BERTopic-Driven Stock Market Predictions: Unraveling Sentiment Insights

要約

このペーパーでは、株価予測におけるセンチメント分析の影響に焦点を当て、自然言語処理 (NLP) と財務分析の交差点を探ります。
高度な NLP 技術である BERTopic を使用して、株式市場のコメントから得られたトピックのセンチメントを分析します。
私たちの方法論は、このセンチメント分析を、時系列および株価予測タスクでの有効性で知られるさまざまな深層学習モデルと統合します。
包括的な実験を通じて、トピックの感情を組み込むとこれらのモデルのパフォーマンスが著しく向上することを実証しました。
この結果は、株式市場のコメントのトピックが、株式市場のボラティリティと価格傾向に関する暗黙の貴重な洞察を提供することを示しています。
この研究は、財務分析を強化する上での NLP の可能性を示すことでこの分野に貢献し、リアルタイムのセンチメント分析と市場センチメントの感情的および文脈的側面の探求に関するさらなる研究への道を開きます。
BERTopic のような高度な NLP 手法と従来の財務分析手法を統合することで、市場の行動を理解して予測するためのより洗練されたツールの開発が一歩前進しました。

要約(オリジナル)

This paper explores the intersection of Natural Language Processing (NLP) and financial analysis, focusing on the impact of sentiment analysis in stock price prediction. We employ BERTopic, an advanced NLP technique, to analyze the sentiment of topics derived from stock market comments. Our methodology integrates this sentiment analysis with various deep learning models, renowned for their effectiveness in time series and stock prediction tasks. Through comprehensive experiments, we demonstrate that incorporating topic sentiment notably enhances the performance of these models. The results indicate that topics in stock market comments provide implicit, valuable insights into stock market volatility and price trends. This study contributes to the field by showcasing the potential of NLP in enriching financial analysis and opens up avenues for further research into real-time sentiment analysis and the exploration of emotional and contextual aspects of market sentiment. The integration of advanced NLP techniques like BERTopic with traditional financial analysis methods marks a step forward in developing more sophisticated tools for understanding and predicting market behaviors.

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