Not All News Is Equal: Topic- and Event-Conditional Sentiment from Finetuned LLMs for Aluminum Price Forecasting
International Business School, Zhejiang University（浙江大学国际商学院）；Center for Data Science, Zhejiang University（浙江大学数据科学中心）；Centre for Human Genetics, Nuffield Department of Medicine, Oxford University（牛津大学纳菲尔德医学部人类遗传学中心）；School of Medicine, Zhejiang University（浙江大学医学院）；Bielefeld School of Business, Hochschule Bielefeld (HSBI) - University of Applied Sciences and Arts（比勒费尔德应用科学大学比勒费尔德商学院）
本文研究了微调LLM在铝价预测中的情绪提取效果，通过整合新闻数据与传统数据，发现LSTM模型在高波动时期表现更优，提升了预测性能和经济价值。
2026-03-31 cs.AI cs.LG
Contrasting the efficiency of stock price prediction models using various types of LSTM models aided with sentiment analysis
SRM Institute OF Science And Technology（SRM科学技术学院）
该研究围绕短期与长期股价预测，探索如何结合公司预测、行业表现及公司状况来选择最优预测模型。
2023-07-15 cs.LG q-fin.ST
Effects of Daily News Sentiment on Stock Price Forecasting
Tiger Analytics（泰格分析公司）；Genpact（简柏特公司）；PWC（普华永道）；Techno India University（印度理工大学）；Praxis Business School（普拉克西斯商学院）
本文构建约3.7年、近50万篇新闻的NIFTY50新闻数据库，结合价格与多来源情绪分数训练LSTM，比较加入新闻情绪特征对股价预测性能的影响。
2023-08-02 cs.LG q-fin.ST
Improved Forecasting of Cryptocurrency Price using Social Signals
Pacific Northwest National Laboratory（太平洋西北国家实验室）；University of Notre Dame（圣母大学）
社交媒体信号已成功用于开发大规模预测和预期分析。例如，预测股票市场价格和流感爆发。最近，社交数据被用来预测加密货币的价格波动，这是一种具有重大政治和经济影响的新型颠覆性技术。在本文中，我们利用并对比了来自多个社交平台GitHub和Reddit的社交信号的预测能力，特别是用户行为和通信模式，以预测开发人员和社区高度关注的三种加密货币的价格-比特币，以太坊和门罗币。我们评估了神经网络模型的性能，这些模型依赖于在历史价格数据和社会数据上训练的长短期记忆单元（LSTM），而非仅价格LSTM和基线自回归综合移动平均（ARIMA）模型，这些模型通常用于预测股票价格。我们的研究结果不仅表明，在预测每日硬币价格时，社交信号减少了错误，而且还表明Reddit官方社区（r/Bitcoin，r/Ethereum和r/Monero）评论中使用的语言是整体上最好的预测器。我们观察到，与以太坊（7%）和门罗币（8%）相比，模型在预测比特币（4%均方根误差）前一天的价格时更准确。
2019-07-01 cs.LG cs.SI q-fin.ST
Real-Time Prediction of BITCOIN Price using Machine Learning Techniques and Public Sentiment Analysis
International Islamic University Malaysia（马来西亚国际伊斯兰大学）
