Sammanfattning av denna webbsida: Det har visat sig att finansiella nyheter leder till fluktuerande aktiekurser. Tidigare arbete med nyhetsdrivna prognoser på finansmarknaden fokuserade dock endast på att förutsäga aktiekursrörelser utan att ge någon förklaring. I detta dokument föreslår vi ett tvålagers uppmärksamhetsbaserat neuralt nätverk för att ta itu med denna fråga. I inledningsskedet introducerar vi en kunskapsbaserad metod för att adaptivt ta fram relevanta finansiella nyheter. Sedan använder vi en input uppmärksamhet för att ägna mer uppmärksamhet åt de mer inflytelserika nyheter och konkatera dagen inbäddningar med resultatet av nyhetsrepresentationen. Slutligen använder vi en mekanism för att uppmärksamma produktionen för att fördela olika vikter till olika dagar när det gäller deras bidrag till kursrörelser i aktien. Noggranna empiriska studier baserade på historiska priser för flera enskilda lager visar överlägsenheten av vår föreslagna metod i aktieprisprognoser jämfört med state-of-the-art metoder.
Linyi Yang m.fl. REF föreslog ett tvålagers uppmärksamhetsbaserat neurala nätverk med GRU, som antog en input uppmärksamhetsmekanism för att minska de bullriga nyheterna och en utdata uppmärksamhetsmekanism för att fördela olika vikter till olika dagar.
Explainable Text-Driven Neural Network for Stock Prediction
{'venue': '2018 5th IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}