如何快速自动自动挖掘有效的信息并提供投资决策，吸引了学术界和行业的更多关注。全球大流行已经提出了新的挑战。本文提出了一个两阶段的alphamldigger，可有效地发现高度波动的市场回报。在第1阶段，提出了一个深层的NLP模型，以将Sina Microblog上的博客转移到市场情绪。在第2阶段，预测的市场情绪与社交网络指标功能和股票市场历史记录功能相结合，以使用不同的机器学习模型和优化器来预测股票移动。结果表明，我们的alphamldigger在测试集中的准确性比以前的作品更高，并且在某种程度上对Covid-19的负面影响是牢固的。

The stock market prediction has been a traditional yet complex problem researched within diverse research areas and application domains due to its non-linear, highly volatile and complex nature. Existing surveys on stock market prediction often focus on traditional machine learning methods instead of deep learning methods. Deep learning has dominated many domains, gained much success and popularity in recent years in stock market prediction. This motivates us to provide a structured and comprehensive overview of the research on stock market prediction focusing on deep learning techniques. We present four elaborated subtasks of stock market prediction and propose a novel taxonomy to summarize the state-of-the-art models based on deep neural networks from 2011 to 2022. In addition, we also provide detailed statistics on the datasets and evaluation metrics commonly used in the stock market. Finally, we highlight some open issues and point out several future directions by sharing some new perspectives on stock market prediction.

可以从金融新闻文章中获取的主要信息来源，这些文章与股票趋势的波动有一些相关性。在本文中，我们从多个现实的观点研究了金融新闻对股票趋势的影响。其背后的直觉是基于新闻事件不同间隔的新闻不确定性以及每个金融新闻中缺乏注释的新闻不确定性。在多个实例学习（MIL）的情况下，将培训实例安排在袋子中，并为整个袋子而不是实例分配标签，我们开发了一种灵活且适应性的多态度学习模型，并评估其在方向运动预测中的能力《金融新闻数据集》中的标准和POORS 500指数。具体来说，我们将每个交易日视为一个袋子，每个交易日都会发生一定数量的新闻作为每个袋子的情况。实验结果表明，与其他最先进的方法和基准相比，我们提出的基于多实体的框架在趋势预测的准确性方面获得了出色的结果。

社交媒体网络已成为人们生活的重要方面，它是其思想，观点和情感的平台。因此，自动化情绪分析（SA）对于以其他信息来源无法识别人们的感受至关重要。对这些感觉的分析揭示了各种应用，包括品牌评估，YouTube电影评论和医疗保健应用。随着社交媒体的不断发展，人们以不同形式发布大量信息，包括文本，照片，音频和视频。因此，传统的SA算法已变得有限，因为它们不考虑其他方式的表现力。通过包括来自各种物质来源的此类特征，这些多模式数据流提供了新的机会，以优化基于文本的SA之外的预期结果。我们的研究重点是多模式SA的最前沿领域，该领域研究了社交媒体网络上发布的视觉和文本数据。许多人更有可能利用这些信息在这些平台上表达自己。为了作为这个快速增长的领域的学者资源，我们介绍了文本和视觉SA的全面概述，包括数据预处理，功能提取技术，情感基准数据集以及适合每个字段的多重分类方法的疗效。我们还简要介绍了最常用的数据融合策略，并提供了有关Visual Textual SA的现有研究的摘要。最后，我们重点介绍了最重大的挑战，并调查了一些重要的情感应用程序。