比特币是第一个数字分散的加密货币，近年来市价总值大幅增长。本文的目的是通过机器学习技术和情绪分析来确定比特币在美元中的可预测价格方向。Twitter和Reddit吸引了研究人员的大量关注，以研究公众情绪。我们将情绪分析和监督机器学习原理应用于从Twitter和Reddit帖子中提取的推文，并分析了推文中比特币价格走势与情绪之间的相关性。我们探索了几种使用监督学习的机器学习算法，以开发预测模型并提供对未来市场价格的信息分析。由于难以评估时间序列（ARIMA）模型的确切性质，因此通常很难做出适当的预测。然后，我们继续使用长短期记忆细胞（LSTM）实现递归神经网络（RNN）。因此，我们使用长短期记忆（LSTM）技术分析了比特币价格的时间序列模型预测，并将比特币价格的可预测性和比特币推文的情绪分析与标准方法（ARIMA）进行了比较。LSTM的RMSE（均方根误差）为198.448（单特征）和197.515（多特征），而ARIMA模型的RMSE为209.263，这表明具有多特征的LSTM显示出更准确的结果。
2020-06-18 cs.LG q-fin.ST
Stock Price Prediction using Sentiment Analysis and Deep Learning for Indian Markets
Northwestern University（西北大学）；Great Learning
股票市场预测一直是一个活跃的研究领域。计算的到来，其次是机器学习，提升了研究的速度，并开辟了新的途径。作为这项研究的一部分，我们的目标是利用历史价格以及情绪数据的可用性来预测股票的未来走势。两个模型被用作练习的一部分，LSTM是第一个以历史价格为自变量的模型。使用强度分析器捕获的情绪分析被用作第二部分使用的随机森林模型的主要参数，一些宏观参数，如黄金，油价，美元汇率和印度政府证券收益率也被添加到模型中，以提高模型的准确性。作为最终产品，使用上述两个模型预测了Reliance、HDFC Bank、TCS和SBI 4只股票的价格。使用RMSE度量评估结果。
2022-04-07 cs.LG q-fin.ST
KryptoOracle: A Real-Time Cryptocurrency Price Prediction Platform Using Twitter Sentiments
University of Waterloo（滑铁卢大学）
比特币等加密货币正变得越来越受欢迎，已被广泛用作金融交易和资产转移验证等领域的交换媒介。然而，一直缺乏解决方案，可以支持实时的价格预测以应对高汇率波动，处理大量异构数据量，包括社交媒体情绪，同时支持实时的容错和持久性，并提供实时的适应学习算法以应对新的价格和情绪数据。在本文中，我们介绍了KryptoOracle，一种基于Twitter情绪的新型实时的自适应加密货币价格预测平台。集成和模块化平台基于（i）基于Spark的架构，其以持久和容错的方式处理大量的传入数据;（ii）支持情感分析的方法，其可以实时的响应大量的自然语言处理查询;以及（iii）基于在线学习的预测方法，其中模型调整其权重以应对新的价格和情绪。除了提供架构设计，本文还描述了KryptoOracle平台的实现和实验评估。总的来说，拟议的平台可以帮助加快决策，发现新的机会，并根据可用的和越来越大的财务数据量和种类提供更及时的见解。
2020-02-21 cs.CL cs.LG q-fin.ST
Bitcoin's Edge: Embedded Sentiment in Blockchain Transactional Data
King’s College London（伦敦国王学院）；University of Nottingham（诺丁汉大学）
针对加密货币区块链隐藏内容分析的局限，该研究采用自然语言处理和多种机器学习技术提取交易数据中的公众情绪，首次展示其对加密货币价格的预测能力，发现比特币较以太坊存在信息优势。
2025-04-18 cs.CE cs.CR cs.CY
Bitcoin Price Direction Prediction via Regime-Aware Multi-Modal Fusion of Social Sentiment and Technical Features
FAST National University of Computer and Emerging Sciences (FAST-NUCES)（快速国立计算机与新兴科学大学）
研究比特币亚日价格预测难题，提出状态感知多模态学习（RAML）方法，依据市场状态动态融合社会情绪与技术特征，实验表明该方法在预测中表现良好，确立状态条件自适应融合为多模态金融预测的必要原则。
2026-07-28 cs.CE cs.LG econ.EM
GRUvader: Sentiment-Informed Stock Market Prediction
University of Brighton（布莱顿大学）；Sheffield Hallam University（谢菲尔德哈勒姆大学）
本文比较多种机器学习股价预测方法，利用基于词典的情感分析验证情感指标与股价走势的相关性，并提出优化的 GRU 网络 GRUvader，证明 AI 增强模型优于独立模型。
2024-12-07 cs.AI cs.LG stat.AP
