Lagerrörelseförutsägelse är ett utmanande problem: marknaden är mycket stokastisk, och vi gör tidsberoende förutsägelser från kaotiska data. Vi behandlar dessa tre komplexiteter och presenterar en ny djup generativ modell som gemensamt utnyttjar text- och prissignaler för denna uppgift. Till skillnad från fallet med diskriminativa eller ämnesmodellering, introducerar vår modell återkommande, kontinuerliga latenta variabler för en bättre behandling av stokasticitet, och använder neural variationell inferens för att ta itu med intractable posterior inference. Vi tillhandahåller också ett hybridmål med temporal hjälp för att flexibelt fånga prediktiva beroenden. Vi demonstrerar den senaste prestandan hos vår föreslagna modell på en ny datauppsättning för lagerrörelser som vi samlat in. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
REF har presenterat en djup generativ modell för att förutsäga aktierörelser från tweets och historiska aktiekurser.
Stock Movement Prediction from Tweets and Historical Prices
{'venue': 'Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)', 'journal': 'Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}