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首页> 外文会议>Proceedings of the 45th Annual Hawaii International Conference on System Sciences >Automated News Reading: Stock Price Prediction Based on Financial News Using Context-Specific Features
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Automated News Reading: Stock Price Prediction Based on Financial News Using Context-Specific Features

机译：自动新闻阅读：使用上下文特定功能基于财经新闻的股价预测

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摘要

We examine whether stock price effects can be automatically predicted analyzing unstructured textual information in financial news. Accordingly, we enhance existing text mining methods to evaluate the information content of financial news as an instrument for investment decisions. The main contribution of this paper is the usage of more expressive features to represent text and the employment of market feedback as part of our word selection process. In our study, we show that a robust Feature Selection allows lifting classification accuracies significantly above previous approaches when combined with complex feature types. That is because our approach allows selecting semantically relevant features and thus, reduces the problem of over-fitting when applying a machine learning approach. The methodology can be transferred to any other application area providing textual information and corresponding effect data.
机译：我们检查是否可以通过分析财经新闻中的非结构化文本信息来自动预测股票价格的影响。因此，我们增强了现有的文本挖掘方法，以评估金融新闻的信息内容，以此作为投资决策的工具。本文的主要贡献是使用更具表现力的功能来表示文本，并采用市场反馈作为我们选词过程的一部分。在我们的研究中，我们表明，与复杂的特征类型结合使用时，强大的特征选择功能可以大大提高分类精度，使其优于以前的方法。那是因为我们的方法允许选择语义上相关的特征，因此减少了在应用机器学习方法时过度拟合的问题。该方法可以转移到提供文本信息和相应效果数据的任何其他应用程序区域。

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