本文调查了股票回购，特别是分享回购公告。它解决了如何识别此类公告，股票回购的超额回报以及股票回购公告后的回报的预测。我们说明了两种NLP方法，用于自动检测股票回购公告。即使有少量的培训数据，我们也可以达到高达90％的准确性。该论文利用这些NLP方法生成一个由57,155个股票回购公告组成的大数据集。通过分析该数据集，本论文的目的是表明大多数宣布回购的公司的大多数公司都表现不佳。但是，少数公司的表现极大地超过了MSCI世界。当查看所有公司的平均值时，这种重要的表现过高会导致净收益。如果根据公司的规模调整了基准指数，则平均表现过高，并且大多数表现不佳。但是，发现宣布股票回购的公司至少占其市值的1％，即使使用调整后的基准，也平均交付了显着的表现。还发现，在危机时期宣布股票回购的公司比整个市场更好。此外，生成的数据集用于训练72个机器学习模型。通过此，它能够找到许多可以达到高达77％并产生大量超额回报的策略。可以在六个不同的时间范围内改善各种性能指标，并确定明显的表现。这是通过训练多个模型的不同任务和时间范围以及结合这些不同模型的方法来实现的，从而通过融合弱学习者来产生重大改进，以创造一个强大的学习者。

自然语言处理（NLP）通过分析社交媒体或新闻媒体的文本来证明支持财务决策的巨大潜力。在这项工作中，我们建立了一个平台，可以系统地研究NLP股票自动交易算法。与以前的工作相反，我们的平台具有三个功能：（1）我们为每个特定股票提供财务新闻。 （2）我们为每种股票提供各种股票因素。 （3）我们评估了更多与财务相关的指标的绩效。这样的设计使我们能够在更现实的环境中开发和评估NLP库存自动交易算法。除了设计评估平台和数据集集合外，我们还通过提出一个系统来自动从各种输入信息中学习良好的功能表示形式来做出技术贡献。我们算法的关键是一种称为语义角色标签池（SRLP）的方法，该方法利用语义角色标签（SRL）来创建每个新闻段的紧凑表示。基于SRLP，我们进一步纳入了其他股票因素以进行最终预测。此外，我们提出了一种基于SRLP的自我监督的学习策略，以增强系统的分布概括性能。通过我们的实验研究，我们表明所提出的方法可以实现更好的性能，并胜过所有基本线的年度回报率，以及CSI300指数和XIN9指数的最大减收率。我们的ASTOCK数据集和代码可在https://github.com/jinanzou/astock上找到。

原油价格预测研究由于其对全球经济的重大影响，从学者和政策制定者引起了巨大的关注。除供需外，原油价格在很大程度上受到各种因素的影响，如经济发展，金融市场，冲突，战争和政治事件。最先前的研究将原油价格预测视为时间序列或计量计量的可变预测问题。虽然最近已经考虑了考虑实时新闻事件的影响，但大多数作品主要使用原始新闻头条或主题模型来提取文本功能，而不会深刻探索事件信息。在这项研究中，提出了一种新的原油价格预测框架，Agesl，用于处理这个问题。在我们的方法中，利用开放域事件提取算法提取底层相关事件，并且文本情绪分析算法用于从大规模新闻中提取情绪。然后，一系列深度神经网络集成了新闻事件特征，感情特征和历史价格特征，以预测未来原油价格。实证实验是在西德克萨斯中间体（WTI）原油价格数据上进行的，结果表明，与几种基准方法相比，我们的方法获得了卓越的性能。

在线新闻和信息来源是方便且可访问的方法来了解当前问题。例如，超过3亿人在全球Twitter上参与帖子，这提供了传播误导信息的可能性。在许多情况下，由于虚假新闻，已经犯了暴力犯罪。这项研究介绍了Covidmis20数据集（Covid-19误导2020数据集），该数据集由2月至2020年7月收集的1,375,592条推文组成。Covidmis20可以自动更新以获取最新新闻，并在以下网址公开，网址为：HTTPPS://GITHUB.COM./github.com./github.com。/一切guy/covidmis20。这项研究是使用BI-LSTM深度学习和合奏CNN+BI-GRU进行假新闻检测进行的。结果表明，测试精度分别为92.23％和90.56％，集合CNN+BI-GRU模型始终提供了比BI-LSTM模型更高的精度。

