投資家の情報選択に対する重みを考慮した金融推奨

深層学習を用いた協調フィルタリングモデルは金融市場において個人投資家の目的は多岐にわたE-commerce推薦，映画推薦，音楽推薦など他分野のる．そのため，株式取引などの金融行動は個人投資推薦領域において提案された手法であり，電子商取家ごとの異質性が大きく，金融行動を予測する投資引などにおける購買行動とは異なり，アイテムの価家行動予測は重要なタスクである．個人投資家は金値が他の市場参加者や社会状況の影響を強く受ける融意思決定の際に数値情報やテキスト情報など様々など金融意思決定特有の課題を考慮することが困難な情報を参照するので，これらのプロセスを考慮すである．ることでより良い投資家行動予測につながることが本研究ではこの金融推奨における2つの特有の課期待できる．本研究では投資家の情報選択に対する題に注目する．1つ目の課題は，投資家の情報選択重みを考慮した金融推奨モデルであるPersonalizedに対する選好の個性である．個人投資家は株価などFinancialRecommendationwithInvestors’Attentionandの数値情報に加えて，決算短信やニュースなどのテContextualInformation(PFRIC)を提案する．個人投資キスト情報を含む様々な情報を探索し分析した上で家の取引データを用いて行なった評価実験におい意思決定を行う．この過程で個人投資家はそれぞれて，提案手法の精度が既存手法の精度を上回ることの情報に対する選好を持つ．例えば，株価チャートを確認し，金融推奨に対して個人投資家の情報選択の情報を重視する投資家は，意思決定において直近の選好を考慮することの有用性を示した．のニュース情報や決算の情報よりも株価を重視するだろう．したがって，投資家の金融行動を予測す