要約: 本論文は,市場予測のための新しい自然言語処理(NLP)アプローチの文脈で開発されたハイプ調整型確率尺度を紹介する。 新たな感情スコア式が提示され、コンポーネントとメモリ効果を捕捉し、動的パラメータを割り当て、選択した米国半導体株の次の周期変動予測に対する日内ニュースデータの影響を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.658767709779308
• License:
• Abstract: This manuscript introduces the hype-adjusted probability measure developed in the context of a new Natural Language Processing (NLP) approach for market forecasting. A novel sentiment score equation is presented to capture component and memory effects and assign dynamic parameters, enhancing the impact of intraday news data on forecasting next-period volatility for selected U.S. semiconductor stocks. This approach integrates machine learning techniques to analyze and improve the predictive value of news. Building on the research of Geman's, this work improves forecast accuracy by assigning specific weights to each component of news sources and individual stocks in the portfolio, evaluating time-memory effects on market reactions, and incorporating shifts in sentiment direction. Finally, we propose the Hype-Adjusted Probability Measure, proving its existence and uniqueness, and discuss its theoretical applications in finance for NLP-based volatility forecasting, outlining future research pathways inspired by its concepts.
• Abstract（参考訳）: 本論文は,市場予測のための新しい自然言語処理(NLP)アプローチの文脈で開発されたハイプ調整型確率尺度を紹介する。 新たな感情スコア式が提示され、コンポーネントとメモリ効果を捕捉し、動的パラメータを割り当て、選択した米国半導体株の次の周期変動予測に対する日内ニュースデータの影響を高める。 このアプローチは、ニュースの予測価値を分析し改善するための機械学習技術を統合する。 Geman氏の研究に基づいて、この研究は、ニュースソースの各コンポーネントとポートフォリオの個々の在庫に特定の重みを割り当て、市場反応に対する時間記憶の影響を評価し、感情方向の変化を取り入れることで、予測精度を向上させる。 最後に,Hype-Adjusted Probability Measureを提案し,その存在と特異性を証明し,その理論的応用をNLPに基づくボラティリティ予測に適用し,その概念に触発された今後の研究経路を概説する。

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