在本文中，我们对亚马逊的产品评论和彻底分析模型解释性进行了句子级别情绪分析。对于情感分析任务，我们使用Bilstm模型与注意机制。对于对解释性的研究，我们认为单句子的注意力分布和主要方面术语的注意力。该模型的准确性高达0.96。我们发现，这些方面术语具有比句子中的感伤词相同或更具更多的注意力。

预测基金绩效对投资者和基金经理都是有益的，但这是一项艰巨的任务。在本文中，我们测试了深度学习模型是否比传统统计技术更准确地预测基金绩效。基金绩效通常通过Sharpe比率进行评估，该比例代表了风险调整的绩效，以确保基金之间有意义的可比性。我们根据每月收益率数据序列数据计算了年度夏普比率，该数据的时间序列数据为600多个投资于美国上市大型股票的开放式共同基金投资。我们发现，经过现代贝叶斯优化训练的长期短期记忆（LSTM）和封闭式复发单元（GRUS）深度学习方法比传统统计量相比，预测基金的Sharpe比率更高。结合了LSTM和GRU的预测的合奏方法，可以实现所有模型的最佳性能。有证据表明，深度学习和结合能提供有希望的解决方案，以应对基金绩效预测的挑战。

非结构化数据，尤其是文本，在各个领域继续迅速增长。特别是，在金融领域，有大量累积的非结构化财务数据，例如公司定期向监管机构提交的文本披露文件，例如证券和交易委员会（SEC）。这些文档通常很长，并且倾向于包含有关公司绩效的宝贵信息。因此，从这些长文本文档中学习预测模型是非常兴趣的，尤其是用于预测数值关键绩效指标（KPI）。尽管在训练有素的语言模型（LMS）中取得了长足的进步，这些模型从大量的文本数据中学习，但他们仍然在有效的长期文档表示方面挣扎。我们的工作满足了这种批判性需求，即如何开发更好的模型来从长文本文档中提取有用的信息，并学习有效的功能，这些功能可以利用软件财务和风险信息来进行文本回归（预测）任务。在本文中，我们提出并实施了一个深度学习框架，该框架将长文档分为大块，并利用预先训练的LMS处理和将块汇总为矢量表示，然后进行自我关注以提取有价值的文档级特征。我们根据美国银行的10-K公共披露报告以及美国公司提交的另一个报告数据集评估了模型。总体而言，我们的框架优于文本建模的强大基线方法以及仅使用数值数据的基线回归模型。我们的工作提供了更好的见解，即如何利用预先训练的域特异性和微调的长输入LMS来表示长文档可以提高文本数据的表示质量，从而有助于改善预测分析。

Predicting stock market movements has always been of great interest to investors and an active area of research. Research has proven that popularity of products is highly influenced by what people talk about. Social media like Twitter, Reddit have become hotspots of such influences. This paper investigates the impact of social media posts on close price prediction of stocks using Twitter and Reddit posts. Our objective is to integrate sentiment of social media data with historical stock data and study its effect on closing prices using time series models. We carried out rigorous experiments and deep analysis using multiple deep learning based models on different datasets to study the influence of posts by executives and general people on the close price. Experimental results on multiple stocks (Apple and Tesla) and decentralised currencies (Bitcoin and Ethereum) consistently show improvements in prediction on including social media data and greater improvements on including executive posts.

