Traditionella aktiemarknadsprognoser använder ofta de historiska prisrelaterade uppgifterna om aktien för att prognostisera deras framtida trender. Allteftersom webbinformationen växer, försöker en del verk nyligen utforska ekonomiska nyheter för att förbättra förutsägelsen. Effektiva indikatorer, t.ex. händelser relaterade till bestånden och människors känslor för marknaden och lagren, har visat sig spela en viktig roll i aktievolatiliteten, och extraheras för att matas in i prognosmodellerna för att förbättra exaktheten i prognoserna. En stor begränsning av tidigare metoder är dock att indikatorerna endast erhålls från en enda källa vars tillförlitlighet kan vara låg, eller från flera datakällor, men deras interaktioner och korrelationer mellan de data som har flera källor ignoreras till stor del. I detta arbete extraherar vi händelserna från webbnyheter och användarnas känslor från sociala medier, och undersöker deras gemensamma påverkan på aktiekursrörelserna via en kopplad matris och tensor factorization ram. Specifikt är en tensor först konstruerad för att sammansmälta heterogena data och fånga den inneboende * Korresponderande författare relationer mellan händelserna och investerarnas känslor. På grund av den gleshet tensor, två extra matriser, aktie kvantitativa funktionsmatrisen och aktie korrelationsmatrisen, konstrueras och införlivas för att underlätta tensor nedbrytningen. Intuitionen bakom är att aktier som är starkt korrelerade med varandra tenderar att påverkas av samma händelse. Således, i stället för att utföra varje aktie förutsägelse uppgift separat och oberoende, förutspår vi flera korrelerade aktier samtidigt genom sina gemensamma egenskaper, som möjliggörs genom att dela de gemensamt faktoriserade matriserna mellan matriser och tensor. Utvärderingar av uppgifterna om A-aktier i Kina och uppgifterna om HK-aktier under 2015 visar hur effektiv den föreslagna modellen är.
För att ta itu med denna fråga, en kopplad matris och tensor modell föreslås i REF, som förutsäger rörelser av flera aktier samtidigt genom deras korrelationer.
Improving Stock Market Prediction via Heterogeneous Information Fusion
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Economics']}