金融市场预测的新闻互动与影响建模
计算工程、金融与科学
2024-10-15 v1 人工智能
计算与语言
计算金融
摘要
金融新闻向市场价格的扩散是一个复杂的过程，难以评估新闻事件与市场运动之间的联系。本文引入了 FININ（Financial Interconnected News Influence Network），一种新型市场预测模型，旨在捕捉不仅关注于新闻与价格之间的联系，还捕捉新闻项目之间的相互作用。FININ 有效地整合了来自市场数据和新闻文章的多模态信息。我们在两个数据集上进行了大量实验，涵盖 15 年的标普 500 指数和纳斯达克 100 指数，以及超过 270 万篇新闻文章。结果表明，FININ 的效果突出，分别在两个市场上相对于先进的市场预测模型实现了 0.429 和 0.341 的日均 Sharpe 比率提升。此外，我们的结果揭示了关于金融新闻的见解，包括新闻对市场的延迟定价、新闻的长期记忆效应，以及金融情感分析在充分提取新闻数据中预测力的局限性。
引用
@article{arxiv.2410.10614,
title = {Modeling News Interactions and Influence for Financial Market Prediction},
author = {Mengyu Wang and Shay B. Cohen and Tiejun Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.10614},
year = {2024}
}
备注
Accepted by EMNLP 2024