股票价格随着典型的趋势波动而不是纯粹随机散步。传统上,未来库存流动的预测是基于历史贸易记录。如今,随着社交媒体的发展,市场上的许多积极参与者选择宣传他们的策略,这为窗户提供了一个窗口,通过提取社交媒体背后的语义来瞥见整个市场对未来运动的态度。但是,社交媒体包含相互冲突的信息,无法完全取代历史记录。在这项工作中,我们提出了一种多模态注意网络,以减少冲突并集成语义和数字特征,以全面预测未来库存运动。具体而言,我们首先从社交媒体提取语义信息,并根据海报的身份和公众声誉估算他们的信誉。然后我们将语义从在线帖子和数字特征融入历史记录,以进行交易策略。实验结果表明,我们的方法在预测准确性(61.20 \%)和交易利润(9.13 \%)中,我们的方法优于先前的方法。它表明,我们的方法提高了库存运动预测的性能,并向未来的多种式融合朝向库存预测的研究。
translated by 谷歌翻译
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.
translated by 谷歌翻译
由于市场的不确定性,预测文本信息的股票价格是一个具有挑战性的任务,并且难以理解机器的观点。以前的研究主要关注基于单一新闻的情绪提取。但是,金融市场上的股票可以高度相关,有关一股股票的一个新闻可以迅速影响其他股票的价格。要考虑到这一效果,我们提出了一种新的股票运动预测框架:用于库存预测(MGRN)的多图复发网络。该架构允许将文本情绪与其他财务数据中提取的财务新闻和多个关系信息相结合。通过精度测试和STOXX Europe 600指数中的股票的交易仿真,我们展示了我们模型的更好的性能而不是其他基准。
translated by 谷歌翻译
股票运动预测(SMP)旨在预测上市公司的股份量股份,由于金融市场的挥发性,这是一个具有挑战性的任务。最近的财务研究表明,动量溢出效应在股票波动中发挥着重要作用。然而,以前的研究通常只学习相关公司之间的简单连接信息,这不可避免地未能模仿真实金融市场中上市公司的复杂关系。为了解决这个问题,我们首先建立一个更全面的市场知识图(MKG),其中包含有限的公司,包括上市公司及其相关的高管,以及包括明确关系和隐性关系的混合关系。之后,我们提出了一种新颖的双重关注网络,以了解基于构造的MKG用于库存预测的势头溢出信号。对九个SOTA基线构建数据集的实证实验表明,所提出的丹林公司能够改善与构造的MKG的库存预测。
translated by 谷歌翻译
社交媒体在时装行业中的作用在较少年的情况下一直在盛开。在这项工作中,我们调查了社交媒体平台中时尚相关员额的情绪分析。这项任务有两个主要挑战。首先,必须共同考虑不同方式的信息以进行最终预测。在第二个地方,应考虑一些独特的时尚相关的属性。虽然大多数现有的作品侧重于传统的多模式情绪分析,但它们始终未能利用此任务中的时尚相关的属性。我们提出了一种新颖的框架,共同利用图像视觉,文本,文本以及时尚属性模态来确定情绪类别。我们的模型的一个特征是它提取了时尚属性并将它们与图像视觉信息集成了有效表示。此外,它通过相互关注机制利用时尚属性和邮政文本之间的相互关系。由于没有适合此任务的现有数据集,因此我们准备了超过12K时尚相关的社交媒体帖子的大规模情感分析数据集。进行广泛的实验以证明我们模型的有效性。
translated by 谷歌翻译
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。
translated by 谷歌翻译
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。
translated by 谷歌翻译
在许多研究中已经表明,考虑相关股票数据预测股票价格变动的重要性,但是,用于建模,嵌入和分析相互关联股票行为的先进图形技术尚未被广泛利用,以预测股票价格变动。该领域的主要挑战是找到一种建模任意股票之间现有关系的方法,并利用这种模型来改善这些股票的预测绩效。该领域中的大多数现有方法都取决于基本的图形分析技术,预测能力有限,并且缺乏通用性和灵活性。在本文中,我们介绍了一个名为GCNET的新颖框架,该框架将任意股票之间的关系建模为称为“影响网络”的图形结构,并使用一组基于历史的预测模型来推断出股票子集的合理初始标签图中的节点。最后,GCNET使用图形卷积网络算法来分析此部分标记的图形,并预测图中每个库存的下一个运动价格方向。 GCNET是一个一般预测框架,可以根据其历史数据来预测相互作用股票的价格波动。我们对纳斯达克指数一组股票的实验和评估表明,GCNET在准确性和MCC测量方面显着提高了SOTA的性能。
translated by 谷歌翻译
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。
translated by 谷歌翻译
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。
translated by 谷歌翻译
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.
