はじめに
こんにちは。論文を1人で読んだ結果の紹介記事です。
今回紹介するのは、2021年の「Stock price prediction using BERT and GAN」という論文です。
- タイトル：Stock price prediction using BERT and GAN
- 出典：Priyank Sonkiya, Vikas Bajpai, Anukriti Bansal; Statistical Finance, 2021
- URL：https://arxiv.org/abs/2107.09055
概要
生成器(GRU)と識別機(CNN)で構成されたGANの構成で、データセットの一部としてFinBERTを使った金融市場の感情分析結果を使用することで、従来のモデルよりも株価予測の予測誤差(RMSE)が小さくなった。
技術的特徴
- ニュースと見出しをFinBERTに入力し、感情分析結果を使用した。
- バックテストでは、前の３日間のデータで次の４日目の価格を予測した。
- 提案手法のGANでは、画像ではなく一次元配列のデータを生成した。
- GANの損失関数はKL-JSダイバージェンスに基づいていて、学習ステップではクロス・エントロピーを用いて、2つの分布（実際のデータ分布と生成されたデータ分布）を区別する。このクロス・エントロピーを最小化することで、KL-JSダイバージェンスを最小化し、実際のデータに類似した分布を得る。
想定される適用例
- 論文の説明変数に含まれる株価や商品価格の予測