株式価格情報を用いた金融極性辞書の作成

抄録

本研究では，金融分野に特化した極性辞書の作成を目的とし，ニュースデータと株式価格データから極性辞書の作成を行う．株式価格情報から単語のポジティブ／ネガティブの情報を獲得するため，ニュース記事が言及している銘柄の株式価格変動を算出する．株式価格変動をニュース記事の教師情報として，教師あり学習を行ったのち，学習器から単語の極性情報を抽出することで，単語に対して重み付き極性値の付与を試みた．そして，作成した極性辞書を用いて，学習に用いたメディアのニュース記事分類と他メディアのニュース記事分類を行うことにより，本研究手法の有効性を検証した．検証の結果，ニュース記事配信日の株式リターンに関して，将来のニュース記事を分類できること，また，異なるメディアのニュース記事も分類できることを示した．一方で，ニュース記事配信日から 2 営業日以上離れると，ニュース記事分類が困難であることが示された．