深度学习驱动的股票预测：事件提取与神经网络融合

本文主要探讨了深度学习在事件驱动股票预测中的应用。作者提出了一种新颖的方法，通过结合自然语言处理技术和深度神经网络架构来提升股票市场预测的准确性。研究的核心步骤包括： 1. **事件提取与表示**： 首先，从新闻文本中提取与股票相关的事件，这是关键的一步，因为事件是影响股市动态的重要因素。通过先进的文本挖掘技术，如词嵌入（Word Embeddings）和可能的注意力机制，事件被转换为密集的向量形式，这些向量能捕捉到事件的语义和情感信息。 2. **新型神经张量网络（Neural Tensor Network）**： 使用神经张量网络对这些事件向量进行训练，这是一种创新的模型结构，能够有效地整合事件之间的复杂关系，提高模型的表征能力。这种网络设计有助于捕捉事件间的潜在关联，并为后续的股票价格预测提供更精准的输入特征。 3. **深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, CNN）**： 深度CNN被用于构建模型，它能够同时处理短期和长期的事件影响。CNN在时间序列数据中表现出色，可以捕捉到不同时间尺度上的股价波动模式。通过对历史股票价格和事件影响的多层卷积操作，模型能够提炼出关键的特征并预测未来的价格走势。 4. **实验结果**： 实验结果显示，与现有最先进的预测方法相比，这种方法在S&P 500指数预测和单只股票预测上分别实现了近6%的性能提升。这表明深度学习在事件驱动的股票预测领域具有显著优势。 5. **市场模拟验证**： 除了理论上的预测效果，文章还展示了通过实际市场模拟得出的结果，证明了基于深度学习的系统在实际交易中的盈利能力优于仅依赖历史S&P 500股票数据训练的系统，进一步证明了该方法的实用性。 总结来说，这篇论文提出了一个深度学习框架，利用事件驱动的方法，通过融合文本分析、神经网络和时间序列分析技术，为股票市场的动态预测提供了新的视角和更高的预测精度。这对于金融投资者和决策者来说，是一个具有潜力的工具，可以帮助他们更好地理解和利用新闻和事件对股票价格的影响。