ABSTRACT Att förutse börsrörelserna är en viktig och utmanande uppgift. När webbinformationen växer, börjar forskare att extrahera effektiva indikatorer (t.ex. händelser och känslor) från webben för att underlätta förutsägelsen. De indikatorer som erhållits i tidigare studier är dock vanligtvis baserade på endast en datakälla och kan därför inte helt täcka de faktorer som kan påverka börsrörelserna. I detta dokument, för att förbättra prognosen för aktiemarknadens sammansatta indexrörelser, utnyttjar vi sammansättningarna mellan olika datakällor, och utvecklar en multi-source multi-found modell som effektivt kan kombinera händelser, känslor, samt kvantitativa data till en omfattande ram. För att effektivt fånga nyhetshändelserna har vi framgångsrikt tillämpat en ny händelseextrahering och representationsmetod. Utvärderingar av data från 2015 och 2016 visar hur effektiv vår modell är. Dessutom kan vår strategi automatiskt avgöra vikten av varje datakälla och identifiera den viktiga inmatningsinformation som anses driva rörelserna, vilket gör förutsägelserna tolkningsbara. INDEX TERMS Lagerförutsägelse, flera exempel, händelseextrahering, känsloanalys.
En metod för lärande med flera källor presenteras i Ref för att prognostisera aktiemarknadens sammansatta index.
Stock Market Prediction via Multi-Source Multiple Instance Learning
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}