translated by 谷歌翻译
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。
translated by 谷歌翻译
人类通过不同的渠道表达感受或情绪。以语言为例,它在不同的视觉声学上下文下需要不同的情绪。为了精确了解人类意图,并减少歧义和讽刺引起的误解,我们应该考虑多式联路信号,包括文本,视觉和声学信号。至关重要的挑战是融合不同的特征模式以进行情绪分析。为了有效地融合不同的方式携带的信息,更好地预测情绪,我们设计了一种基于新的多主题的融合网络,这是由任何两个对方式之间的相互作用不同的观察来启发,它们是不同的,并且它们不同样有助于最终的情绪预测。通过分配具有合理关注和利用残余结构的声学 - 视觉,声学 - 文本和视觉文本特征,我们参加了重要的特征。我们对四个公共多模式数据集进行了广泛的实验,包括中文和三种英文中的一个。结果表明,我们的方法优于现有的方法,并可以解释双模相互作用在多种模式中的贡献。
translated by 谷歌翻译
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。
translated by 谷歌翻译
越来越多的投资者和机器学习模型依靠社交媒体(例如Twitter和Reddit)来收集实时信息和情感以预测股票价格变动。尽管已知基于文本的模型容易受到对抗性攻击的影响,但库存预测模型是否具有相似的漏洞。在本文中,我们尝试了各种对抗性攻击配置,以欺骗三个股票预测受害者模型。我们通过解决语义和预算限制的组合优化问题来解决对抗生成的任务。我们的结果表明,提出的攻击方法可以通过简单地将扰动但语义上相似的推文连接来实现一致的成功率,并在交易模拟中造成巨大的货币损失。
translated by 谷歌翻译
讽刺可以被定义为说或写讽刺与一个人真正想表达的相反,通常是为了侮辱,刺激或娱乐某人。由于文本数据中讽刺性的性质晦涩难懂,因此检测到情感分析研究社区的困难和非常感兴趣。尽管讽刺检测的研究跨越了十多年,但最近已经取得了一些重大进步,包括在多模式环境中采用了无监督的预训练的预训练的变压器,并整合了环境以识别讽刺。在这项研究中,我们旨在简要概述英语计算讽刺研究的最新进步和趋势。我们描述了与讽刺有关的相关数据集,方法,趋势,问题,挑战和任务,这些数据集,趋势,问题,挑战和任务是无法检测到的。我们的研究提供了讽刺数据集,讽刺特征及其提取方法以及各种方法的性能分析,这些表可以帮助相关领域的研究人员了解当前的讽刺检测中最新实践。
translated by 谷歌翻译
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。
translated by 谷歌翻译
Accurate activity location prediction is a crucial component of many mobility applications and is particularly required to develop personalized, sustainable transportation systems. Despite the widespread adoption of deep learning models, next location prediction models lack a comprehensive discussion and integration of mobility-related spatio-temporal contexts. Here, we utilize a multi-head self-attentional (MHSA) neural network that learns location transition patterns from historical location visits, their visit time and activity duration, as well as their surrounding land use functions, to infer an individual's next location. Specifically, we adopt point-of-interest data and latent Dirichlet allocation for representing locations' land use contexts at multiple spatial scales, generate embedding vectors of the spatio-temporal features, and learn to predict the next location with an MHSA network. Through experiments on two large-scale GNSS tracking datasets, we demonstrate that the proposed model outperforms other state-of-the-art prediction models, and reveal the contribution of various spatio-temporal contexts to the model's performance. Moreover, we find that the model trained on population data achieves higher prediction performance with fewer parameters than individual-level models due to learning from collective movement patterns. We also reveal mobility conducted in the recent past and one week before has the largest influence on the current prediction, showing that learning from a subset of the historical mobility is sufficient to obtain an accurate location prediction result. We believe that the proposed model is vital for context-aware mobility prediction. The gained insights will help to understand location prediction models and promote their implementation for mobility applications.
translated by 谷歌翻译
社交媒体的可用性和互动性使它们成为全球各地的主要新闻来源。社交媒体的普及诱惑犯罪分子通过使用诱人文本和误导性图像制作和传播假新闻来追求不道德的意图。因此,验证社交媒体新闻和发现假期至关重要。这项工作旨在分析社交媒体中文本和图像的多模态特征,以检测假新闻。我们提出了一个假新闻透露者(FNR)方法,利用转换学习,提取上下文和语义特征和对比丢失,以确定图像和文本之间的相似性。我们在两个真正的社交媒体数据集上申请了FNR。结果表明,与以前的作品相比,该方法达到了检测假新闻的更高准确性。
translated by 谷歌翻译
本次调查绘制了用于分析社交媒体数据的生成方法的研究状态的广泛的全景照片(Sota)。它填补了空白,因为现有的调查文章在其范围内或被约会。我们包括两个重要方面,目前正在挖掘和建模社交媒体的重要性:动态和网络。社会动态对于了解影响影响或疾病的传播,友谊的形成,友谊的形成等,另一方面,可以捕获各种复杂关系,提供额外的洞察力和识别否则将不会被注意的重要模式。
translated by 谷歌翻译