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利用潜在狄利克雷分配进行金融新闻中有关信息、预测和预测的自动检测
通过组合多段主题分割和共指消解分离作者表达模式、使用 LDA 检测相关文本以及分析其中的预测和预言的话语暂时性，我们提出了一个新颖的自然语言处理系统，以在非结构化文本来源中帮助投资者检测相关的金融事件。
PDF3 months ago
FinLlama：用于算法交易应用的金融情感分类
利用基于 Llama 2 7B 的新方法构建了 FinLlama，以提供增强投资组合管理决策和增加市场回报的框架。
PDF4 months ago
量化金融新闻情感 -- 我们做的是否正确？
使用 SENTInews 定制的金融新闻情感分析器，本文探索了衡量金融新闻情感的最有效和准确的方法，认为使用 Vader、LM、Harvard IV 和 Pattern 等常用方法无法准确描绘金融新闻的真实情况，因此不够可靠。
PDF7 months ago
评估 GPT 情绪分析产生的股票收益预测中的前瞻性偏差
通过金融新闻标题的情感驱动交易策略，我们研究了大型语言模型对交易性能的影响，发现通过去除文本中相关公司的标识符来减少分散效应对交易策略产生更大的积极影响。
PDF9 months ago
使用经过微调的 Llama 2 GPT 模型的金融新闻分析
Llama 2 大型语言模型的精细调整为金融新闻的多任务分析提供了可能性，根据 PEFT/LoRA 的方法进行了精细调整，研究中对以下任务进行了调整：从金融市场角度分析文本，突出文本的主要观点，总结文本和提取带有适当情感的命名实体。研究结果
PDFa year ago
ChatGPT 信息图神经网络用于股票走势预测
本研究利用 ChatGPT 的图推理能力，介绍了一种新的框架，能够从金融新闻等文本数据中提取出不断变化的网络结构，并将其整合到图神经网络中进行预测，实验证明其在股票预测方面表现优异，具有金融行业的广泛应用前景。
PDFa year ago
金融新闻文章中新兴趋势的情境化研究
通过对 Microsoft 金融新闻的研究，探讨了 2019 年 7 月至 2020 年 7 月期间 COVID-19 疫情前后的新趋势检测，以主题建模和词频为基础探索关键字之间的相似性动态，并与 Google Trends 进行了评估，最
PDFa year ago
可解释的基于文本驱动的神经网络股票预测
本研究提出了一种双层注意力神经网络，通过知识方法提取相关的财经新闻，使用输入注意将更有影响力的新闻与日嵌入进行连接，最后采用输出注意机制以不同权重分配不同日对股价变动的贡献，在历史股票价格上进行的实证研究表明我们的方法在股票价格预测方面比现
PDF5 years ago
ACLFortia-FBK 在 SemEval-2017 任务 5 中：看涨还是看跌？从金融新闻头条推断品牌情绪
本文介绍了一种通过使用情感词表、词向量以及卷积神经网络的方法，对财经新闻标题中对特定公司的牛市或熊市情绪进行推断。在 SemEval2017 挑战赛（任务 5，子任务 2）中，该方法获得了最佳表现。
PDF7 years ago
利用词向量和深度神经网络预测股价走势的金融新闻杠杆
本文应用词嵌入技术和深度神经网络模型，利用金融新闻预测股票价格的走向，实验证明该方法简单有效，可以显著提高标准金融数据库上的股票预测准确性。
PDF9 years ago