Sub-City Real Estate Price Index Forecasting at Weekly Horizons Using Satellite Radar and News Sentiment
Ozyegin University（奥兹根大学）
本文通过结合卫星雷达与新闻情绪数据，实现了下辖城市房地产价格指数的周频预测，显著提升了长期预测的准确性。
2026-02-20 cs.LG q-fin.ST
Airbnb Price Prediction Using Machine Learning and Sentiment Analysis
Stanford University（斯坦福大学）
在Airbnb上为出租物业定价对业主来说是一项具有挑战性的任务，因为它决定了这个地方的客户数量。另一方面，客户必须在对物业的最佳价值知之甚少的情况下评估报价。本文旨在使用机器学习、深度学习和自然语言处理技术开发一个可靠的价格预测模型，以帮助业主和客户在提供有关物业的最少可用信息的情况下进行价格评估。租金特征、业主特征和客户评论将构成预测因子，从线性回归到基于树的模型、支持向量回归（SVR）、K均值聚类（KMC）和神经网络（NN）等一系列方法将用于创建预测模型。
2019-07-29 cs.LG stat.ML
FinBERT-BiLSTM: A Deep Learning Model for Predicting Volatile Cryptocurrency Market Prices Using Market Sentiment Dynamics
FinBERT-BiLSTM模型结合双向LSTM与FinBERT，利用市场情绪动态提升加密货币价格预测精度，为投资者提供更可靠的决策支持。
2024-11-02 cs.LG q-fin.TR
Dynamic and Context-Dependent Stock Price Prediction Using Attention Modules and News Sentiment
impactvise AG（impactvise股份公司）
金融领域机器可读数据的增长，如替代数据，需要新的建模技术来处理非静态和非参数数据。由于潜在的因果依赖性和数据的规模和复杂性，我们提出了一种新的金融时间序列数据建模方法，$α_{t}$ -RIM（循环独立机制）。该架构利用键-值注意力，以上下文相关的动态方式集成自顶向下和自底向上的信息。为了以这种动态方式对数据进行建模，$α_{t}$ -RIM利用指数平滑的递归神经网络，该网络可以对非平稳时间序列数据进行建模，并结合模块化和独立的递归结构。我们将我们的方法应用于标准普尔500指数中三只精选股票的收盘价以及它们的新闻情绪得分。结果表明，$α_{t}$ -RIM能够反映股价与新闻情绪之间的因果结构，以及季节性和趋势。因此，这种建模方法显着提高了泛化性能，即对未知数据的预测，并优于最先进的网络，如长短期记忆模型。
2022-03-13 cs.LG q-fin.CP
Using Sentiment and Technical Analysis to Predict Bitcoin with Machine Learning
Federal Institute of São Paulo（圣保罗联邦学院）
本文提出结合恐惧与贪婪指数、技术分析指标和机器学习算法预测比特币价格走势，初步实验显示该方法在投资回报上优于买入并持有基线。
2024-10-18 cs.CE cs.LG
Causality between Sentiment and Cryptocurrency Prices
IISER Pune（印度科学教育与研究学院浦那分院）；IIT Kharagpur（印度理工学院卡拉格普尔分校）
该研究结合短文本主题建模与情感分析技术，挖掘Twitter文本中的加密货币相关叙事，发现其与加密货币价格存在强关联，衔接了叙事经济学与消费者行为叙事研究的新方向。
2023-06-09 cs.CL cs.LG q-fin.CP
Stock Price Prediction using Multi-Faceted Information based on Deep Recurrent Neural Networks
Shahed University（沙希德大学）
针对股票价格预测问题，提出整合CNN与LSTM网络、结合社交网络情感分析（用Random Forest分类推文情绪）和烛台数据的方法，实现更全面的市场分析与更准确的预测。
2024-11-29 cs.AI cs.LG
HiSA-SMFM: Historical and Sentiment Analysis based Stock Market Forecasting Model
