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ABCD-Forecast:機密金融時系列予測のためのデータ拡張バギング手法
なるほど。わからん 行列が出てきた瞬間にキャパオーバー https://t.co/ySj7C4q3Fj
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Graph Based Entropy を用いた株式市場のトレンドの変化点検知の検証
これ好き。Graph Based Entropy, Absorption Ratio を用いて物色傾向を指数化 https://t.co/107I2yyVlq
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決算説明会テキストデータの感情極性と株式リターンの分析
説明と質疑応答セクションの差分を取ってるところが面白い > 質疑応答セクションの極性の低さがイベント (決算説明会) 後の収益率と関連し,極性が高い銘柄 に比べて中期的な収益を獲得しやすいことが示唆された https://t.co/MBsS8YoZ01
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2言語の極性分析を用いた中国市場インデックスの予測
todo 日本市場に対する英語記事を探してみる https://t.co/4Xwq9IQWei
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決算説明会に関する情報開示の効果検証
> 決算説明会の書き起こしテキストのウェブ メディアプラットフォーム公開を開始した企業 (ログ ミー処置群) は, 行っていない企業 (対照群) に比べ出来 高の変化率が 0.33 高かったことを, 明らかにした. https://t.co/lGGnsjjRot
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ティックサイズ変更時の状態変化
> 実際のティックサイズ変更よりも早い時 期に変化点が検出された。このことは、投資家が予 測によって行動している仮説を支持するものである。 https://t.co/XtnZbADNoB
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決算短信と四季報テキスト情報の投資戦略への利用可能性検証
決算短信と四季報テキスト情報の投資戦略への利用可能性検証 https://t.co/28lV2EiDBj
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情報学者が競馬予想に踏み出すときに知っておくべきこと
> 利益を出す馬券の買い方とは,的中確率最大化ではなく期待値(回収率)最大化を目指すものであること,その際には集合知によるオッズと自ら求めた各馬の勝利確率との乖離を発見することが肝要である https://t.co/Zud4owRq1d
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