本研究では、高頻度データおよび自然言語処理技術を用いて株式市場におけるニュースのアナウンスメントと出来高の関連性について分析した。ニュースの評価においては、金融分野に特化した分析手法であるFinBERTモデルを用い、韓国および日本の株式市場を対象とした。分析の結果、即時性の高いアラートニュースにより出来高（取引量）が増加する傾向を見出した。また、時価総額が大きい企業に関するニュースの影響は限定的であるのに対し、相対的に小型の企業については、ニュースと出来高に強い関連性を有する企業があることも見出した。これらの結果は、市場における価格形成メカニズムの解明に貢献する興味深い結果である。