股票市场是一个网络，为几乎所有主要的经济交易提供平台。虽然投资股票市场是一个好主意，但对单个股票进行投资可能不是一个好主意，尤其是对于休闲投资者而言。智能储备需要深入研究和大量奉献精神。预测这种股票价值提供了巨大的套利利润机会。找到解决方案的这种吸引力促使研究人员找到了过去的问题，例如波动，季节性和时间依赖时间。本文调查了自然语言处理和机器学习技术领域的最新文献，用于预测股票市场的发展。本文的主要贡献包括许多最近的文章的复杂分类以及股票市场预测研究及其相关领域的最新研究趋势。

社交媒体的自杀意图检测是一种不断发展的研究，挑战了巨大的挑战。许多有自杀倾向的人通过社交媒体平台分享他们的思想和意见。作为许多研究的一部分，观察到社交媒体的公开职位包含有价值的标准，以有效地检测有自杀思想的个人。防止自杀的最困难的部分是检测和理解可能导致自杀的复杂风险因素和警告标志。这可以通过自动识别用户行为的突然变化来实现。自然语言处理技术可用于收集社交媒体交互的行为和文本特征，这些功能可以传递给特殊设计的框架，以检测人类交互中的异常，这是自杀意图指标。我们可以使用深度学习和/或基于机器学习的分类方法来实现快速检测自杀式思想。出于这种目的，我们可以采用LSTM和CNN模型的组合来检测来自用户的帖子的这种情绪。为了提高准确性，一些方法可以使用更多数据进行培训，使用注意模型提高现有模型等的效率。本文提出了一种LSTM-Incription-CNN组合模型，用于分析社交媒体提交，以检测任何潜在的自杀意图。在评估期间，所提出的模型的准确性为90.3％，F1分数为92.6％，其大于基线模型。

我们开发一个从社交媒体文本数据中提取情绪的工具。我们的方法有三个主要优势。首先，它适用于财务背景;其次，它包含社交媒体数据的关键方面，例如非标准短语，表情符号和表情符号;第三，它通过顺序地学习潜在的表示来操作，该潜在表示包括单词顺序，单词使用和本地上下文等功能。此工具以及用户指南可供选择：https://github.com/dvamossy/mtract。使用大学，我们探讨了社会媒体和资产价格表达的投资者情绪之间的关系。我们记录了一些有趣的见解。首先，我们确认了一些受控实验室实验的调查结果，将投资者情绪与资产价格变动相关联。其次，我们表明投资者的情绪是预测日常价格变动的预测。当波动率或短暂的兴趣更高，当机构所有权或流动性降低时，这些影响更大。第三，在IPO之前增加了投资者的热情，促进了大量的第一天返回，并长期不足的IPO股票。为了证实我们的结果，我们提供了许多稳健性检查，包括使用替代情感模型。我们的研究结果强化了情绪和市场动态密切相关的直觉，并突出了在评估股票的短期价值时考虑投资者情绪的重要性。

软件开发互动期间的有毒对话可能会对免费开源软件（FOSS）开发项目产生严重影响。例如，有毒对话的受害者可能会害怕表达自己，因此会丧失自己的动力，并最终可能离开该项目。自动过滤有毒的对话可能有助于福斯社区保持其成员之间的健康互动。但是，现成的毒性探测器在软件工程（SE）数据集上的表现较差，例如从代码审查评论中策划的一个。为了遇到这一挑战，我们提出了毒性，这是一种基于学习的基于学习的毒性识别工具，用于代码审查互动。有毒物质包括选择一种监督学习算法之一，选择文本矢量化技术，八个预处理步骤以及一个大规模标记的数据集，其中包括19,571个代码评论评论。在这八个预处理步骤中，有两个是特定于SE域。通过对预处理步骤和矢量化技术的各种组合的模型进行严格的评估，我们已经确定了数据集的最佳组合，可提高95.8％的精度和88.9％的F1得分。毒性明显优于我们数据集中的现有毒性探测器。我们已发布了数据集，预处理的模型，评估结果和源代码，网址为：https：//github.com/wsu-seal/toxicr

