Förutsägelse av aktietrenden spelar en avgörande roll i sökandet efter maximerad vinst från aktieinvesteringen. Exakta trendprognoser är dock mycket svåra eftersom aktiemarknaden är mycket instabil och icke-stationär. Exploderande information på Internet tillsammans med utvecklingen av tekniker för bearbetning av naturligt språk och textbrytning har gjort det möjligt för investerare att avslöja marknadstrender och volatilitet från onlineinnehåll. Tyvärr varierar kvaliteten, pålitligheten och allsidigheten i online-innehåll relaterade till aktiemarknaden drastiskt, och en stor del består av låg kvalitet nyheter, kommentarer, eller till och med rykten. För att ta itu med denna utmaning efterliknar vi inlärningsprocessen hos människor som står inför sådana kaotiska onlinenyheter, som drivs av tre principer: sekventiellt innehållsberoende, varierande inflytande och effektivt lärande. I detta dokument, för att fånga de två första principerna, utformade vi en Hybrid Attention Networks (HAN) för att förutsäga aktietrenden baserat på sekvensen av senaste relaterade nyheter. Dessutom tillämpar vi den självgående inlärningsmekanismen för att efterlikna den tredje principen. Omfattande experiment på verkliga börsdata visar hur effektivt vårt ramverk är. Ytterligare en simulering visar att en enkel handelsstrategi baserad på vårt föreslagna ramverk avsevärt kan öka den årliga avkastningen. stock trend förutsägelse; djupt lärande; text mining * Detta arbete gjordes när författaren var en praktikant på Microsoft Research Asia.
Ziniu Hu m.fl. I REF föreslogs ett nätverk för Hybrid Attention Networks (HAN), som tar hänsyn till användningen av analytiska nyhetsfaktorer för att förutsäga en beståndstrend i inlärningsramen.
Listening to Chaotic Whispers: A Deep Learning Framework for News-oriented Stock Trend Prediction
{'venue': "WSDM '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Economics']}