トピックモデルによる市場変動要因の抽出

コンテキストまで活用しようとする研究が行わ金融アナリストが市場分析を行う際に、過去にれている。節3.1で解説するBERTopic[3]の他にあった、類似した環境での市場動向について調査しも、Sentence-BERT[4]による分散表現とBoWを同将来を予想する上での参考とすることが多々ある。時に活用し、ValuationalAutoEncoderを用いて潜在しかし、金融市場は様々な要素で変動し、市場の値トピックを抽出するCombinedTopicModel(CTM)[5]動きだけから過去の相場がどのような要素によってや,Doc2Vec[6]によって事前学習された分散表現かドライブされていたのか特定することは難しく、金らクラスターを探知することでトピックを抽出する融アナリストは過去の金融ニュースなど多量の文献Top2Vec[7]などでは、従来手法であるLDAなどと調査に時間をさくケースがままある。そこで本稿で比べてトランスフォーマーベースの手法のパフォーは、市場関連ニュースのヘッドラインを使用してどマンスが優位だったとの報告がなされている。のようなニュースが市場の動向に影響を与えていた2.2トピックモデルを使用したマーケットのか検出する手法について考察した。日々大量に流変動要因の抽出れてくるニュースをトピックモデルによって大別マーケットの変動を説明するトピックを抽出するし、その後シンプルな回帰モデルで市場変動に影響研究としては[8]が挙げられる。[8]では、S&P500を与えていたトピックを効率的に検出する手法を提指数の構成銘柄の価格リターンやボラティリティ案する。時々の市場をドライブしていたトピックをを説明するトピックを抽出する手法が研究された。明らかにすることで、金融アナリストの文献調査の手法としては複数のLDAのアンサンブルによるト補助情報として利用することを考えた。ピック抽出と相対的なトピックウェイトによるターゲット変数の回帰であり、アンサンブルの手法に