Integrative Analysis of Financial Market Sentiment Using CNN and GRU for Risk Prediction and Alert Systems

要約

このドキュメントでは、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) とゲート付きリカレント ユニット (GRU) の統合を通じて株式市場のセンチメントを詳細に調査し、正確なリスク アラートを可能にします。
CNN の堅牢な特徴抽出機能を利用して、広範なネットワーク テキスト データを前処理および分析し、局所的な特徴とパターンを識別します。
抽出された特徴シーケンスは GRU モデルに入力され、時間の経過に伴う感情状態の進行と、将来の市場センチメントとリスクに対する潜在的な影響を理解します。
このアプローチは、時系列データに固有の注文依存性と長期依存性に対処し、その結果、株式市場のセンチメントを詳細に分析し、将来のリスクを効果的に早期に警​​告します。

要約(オリジナル)

This document presents an in-depth examination of stock market sentiment through the integration of Convolutional Neural Networks (CNN) and Gated Recurrent Units (GRU), enabling precise risk alerts. The robust feature extraction capability of CNN is utilized to preprocess and analyze extensive network text data, identifying local features and patterns. The extracted feature sequences are then input into the GRU model to understand the progression of emotional states over time and their potential impact on future market sentiment and risk. This approach addresses the order dependence and long-term dependencies inherent in time series data, resulting in a detailed analysis of stock market sentiment and effective early warnings of future risks.

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