Digitální knihovnaUPCE
 

Integrating sentiment analysis and topic detection in financial news for stock movement prediction

Konferenční objektOtevřený přístuppeer-reviewedpostprint
Náhled

Datum publikování

2018

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

Endorsement

Review

item.page.supplemented

item.page.referenced