オムライスの備忘録

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【金融時系列解析】BERT-GAN

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この手法について

株価の予測にテキスト情報からの感情分析を用いた.

株価の予測に使うアルゴリズムとして GAN を採用.

比較対象しては、

  • LSTM (Long Short Term Memory)
  • GRU (Gated Recurrent Units)
  • Standard GAN (Generative Adversarial Network)
  • ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average)

FinBERT

感情分析のアルゴリズムとして、FinBERT を利用.

金融系のコーパスでファインチューニングさらた BERT の研究・モデル.

Classifier

株価予測の分類アルゴリズムとしては、GAN を利用.

入力としては、

  • FinBERT からの感情予測の結果
  • 7日間の移動平均(7-DMA; Day Moving Average)
  • 21日間の移動平均(21-DMA; Day Moving Average)
  • MACD(Moving Average Convergence Divergence)
  • Bollinger Bands (上下)
  • EMA (Exponential Moving Average)
  • Log Momentum
  • RSI (Relative Strength Index)
  • 複数の国の株式市場の終値



Generator に GRU を利用する.

Discriminator には CNN を利用する.

予測する対象は、5日、15日、30日の期間の株価.

予測に対する評価は、RMSE (Root Mean Squared Error)を利用.

Memo
  • Section2: これまでの、AI を利用した予測についての研究
  • Section3: この手法で利用されるアルゴリズムについて(BERT / GAT / etc)
  • Section4: 特徴量エンジニアリング
  • Section5: 提案しているシステムの詳細 / 実験内容 / 学習 / 予測結果
  • Section6: 実験結果
  • Section7: 結論と今後の研究

参考

  • Stock price prediction using BERT and GAN
    • [2021 インドの大学]
    • Abstract
    • 1 Introduction
    • arxiv.org

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