論文の概要: Multimodal Stock Price Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05186v1
• Date: Thu, 23 Jan 2025 16:38:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-16 05:32:51.711185
• Title: Multimodal Stock Price Prediction
• Title（参考訳）: マルチモーダル株価予測
• Authors: Furkan Karadaş, Bahaeddin Eravcı, Ahmet Murat Özbayoğlu,
• Abstract要約: さまざまなデータソースと機械学習を慎重に統合して、正確な株価予測を行うことがますます重要になっている。 本稿では,従来の財務指標,つぶやき,ニュース記事など,さまざまな情報源のデータを組み合わせて,株価予測のためのマルチモーダル機械学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In an era where financial markets are heavily influenced by many static and dynamic factors, it has become increasingly critical to carefully integrate diverse data sources with machine learning for accurate stock price prediction. This paper explores a multimodal machine learning approach for stock price prediction by combining data from diverse sources, including traditional financial metrics, tweets, and news articles. We capture real-time market dynamics and investor mood through sentiment analysis on these textual data using both ChatGPT-4o and FinBERT models. We look at how these integrated data streams augment predictions made with a standard Long Short-Term Memory (LSTM model) to illustrate the extent of performance gains. Our study's results indicate that incorporating the mentioned data sources considerably increases the forecast effectiveness of the reference model by up to 5%. We also provide insights into the individual and combined predictive capacities of these modalities, highlighting the substantial impact of incorporating sentiment analysis from tweets and news articles. This research offers a systematic and effective framework for applying multimodal data analytics techniques in financial time series forecasting that provides a new view for investors to leverage data for decision-making.
• Abstract（参考訳）: 金融市場が静的および動的要因に大きく影響されている時代には、さまざまなデータソースと機械学習を慎重に統合して、正確な株価予測を行うことがますます重要になっている。 本稿では,従来の財務指標,つぶやき,ニュース記事など,さまざまな情報源のデータを組み合わせて,株価予測のためのマルチモーダル機械学習手法を提案する。 ChatGPT-4oモデルとFinBERTモデルの両方を用いて、これらのテキストデータに対する感情分析により、リアルタイム市場ダイナミクスと投資家のムードをキャプチャする。 我々は、これらの統合データストリームが、標準的なLong Short-Term Memory (LSTM)モデルを用いて、パフォーマンス向上の度合いを示すための予測をいかに強化するかを考察する。 本研究の結果から,これらのデータソースを組み込むことで,参照モデルの予測精度が最大5%向上することが示唆された。 また、これらのモダリティの個人的および複合的な予測能力に関する洞察を提供し、ツイートやニュース記事からの感情分析を取り入れることによる実質的な影響を強調した。 本研究は、金融時系列予測にマルチモーダルデータ分析技術を適用するための体系的かつ効果的な枠組みを提供し、投資家が意思決定にデータを活用するための新たな視点を提供する。

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