論文の概要: Analyzing public sentiment to gauge key stock events and determine volatility in conjunction with time and options premiums

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05403v1
• Date: Sat, 08 Feb 2025 01:48:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:30:53.714903
• Title: Analyzing public sentiment to gauge key stock events and determine volatility in conjunction with time and options premiums
• Title（参考訳）: 主要株価イベントを測り、時間とオプションのプレミアムと連動してボラティリティを決定するための世論調査
• Authors: SriVarsha Mulakala, Umesh Vangapally, Benjamin Larkey, Aidan Henrichs, Corey Wojslaw,
• Abstract要約: 本モデルでは,感情分析とデータ検索技術を統合し,ソーシャルメディアから重要な情報を抽出する。 このアプローチの目的は、主要なイベントに基づいて取引を実行するためのタイムリーなデータを提供することだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Analyzing stocks and making higher accurate predictions on where the price is heading continues to become more and more challenging therefore, we designed a new financial algorithm that leverages social media sentiment analysis to enhance the prediction of key stock earnings and associated volatility. Our model integrates sentiment analysis and data retrieval techniques to extract critical information from social media, analyze company financials, and compare sentiments between Wall Street and the general public. This approach aims to provide investors with timely data to execute trades based on key events, rather than relying on long-term stock holding strategies. The stock market is characterized by rapid data flow and fluctuating community sentiments, which can significantly impact trading outcomes. Stock forecasting is complex given its stochastic dynamic. Standard traditional prediction methods often overlook key events and media engagement, focusing its practice into long-term investment options. Our research seeks to change the stochastic dynamic to a more predictable environment by examining the impact of media on stock volatility, understanding and identifying sentiment differences between Wall Street and retail investors, and evaluating the impact of various media networks in predicting earning reports.
• Abstract（参考訳）: そこで我々は、ソーシャルメディアの感情分析を活用して、重要な株価収益とそれに伴うボラティリティの予測を強化する新しい金融アルゴリズムを考案した。 我々のモデルは感情分析とデータ検索技術を統合し、ソーシャルメディアから重要な情報を抽出し、企業財務を分析し、ウォール街と一般大衆の感情を比較する。 このアプローチは、長期の株式保有戦略に頼るのではなく、重要なイベントに基づいて取引を行うためのタイムリーなデータを提供することを目的としています。 株式市場の特徴は、急速なデータフローと変動するコミュニティの感情であり、取引結果に大きな影響を及ぼす可能性がある。 株価予測は確率的力学を考えると複雑である。 標準的な伝統的な予測手法は、しばしば重要な出来事やメディアの関与を見落とし、その実践を長期的な投資オプションに集中させる。 本研究は, 株価変動に対するメディアの影響を調査し, ウォール街と小売業者の感情差を把握し, 収益予測における各種メディアネットワークの影響を評価することによって, 確率的ダイナミクスをより予測可能な環境に転換することを目的とする。

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