論文の概要: Integrative Analysis of Financial Market Sentiment Using CNN and GRU for Risk Prediction and Alert Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10199v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 15:17:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:01:38.418474
• Title: Integrative Analysis of Financial Market Sentiment Using CNN and GRU for Risk Prediction and Alert Systems
• Title（参考訳）: リスク予測とアラートシステムのためのCNNとGRUを用いた金融市場感の総合分析
• Authors: You Wu, Mengfang Sun, Hongye Zheng, Jinxin Hu, Yingbin Liang, Zhenghao Lin,
• Abstract要約: 本稿では,CNN(Convolutional Neural Networks)とGated Recurrent Units(GRU)を統合することで,株式市場の感情を詳細に検証する。 CNNのロバストな特徴抽出能力は、ネットワークテキストデータの事前処理と分析に利用され、局所的な特徴やパターンを識別する。 抽出した特徴系列はGRUモデルに入力され、時間とともに感情状態が進行し、将来の市場の感情やリスクに潜在的に影響することを理解する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.73552608952924
• License:
• Abstract: This document presents an in-depth examination of stock market sentiment through the integration of Convolutional Neural Networks (CNN) and Gated Recurrent Units (GRU), enabling precise risk alerts. The robust feature extraction capability of CNN is utilized to preprocess and analyze extensive network text data, identifying local features and patterns. The extracted feature sequences are then input into the GRU model to understand the progression of emotional states over time and their potential impact on future market sentiment and risk. This approach addresses the order dependence and long-term dependencies inherent in time series data, resulting in a detailed analysis of stock market sentiment and effective early warnings of future risks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,CNN (Convolutional Neural Networks) と Gated Recurrent Units (GRU) を統合し,正確なリスク警告を可能にすることで,株式市場の感情を詳細に検証する。 CNNのロバストな特徴抽出能力は、ネットワークテキストデータの事前処理と分析に利用され、局所的な特徴やパターンを識別する。 抽出した特徴系列はGRUモデルに入力され、時間とともに感情状態が進行し、将来の市場の感情やリスクに潜在的に影響することを理解する。 このアプローチは、時系列データに固有の順序依存と長期依存に対処し、株式市場のセンチメントを詳細に分析し、将来のリスクを効果的に早期に警告する。

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