自動車メーカーの株価変動に基づいた機械学習による分類モデルの構築と要約文章を用いた分析

抄録

株式市場の変動は様々な要因によって引き起こされる．とりわけ，ニュースは最も一般的な情報源であり，投資家にとって重要な役割を果たしている．本研究では，ニュースのサプライズに注目して分析を行った．分析の手法として，過去のニュース記事を要約し，次期に発表されたニュースと比較することによってアーニングサプライズを株価の説明モデルに組み込んだ．要約文章生成には PEGASUS，分類モデルの構築にはランダムフォレストを採用した．