金融ニュースの見出しアプローチを用いた感情分析と株価データ予測

この研究は、金融ニュースの感情を分析し、機械学習技術を用いて市場のパフォーマンスを予測する株価予測のためのウェブアプリケーションを提供します。使用される機械学習技術は、ベクトルベース、辞書ベースの分析、LSTMです。感情分析と株価予測のために、86%の精度で感情分析アルゴリズムはニュースの見出しをポジティブまたはネガティブとして分類します。株価予測モデルは、平均絶対誤差3.4%で株のパフォーマンスを推定します。両方のモデルを組み合わせることで、83%の精度で株のパフォーマンスを予測します。システムの株式市場での使用可能性は、結果により示されており、金融ニュースの見出しを利用した感情分析とともに、株価データ予測に対する機械学習アルゴリズムへの重要な洞察を提供します。