株式掲示板テキストを活用したリターン予測における独立成分分析を利用した解釈性の向上

本研究では，テキストデータを用いた株価のリターン予測タスクにおいて，独立成分分析(ICA)を適用することで解釈性の向上を目指す．近年，リターン（株価の変化率）の新たな予測変数として，テキストデータから得られる埋め込み表現が注目されている．ただし，テキストの埋め込み表現の各次元を変数として用いる手法では，個別の埋め込み次元を解釈することは困難である．そこで，本研究では，埋め込み表現に対してICAを適用することで，株価の変動の解釈可能性を向上させることを目的とする．実験の結果，意味的に解釈可能な複数のトピックが抽出され，これらのトピックは株価変動と関連性を示すことが確認された．