Vi visar hur text från nyhetsartiklar kan användas för att förutsäga intradagsprisrörelser av finansiella tillgångar med hjälp av stödvektormaskiner. Flera kärnan lärande används för att kombinera avkastning på eget kapital med text som prediktiva funktioner för att öka klassificeringen prestanda och vi utvecklar en analytisk center skärplan metod för att lösa kärnan inlärningsproblem effektivt. Vi observerar att även om riktningen för avkastning inte är förutsägbar med hjälp av vare sig text eller avkastning, deras storlek är, med textfunktioner som ger betydligt bättre prestanda än historiska avkastning ensam.
I REF används nyhetsartiklar för att förutsäga intradagsprisrörelser av finansiella tillgångar genom att använda SVMs algoritm i utbildningsprocessen med en given kärnmatris.
Predicting Abnormal Returns From News Using Text Classification
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Economics', 'Computer Science']}