Integrating sentiment analysis and topic detection in financial news for stock movement prediction
Konferenční objektOtevřený přístuppeer-reviewedpostprintSoubory
Datum publikování
2018
Autoři
Vedoucí práce
Oponent
Název časopisu
Název svazku
Vydavatel
ACM (Association for Computing Machinery)
Abstrakt
Media-expressed information in financial news are critical for stock market prediction. Nevertheless, researchers have primarily focused on the role of sentiment analysis in predicting stock returns and volatility. Here we show that topics discussed in the financial news may carry additional important information. We use a combination of sentiment analysis (using finance-specific dictionary-based approach) and topic detection (using latent dirichlet allocation) to predict one-day-ahead stock movements of major US companies. The proposed system employs a deep neural network to model complex stock market relations. We demonstrate the effectiveness of this approach compared to baselines, such as support vector machines and sentiment- and topic-based models used separately.
Rozsah stran
p. 158-162
ISSN
Trvalý odkaz na tento záznam
Projekt
GA16-19590S/Analýza témat a sentimentu vícenásobných textových zdrojů pro finanční rozhodování
Zdrojový dokument
ICBIM 18 : Proceedings of the 2nd International Conference on Business and Information Management
Vydavatelská verze
Přístup k e-verzi
open access
Název akce
2nd International Conference on Business and Information Management (20.09.2018 - 22.09.2018, Barcelona)
ISBN
978-1-4503-6545-1
Studijní obor
Studijní program
Signatura tištěné verze
Umístění tištěné verze
Přístup k tištěné verzi
Klíčová slova
Financial news, Sentiment analysis, Stock movement, Topic detection