|
|
Predicting stock price movements from financial news using deep neural networks
Kramoliš, Richard ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Vácha, Lukáš (oponent)
Finančné média sú dôležitým zdrojom informácií a mnohé články o firmách a akciách vychádzajú každý deň. Táto práca posudzuje informačnú hodnotu článkov a využíva tieto články na úlohu predikcie pohybu cien akcií. Pre tento účel sú použité modely s architektúrou transformérov, špeciálne model Bidirec- tional Encoder Representations from Transformers. Tieto modely sú schopné spracovať textové dáta a vytvoriť kontextuálnu reprezentáciu textovej sekven- cie. Po pridaní klasifikačnej vrstvy sú modely aplikované na predikciu pohybu cien akcií. Práca hodnotí viaceré modely vrátane rôznych techník a parametrov, aby našla najvýkonnejší model. Zameriava sa na dva dátové filtre, u ktorých sa očakáva, že znížia šum v dátach. Navyše, zavádza novú metódu rozozna- nia firmy záujmu. Výsledkom hyperparametrovej optimalizácie je konštrukcia výsledného modelu. Klasifikace JEL C45, C51, C52, C53, G11, G14, G17 Klíčová slova BERT, Transformer, Finančné Články, Ob- chodovanie Akcií Název práce Predikcia pohybu cien akcií z finančných správ s využitím hlbokých neurónových si- etí
|
host ::
RSS.