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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07587v2
• Date: Sat, 04 Jan 2025 03:11:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:02:09.524481
• Title: Hype-Adjusted Probability Measure for NLP Stock Return Forecasting
• Title（参考訳）: NLPストックリターン予測のためのハイプ調整型確率測定
• Authors: Zheng Cao, Helyette Geman,
• Abstract要約: 本論文では,ストックリターンとボラティリティ予測のための自然言語処理(NLP)アプローチの文脈で開発されたHype-Adjusted Probability Measureを紹介する。 コンポーネントとメモリ効果をキャプチャし、動的パラメータを割り当てるために、新しい感情スコア方程式が提示される。 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。
• 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 stock return and volatility 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 tickers. This approach integrates machine learning techniques to analyze and improve the predictive value of news. Building on the research of Geman et al [6], this work improves forecast accuracy by addressing news bias, memory, and weight, and incorporating shifts in senti-ment direction. Finally, we propose the Hype-Adjusted Probability Measure, proving its existence and uniqueness, and discuss its theoretical applications in finance for NLP-based stock return forecasting, outlining future research pathways inspired by its concepts.
• Abstract（参考訳）: 本論文では,ストックリターンとボラティリティ予測のための自然言語処理(NLP)アプローチの文脈で開発されたHype-Adjusted Probability Measureを紹介する。 成分とメモリ効果を捕捉し、動的パラメータを割り当てる新しい感情スコア式が提示され、選択された米国の半導体ティッカー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らの研究に基づいて、この研究は、ニュースバイアス、記憶、体重に対処し、知覚方向のシフト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,その理論的応用について考察する。

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