Cloud Computing Research Center（云计算研究中心）；National Sun Yat-sen University（国立中山大学）；National Institute of Technology（国家理工学院）
建立一个国家经济的支柱之一是股票市场。多年来，人们投资于股票市场，从他们拥有的资金中赚取尽可能多的利润。因此，有一个能够准确预测未来股票价格的预测模型至关重要。在机器学习的帮助下，这不是一项不可能的任务，因为如果正确建模，各种机器学习技术可能能够提供最佳预测值。这将使投资者能够决定是否购买，出售或持有股票。本文的目的是预测未来的金融股票的公司与提高准确性。在本文中，我们提出了使用历史数据和情绪数据，通过应用LSTM来有效地预测股票价格。通过分析情绪分析领域的现有研究发现，股票价格的变动与新闻文章的发布之间存在很强的相关性。因此，在本文中，我们综合了这些因素，以更准确地预测股票价格。
2022-03-10 cs.AI cs.LG q-fin.ST
Predicting Stock Price Direction on Earnings Announcement Days using Multi-modal Deep Learning
ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）
本研究结合基本面指标、技术指标和新闻情感，利用LSTM和Transformer模型预测盈利公告日的股价方向，发现Transformer在识别波动方面更敏感，且新闻情感有助于提升性能。
2026-05-25 cs.LG q-fin.ST
Multi-channel discourse as an indicator for Bitcoin price and volume movements
Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学）
这项研究旨在确定与比特币相关的新闻出版物和在线话语如何在比特币交易所的价格和交易量变动中表达。由于本质上是数字化的，所有与比特币相关的基础数据（来自交易所，以及直接来自区块链的交易数据）都可以在线获得，这对于传统企业或在交易所交易的货币来说是不正确的。这使得比特币成为此类研究的一个有趣主题，因为它能够将情绪映射到可能无法访问的基本事件。此外，比特币的讨论主要发生在在线论坛和聊天渠道上。在股票交易中，情绪数据在交易决策中的价值已经被多次证明[1] [2] [3]，这项研究旨在确定这些数据是否对比特币交易模型有价值。为了实现这一目标，2015年的数据收集自Bitcointalk.org（最大的比特币论坛），彭博社和华尔街日报等新闻来源，完整的/r/btc和/r/Bitcoin subreddits，以及bitcoin-otc和bitcoin-dev IRC频道。通过分析这些关于情绪和成交量的数据，我们发现论坛、新闻和Reddit情绪与情绪表达后1至5天的价格和成交量走势之间存在弱至中等的相关性。Granger因果检验证实了情绪对每日百分比价格和成交量变动的预测因果关系，同时强调了市场变动对在线社区情绪表达的预测因果关系
2018-11-06 cs.LG q-fin.ST stat.ML
The Battle of Information Representations: Comparing Sentiment and Semantic Features for Forecasting Market Trends
Higher School of Economics University（高等经济大学）；Sber AI Lab（俄联邦储蓄银行人工智能实验室）；Artificial Intelligence Research Institute (AIRI)（人工智能研究院（AIRI））
利用机器学习方法对股票市场进行研究是揭示隐藏的市场信息的一个主要方向。这些知识有助于深刻理解金融市场动态并获得传统分析方法难以发现的行为见解。股票价格与世界事件和社会观念有着内在的联系。因此，在构建股票价格预测模型时，关键阶段是将外部世界的这些信息纳入其中，这些信息通过新闻和社交媒体帖子反映出来。为了适应这一点，研究人员利用隐式或显式的知识表示：（1）从文本中提取的情感或（2）原始文本嵌入。然而，有太少的研究注意到这些方法的直接比较方面的金融模型的预测能力的影响。在本文中，我们的目标是缩小这一差距，并弄清楚是否语义特征的形式上下文嵌入更有价值的预测市场趋势比情绪属性。我们考虑了与纳斯达克资本化最大公司及其收盘价相关的Twitter帖子的语料库。首先，我们展示了推特情绪与公司股价波动的联系。相信现有的关系，我们训练时间融合Transformer模型的价格预测与鸣叫情绪或鸣叫嵌入补充。我们的研究结果表明，在大量的情况下，使用情感特征会导致更高的指标。值得注意的是，这些结论在涉及Twitter帖子和最大科技公司股票的情况下是合理的。
