深度学习：金融新闻驱动的股市日内动向预测

本文档深入探讨了"深度学习在金融新闻文章中进行股票市场预测"的主题，发表于2017年的计算机与经济管理科学大会(CIVEMSA)。该研究论文的标题强调了深度学习技术在金融市场中的实际应用，目标是利用财经新闻标题以及一组技术指标来预测标准普尔500指数的日间方向性变动。深度学习方法在金融领域的应用被证明具有显著潜力，因为它们能够处理非线性关系并自动提取文本数据中的关键信息。 研究中，作者们——Manuel Ramon Vargas、Beatriz S.L.P. de Lima 和 Alexandre Evsukoff（分别来自巴西里约热内卢联邦大学）——利用深度学习模型如神经网络架构（可能是循环神经网络或卷积神经网络），对新闻文本进行特征提取，将其与传统的技术分析指标相结合，以提高股市预测的精度。这些深度学习模型通过训练大量历史金融新闻数据，学习其中蕴含的市场趋势和情绪信号，从而实现短期股票价格走势的预测。 值得注意的是，这篇论文获得了92次引用，显示出其在学术界和实践中的影响力。作者们还提及了他们正在进行的相关项目，如"Text Mining for Financial Markets"，关注文本挖掘在金融领域的应用；以及"Agent-Based Social Simulations"，探讨基于代理的模拟方法在金融市场的模拟研究。Alexandre Evsukoff的研究成果尤其丰富，共有1,143次引用，表明他在深度学习和金融市场的交叉领域有着深厚的研究基础。 此外，该论文上传者Manuel Ramon Vargas在2019年12月3日对文档进行了更新和优化，这可能反映了他们对深度学习方法在实时市场环境下的持续改进和优化工作。这篇论文为理解如何利用深度学习技术解读海量金融新闻，预测股票市场的动态提供了有价值的研究视角，对于金融机构、投资者和研究者来说，具有很高的参考价值。