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J-GLOBAL ID：201702292945577787   整理番号：17A1778684

中国株式市場のためのマイクロブログ感情を用いた株価の収益の予測【Powered by NICT】

Predicting Stock Price Returns Using Microblog Sentiment for Chinese Stock Market

著者 (6件)： Sun Tong ,  Wang Jia ,  Zhang Pengfei ,  Cao Yu ,  Liu Benyuan ,  Wang Degang
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： BIGCOM  ページ： 87-96  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,ソーシャルメディアサイト上の感情ポストを用いた株式市場動向の予測可能性を研究するために多くの努力がなされてきた。これらの研究は,主に米国株式市場に焦点を当てた。本論文では,中国における株価の動きとソーシャルメディア感情の間の関係大きなストック投資とユニークなソーシャルメディア景観を調べた。はいくつかの異なるタイプのソーシャルメディアサイト(マイクロブログ,チャットルーム,ウェブフォーラム)からのデータを収集し,これらのサイトからのデータは,株式市場挙動と活動レベル,ポスト長,および相関における異なる特性を示すことを見出した。株式市場関連チャットルームにおけるユーザはがはるかに短いブログに傾向がある。活性レベルは市場取引時間と株式取引量とより高度に相関した。チャットルームにおける感情後を分類するためのいくつかの機械学習モデルを検討し,短柱のための最先端の感情分析結果と類似の性能を達成した。チャットルーム後感情と株価の動きの間の強い相関とGranger因果律,感情後は歴史的な株式取引情報だけを使った場合に比べ株価リターンの予測を改善するために利用できることを示していることを見出した。市場方向を予測し,取引指標として予測を利用する取引戦略を開発するためのチャットルーム感情使用する予測モデルを提案した。戦略を用いてバックテストは有望なポートフォリオ収益を達成した。滑りと委員会の,受動的購入と保持ベースライン戦略による 25.26%の損失と比較してに入れた場合,19.54%の総利回りは七か月期間の終わりで得られた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 機械学習 ,  予測可能性 ,  予測モデル ,  投資 ,  *中華人民共和国 ,  アメリカ合衆国 ,  ポートフォリオ ,  *株式市場 ,  購買
準シソーラス用語： Granger因果律 ,  株式取引 ,  *ブログ ,  ソーシャルメディア ,  *株価 ,  *マイクロブログ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 利益管理  (KA05030A) ,  産業経済  (KA02000Y)

タイトルに関連する用語 (7件)： 中国 ,  株式市場 ,  マイクロブログ ,  感情 ,  株価 ,  収益 ,  予測