2023-03-24 cs.LG
A Review of Large Language Models for Stock Price Forecasting from a Hedge-Fund Perspective
Hockaday School（霍卡迪学校）；Lumos Alpha（卢姆斯阿尔法）
本文综述了大型语言模型在股票预测中的应用，包括从新闻和社交媒体提取情绪、分析财务报告和电话会议记录，以及构建多智能体交易系统，并指出实践中常被忽视的问题，如情绪分析的脆弱性、数据集和时间范围设计、性能评估指标、数据泄露、流动性溢价和股价预测的局限性。
2026-04-10 cs.AI cs.LG q-fin.PR
News Sentiment Embeddings for Stock Price Forecasting
Department of Electrical \& Computer Engineering Rutgers University New Brunswick, NJ, USA Email
本文研究利用《华尔街日报》新闻标题的OpenAI文本嵌入与PCA特征提取来预测SPY日度价格走势，结合美元指数和国债收益率等数据训练390多个模型，发现新闻嵌入可至少提升40%的预测性能。
2025-06-19 cs.LG q-fin.ST
Predicting Stock Prices with FinBERT-LSTM: Integrating News Sentiment Analysis
Carey Business School, Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学凯瑞商学院）；Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University（纽约大学柯朗数学科学研究所）；Digital Financial Information Technology Co.LTD（数字金融信息技术有限公司）；Cox School of Business, Southern Methodist University（南卫理公会大学考克斯商学院）；Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系）；Department of Electrical and Computer Engineering, Northeastern University（东北大学电气与计算机工程系）
本文提出FinBERT-LSTM模型，通过结合FinBERT新闻情感分析与LSTM架构，利用市场、行业和股票类新闻及历史股价预测股票价格，实验证明其性能优于LSTM和DNN。
2024-07-23 cs.AI cs.LG
A Multisource Fusion Framework for Cryptocurrency Price Movement Prediction
School of Electrical and Computer Engineering, College of Engineering, University of Tehran（塔里斯坦大学电气与计算机工程学院）；Department of Chemistry, Isfahan University of Technology（伊斯法罕技术大学化学系）；Department of Electrical and Computer Engineering, University of Waterloo（滑铁卢大学电气与计算机工程系）；Department of Computer Science and Engineering, Sejong University（世宗大学计算机科学与工程系）
针对加密货币价格预测的波动性挑战，提出整合定量金融指标与X平台定性情绪信号的多源融合框架，通过FinBERT和BiLSTM实现分析与依赖捕捉，在比特币数据集上准确率达96.8%，优于单源模型。
2025-08-25 cs.AI cs.LG
Predicting Financial Market Trends using Time Series Analysis and Natural Language Processing
ADA University（ADA大学）；George Washington University（乔治华盛顿大学）
本研究通过时间序列分析与自然语言处理，利用Twitter情绪和LSTM模型预测股票价格，发现情绪极性是主要影响因素，为投资决策提供参考。
2023-08-31 cs.AI cs.LG q-fin.ST
A Robust Predictive Model for Stock Price Prediction Using Deep Learning and Natural Language Processing