文本分类在许多实际应用中起着重要作用。在现实世界中，数据集非常小。大多数现有方法采用预训练的神经网络模型来处理这种数据集。但是，这些方法要么很难在移动设备上部署，因此它们的输出尺寸较大，或者无法完全提取短语和条款之间的深层语义信息。本文提出了一个基于多模型的深度学习框架，用于使用不平衡且极其小的数据集，用于短文本多类分类。我们的框架主要包括五层：编码器层使用Distilbert获得上下文敏感的动态词向量，这些词向量很难在传统的功能工程方法中表示。由于该层的变压器部分是蒸馏的，因此我们的框架被压缩。然后，我们使用接下来的两层提取深层语义信息。编码器层的输出发送到双向LSTM网络，并以单词和句子级别的LSTM层次提取特征矩阵，以获得细粒的语义表示。之后，最大式层将特征矩阵转换为较低维矩阵，仅保留明显的特征。最后，将特征矩阵视为完全连接的软磁层的输入，该输入包含一个可以将预测的线性向量转换为输出值的函数，作为每个分类中文本的概率。对两个公共基准测试的广泛实验证明了我们提出的方法对极小的数据集的有效性。它在精确，召回，准确性和F1得分方面保留最先进的基线性能，以及通过模型大小，训练时间和收敛时期，我们可以得出结论，可以更快，更轻松地部署我们的方法在移动设备上。

股票市场的不可预测性和波动性使得使用任何广义计划赚取可观的利润具有挑战性。许多先前的研究尝试了不同的技术来建立机器学习模型，这可以通过进行实时交易来在美国股票市场赚取可观的利润。但是，很少有研究重点是在特定交易期找到最佳功能的重要性。我们的顶级方法使用该性能将功能从总共148缩小到大约30。此外，在每次训练我们的机器学习模型之前，都会动态选择前25个功能。它与四个分类器一起使用合奏学习：高斯天真贝叶斯，决策树，带L1正则化的逻辑回归和随机梯度下降，以决定是长时间还是短的特定股票。我们的最佳模型在2011年7月至2019年1月之间进行的每日交易，可获得54.35％的利润。最后，我们的工作表明，加权分类器的混合物的表现要比任何在股票市场做出交易决策的个人预测指标更好。

With the development of deep learning and Transformer-based pre-trained models like BERT, the accuracy of many NLP tasks has been dramatically improved. However, the large number of parameters and computations also pose challenges for their deployment. For instance, using BERT can improve the predictions in the financial sentiment analysis (FSA) task but slow it down, where speed and accuracy are equally important in terms of profits. To address these issues, we first propose an efficient and lightweight BERT (ELBERT) along with a novel confidence-window-based (CWB) early exit mechanism. Based on ELBERT, an innovative method to accelerate text processing on the GPU platform is developed, solving the difficult problem of making the early exit mechanism work more effectively with a large input batch size. Afterward, a fast and high-accuracy FSA system is built. Experimental results show that the proposed CWB early exit mechanism achieves significantly higher accuracy than existing early exit methods on BERT under the same computation cost. By using this acceleration method, our FSA system can boost the processing speed by nearly 40 times to over 1000 texts per second with sufficient accuracy, which is nearly twice as fast as FastBERT, thus providing a more powerful text processing capability for modern trading systems.

由于它存在的挑战以及甚至进行预测准确性或预测的潜在奖励，财务预测是机器学习研究的一个重要而活跃的机器学习研究领域。传统上，财务预测严重依赖于结构化财务报表的定量指标和指标。盈利会议呼叫数据（包括文本和音频）是使用深度盈利和相关方法的各种预测任务的重要非结构化数据的重要来源。但是，当前基于深度学习的方法在他们处理数字数据的方式有限;数字通常被视为普通文本令牌，而不利用其底层数字结构。本文介绍了一个以数字为导向的分层变压器模型，以预测库存退货，以及使用多模态对齐收益的财务风险通过利用不同类别的数字（货币，时间，百分比等）及其幅度来调用数据。我们使用现实世界公共可公共数据集介绍了对几个最先进的基线的NumHTML的全面评估结果。结果表明，NumHTML在各种评估指标中显着优于当前最先进的指标，并且它有可能在实际交易环境中提供重大的财务收益。