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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07587v3
• Date: Wed, 22 Jan 2025 22:24:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-24 15:55:35.465219
• Title: A 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: 本稿では,ストックリターンとボラティリティ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,Hype-Adjusted Probability Measureを紹介する。 日内ニュースが選択した米国の半導体ティッカーの次周期株価のリターンとボラティリティを予測するために, 新たな感情スコア式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.658767709779308
• License:
• Abstract: This article introduces a Hype-Adjusted Probability Measure in the context of a new Natural Language Processing (NLP) approach for stock return and volatility forecasting. A novel sentiment score equation is proposed to represent the impact of intraday news on forecasting next-period stock return and volatility for selected U.S. semiconductor tickers, a very vibrant industry sector. This work improves the forecast accuracy by addressing news bias, memory, and weight, and incorporating shifts in sentiment direction. More importantly, it extends the use of the remarkable tool of change of Probability Measure developed in the finance of Asset Pricing to NLP forecasting by constructing a Hype-Adjusted Probability Measure, obtained from a redistribution of the weights in the probability space, meant to correct for excessive or insufficient news.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ストックリターンとボラティリティ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,Hype-Adjusted Probability Measureを紹介する。 非常に活発な産業分野である選択された米国の半導体ティッカーの次の周期の株価リターンとボラティリティの予測に対する日内ニュースの影響を示すために、新たな感情スコア方程式が提案されている。 この研究は、ニュースバイアス、記憶、体重に対処し、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。 さらに、確率空間における重みの再分配から得られるHype-Adjusted Probability Measureを構築することにより、アセット価格からNLP予測への資金提供において発達した確率尺度の変更の顕著なツールの利用を拡大し、過度または不十分なニュースの修正を意図した。

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