NSHM Knowledge Campus（NSHM知识学院）
股票价格未来走势的预测一直是许多研究工作的主题。有大量的文献对股票价格的技术分析，其目的是确定股票价格走势的模式，并从中获得利润。提高预测精度仍然是这一研究领域最大的挑战。我们提出了一种使用机器学习、深度学习和自然语言处理的混合方法来预测股价走势。我们选择印度国家证券交易所的NIFTY 50指数值，并收集其三年（2015年至2017年）的每日价格变动。基于2015年至2017年的数据，我们使用机器学习建立了各种预测模型，然后使用这些模型预测NIFTY 50在2018年1月至2019年6月期间的收盘价，预测范围为一周。为了预测价格走势模式，我们使用了一些分类技术，而为了预测股票的实际收盘价，我们使用了各种回归模型。我们还构建了一个基于长期和短期记忆的深度学习网络来预测股票的收盘价，并将机器学习模型的预测精度与LSTM模型进行了比较。我们通过在twitter数据上集成情绪分析模块，将公众对股票价格的情绪与市场情绪相关联，进一步增强了预测模型。这是通过使用twitter情绪和前一周收盘价来预测下周的股价走势。我们使用基于自组织模糊神经网络的交叉验证方法测试了我们提出的方案，发现了非常有趣的结果。
2019-12-09 cs.LG q-fin.ST
Social Media Sentiment Analysis for Cryptocurrency Market Prediction
Autonio Foundation Ltd.（Autonio基金会有限公司）；SingularityNET Foundation（SingularityNET基金会）；Novosibirsk State University（新西伯利亚国立大学）
在本文中，我们探索了不同的自然语言处理模型的可用性，用于社交媒体的情感分析应用于金融市场预测，使用加密货币领域作为参考。我们研究了不同的情绪指标如何与比特币的价格走势相关。为此，我们探索了不同的方法来计算文本中的情感度量，发现其中大多数对于这个预测任务来说都不是很准确。我们发现，其中一个模型的性能优于其他20多个公共模型，并且由于其可解释性，可以有效地对其进行微调。因此，我们确认，可解释的人工智能和自然语言处理方法可能比不可解释和不可解释的方法更有实际价值。最后，我们分析了不同情绪指标与价格走势之间的潜在因果关系。
2022-04-19 cs.CL cs.LG cs.SI
Innovative Sentiment Analysis and Prediction of Stock Price Using FinBERT, GPT-4 and Logistic Regression: A Data-Driven Approach
Sheffield Hallam University（谢菲尔德哈勒姆大学）；University of Brighton（布莱顿大学）
本研究对比FinBERT、GPT-4与逻辑回归在财经新闻情感分析和NGX股指预测中的表现，发现逻辑回归准确率81.83%、ROC AUC 89.76%，性能最优，后两者各有潜力与局限。
2024-12-07 cs.AI cs.LG q-fin.ST
Mamba Outpaces Reformer in Stock Prediction with Sentiments from Top Ten LLMs
University of North Texas USA（美国北德克萨斯大学）
本研究提出结合十大LLM情感分数与分钟级股价的预测框架，构建时间对齐数据集训练Reformer和Mamba模型，发现Mamba速度更快且预测精度更优，验证了LLM语义分析与高效时序建模结合提升实时金融预测的潜力。
2025-09-14 cs.AI cs.LG q-fin.ST
Tehran Stock Exchange Prediction Using Sentiment Analysis of Online Textual Opinions
Shahid Beheshti University（沙希德·贝赫什提大学）
在本文中，我们首次研究了社交媒体数据在预测德黑兰证券交易所（TSE）变量方面的影响。我们考虑了三种不同股票的收盘价和日收益率。我们从Sahamyab.com/stocktwits收集了大约三个月的社交媒体数据。为了从在线评论中提取信息，我们提出了一种混合的情感分析方法，结合了基于词典和基于学习的方法。由于波斯语的词汇是不实用的情绪分析在股票市场域，我们建立了一个特定的情绪词汇，这个域。在使用评论的情绪设计和计算每日情绪指数后，我们研究了它们对仅使用历史市场数据的基线模型的影响，并使用多元回归分析提出了新的预测模型。除了情感，我们还考察了评论量和用户的可靠性。我们的结论是，在东京证交所的各种股票的可预测性是不同的，这取决于他们的属性。此外，我们指出，对于预测收盘价只有评论量和预测每日回报的数量和情绪的评论可能是有用的。我们证明了用户的信任系数对三种股票有不同的行为。
