Det har visat sig att nyheter påverkar trenderna i aktiekursrörelserna. Tidigare arbete med nyhetsdrivna aktiemarknadsprognoser bygger dock på ytliga funktioner (t.ex. påsar med ord, namngivna enheter och substantivfraser), som inte fångar in strukturerad information om entitetsrelation och därför inte kan representera fullständiga och exakta händelser. Nya framsteg inom Open Information Extraction (Open IE) tekniker gör det möjligt att extrahera strukturerade händelser från webscale data. Vi föreslår att man anpassar öppen IE-teknik för händelsebaserade prognoser för aktiekursrörelser genom att ta fram strukturerade händelser från storskaliga offentliga nyheter utan manuella insatser. Både linjära och ickelinjära modeller används för att empiriskt undersöka dolda och komplexa relationer mellan händelser och aktiemarknaden. Experiment i stor skala visar att noggrannheten i S&P 500-indexprognoserna är 60 % och att de enskilda beståndsprognoserna kan vara över 70 %. Vårt händelsebaserade system överträffar påsar-of-word-baserade baslinjer, och tidigare rapporterade system utbildade på S&P 500 lager historiska data.
Med hjälp av öppen informationsextrahering för att få strukturerade evenemang representationer, finner vi att skådespelaren och föremålet för händelser kan bättre fångas REF.
Using Structured Events to Predict Stock Price Movement: An Empirical Investigation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}