論文の概要: From Votes to Volatility Predicting the Stock Market on Election Day

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11192v1
• Date: Sun, 15 Dec 2024 13:58:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:55:44.819681
• Title: From Votes to Volatility Predicting the Stock Market on Election Day
• Title（参考訳）: 投票からボラティリティまで-選挙当日の株式市場予測
• Authors: Igor L. R. Azevedo, Toyotaro Suzumura,
• Abstract要約: 選挙日は、市場ボラティリティの強化を特徴とする、そのような重要なシナリオの1つである。 我々のアプローチは、選挙の政治的・経済的影響を分析するために設計された特殊エージェントとともに、大規模言語モデルの文脈的能力を活用する。 最先端のアーキテクチャ上に構築することにより、EDSMFは、このユニークな揮発性日にS&P 500の予測性能を改善することを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8531114735719272
• License:
• Abstract: Stock market forecasting has been a topic of extensive research, aiming to provide investors with optimal stock recommendations for higher returns. In recent years, this field has gained even more attention due to the widespread adoption of deep learning models. While these models have achieved impressive accuracy in predicting stock behavior, tailoring them to specific scenarios has become increasingly important. Election Day represents one such critical scenario, characterized by intensified market volatility, as the winning candidate's policies significantly impact various economic sectors and companies. To address this challenge, we propose the Election Day Stock Market Forecasting (EDSMF) Model. Our approach leverages the contextual capabilities of large language models alongside specialized agents designed to analyze the political and economic consequences of elections. By building on a state-of-the-art architecture, we demonstrate that EDSMF improves the predictive performance of the S&P 500 during this uniquely volatile day.
• Abstract（参考訳）: 株式市場の予測は、投資家に高いリターンのための最適な株式レコメンデーションを提供することを目的として、広範な調査のトピックとなっている。 近年,ディープラーニングモデルの普及により,この分野はさらに注目を集めている。 これらのモデルは、株価の振舞いを予測する上で驚くべき精度を達成したが、特定のシナリオに合わせることがますます重要になっている。 選挙日は、候補者の政策が様々な経済分野や企業に大きな影響を及ぼすので、市場のボラティリティが増すのが特徴である。 この課題に対処するため,選挙日株価予測(EDSMF)モデルを提案する。 我々のアプローチは、選挙の政治的・経済的影響を分析するために設計された特殊エージェントとともに、大規模言語モデルの文脈的能力を活用する。 最先端のアーキテクチャ上に構築することにより、EDSMFは、このユニークな揮発性日にS&P 500の予測性能を改善することを実証する。

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