ニュース感情分析とスパークにおける技術的指標を用いた株式傾向の予測【JST・京大機械翻訳】

Kabbani Taylan; Usta Fatih Enes

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207242386920 整理番号：22P0281443

ニュース感情分析とスパークにおける技術的指標を用いた株式傾向の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting The Stock Trend Using News Sentiment Analysis and Technical Indicators in Spark

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発行年： 2022年01月19日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月19日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

株式市場動向の予測は,その動きが多くの要因によって影響を受けるので,常に挑戦的である。ここでは,予測すべきラベルとしてトモーロー傾向特徴を作成することにより,機械学習分類問題として将来の傾向予測問題を検討した。機械学習モデルが与えられた日のラベルを予測するのを助けるために,異なる特徴を与える。それが上昇傾向または下降傾向であるかどうか,それらの特徴は,株価履歴から作り出される技術的指標であった。さらに,金融ニュースが投資家の行動の変化に不可欠な役割を果たすので,与えられた日の全体的な感情スコアは,その日に解放されたすべてのニュースから作成され,もう1つの特徴としてモデルに加えられる。3つの異なる機械学習モデルを,Spark(ビッグデータコンピューティングプラットフォーム),ロジスティック回帰,ランダムフォレスト,および勾配ブースティングマシンで試験した。ランダムフォレストは,63.58%の試験精度で最良の性能モデルであった。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能

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