ABSTRACT Finansiella nyheter har visat sig vara en avgörande faktor som orsakar fluktuationer i aktiekurserna. Tidigare studier förlitade sig dock starkt på att analysera ytliga drag och ignorerade det strukturella förhållandet mellan ord i en mening. Flera sensibilitetsanalysstudier har försökt peka på sambandet mellan investerarnas reaktions- och nyhetshändelser. Känslorna var dock vanligtvis uppbyggda av flerspråkiga data som inte har något samband med finanssektorn och som ledde till dåliga resultat. I detta dokument föreslås ett nytt ramverk för att förutsäga aktiekursernas riktningar genom att använda både finansiella nyheter och känslolexikon. De ursprungliga bidragen i detta dokument inkluderar förslaget om ett nytt två-ströms gated återkommande enhet nätverk och Stock2Vec-ett känsloord inbäddade i finansiella nyheter dataset och Harvard IV-4. Två huvudexperiment utförs: I det första försöket förutsägs S&P 500-indexkursens riktningar med hjälp av de historiska S&P 500-priserna och artiklarna kröp från Reuters och Bloomberg, och det andra försöket förutspår prisutvecklingen för VN-index med hjälp av VietStock-nyheter och aktiekurser från cophieu68. Resultaten visar att: 1) två-stream GRU överträffar toppmoderna modeller; 2) Stock2Vec är effektivare när det gäller att hantera finansiella datauppsättningar; och 3) tillämpa modellen, ett simuleringsscenario visar att vår modell är effektiv för aktiesektorn. INDEX TERMS Djupt lärande, naturlig språkbehandling, aktietrender, känsloanalys.
Minh m.fl. I REF föreslogs ett nytt tvåströmsnät för återkommande enheter (TGRU) för att förbättra prediktionsmodellens prestanda.
Deep Learning Approach for Short-Term Stock Trends Prediction Based on Two-Stream Gated Recurrent Unit Network
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}