2019-09-27 cs.CL cs.LG q-fin.ST
Market-Derived Financial Sentiment Analysis: Context-Aware Language Models for Crypto Forecasting
School of Computer Engineering, Iran University of Science and Technology（伊朗科技大学计算机工程学院）
提出基于历史价格趋势的市场衍生标注方法微调上下文感知语言模型，在比特币新闻预测中达89.6%准确率并获高夏普比率，证明语言模型是有效的短期市场预测器。
2025-03-02 cs.CE cs.CL cs.LG
Decoding Market Emotion from Blockchain Activity: A Data-Driven Sentiment Classifier
Computing Sciences Center - C3（计算科学中心 - C3）
研究通过结合链上、金融数据与社交媒体帖子分析比特币市场情绪，用梯度提升等模型分类，SHAP量化特征贡献，此数据组合产生有意义信号与见解，支持加密货币分析及深度学习改进。
2026-07-17 cs.CE cs.LG
S&P 500 Stock Price Prediction Using Technical, Fundamental and Text Data
University of South Carolina（南卡罗来纳大学）
我们总结了用于股票价格预测的常见和新颖的预测模型，并将它们与技术指标，基本面特征和基于文本的情绪数据相结合，以预测S&P股票价格。通过将不同的机器学习模型（如随机森林和LSTM）组合到最先进的集成模型中，标准普尔500指数方向预测的准确率为66.18%，个股方向预测的准确率为62.09%。我们使用的数据包含2000年1月1日至2019年12月31日期间，与现任和前任标准普尔500指数成分股公司发行的518种不同普通股相关的每周历史价格，财务报告和新闻项目的文本信息。本研究的创新之处包括利用深度语言模型对财经新闻进行分类和推断;融合包含不同变量和股票组合的不同模型，共同进行预测;通过使用不同股票的数据，克服时间序列中机器学习模型的数据不足问题。
2021-09-22 cs.LG stat.ML
CryptoPulse: Short-Term Cryptocurrency Forecasting with Dual-Prediction and Cross-Correlated Market Indicators
College of Engineering and Computer Science（工程与计算机科学学院）；Texas A&M University-Corpus Christi（德克萨斯A&M大学-科斯蒂斯）
本文提出CryptoPulse双重预测机制，融合宏观波动、技术指标与市场情绪细化预测，实现短期加密货币价格预测并优于十种对比方法。
2025-03-31 cs.LG q-fin.PR
Understanding the Impact of News Articles on the Movement of Market Index: A Case on Nifty 50
Praxis Business School（普拉西斯商学院）
本文针对以往研究忽视新闻主题差异的问题，结合多主题新闻情感分析 Nifty 50 指数走势，证明非市场类主题情感也会显著影响指数。
2024-11-22 cs.CL cs.LG q-fin.ST
Stock price prediction using BERT and GAN
The LNM Institute of Information Technology（LNM信息技术研究所）
股票市场一直是一个热门话题的兴趣在最近的过去。通货膨胀率的上升迫使人们投资于股票和商品市场以及其他领域，而不是储蓄。此外，深度学习模型对时间序列数据进行预测的能力已经被一次又一次地证明。借助技术指标对股票市场进行技术分析已成为交易者和投资者最常见的做法。另一个方面是情绪分析-投资者的情绪，表明投资意愿。世界各地的人们已经使用了各种技术，包括基本的机器学习和神经网络。从基本的线性回归到先进的神经网络，人们已经尝试了所有可能的技术来预测股票市场。从最近的事件中可以明显看出新闻和头条新闻如何影响股票市场和加密货币。本文提出了一个集成的国家的最先进的方法来预测股票价格。首先，使用BERT的版本执行对在纳斯达克上市的苹果公司的新闻和标题的情感分析，该版本是由Google用于自然语言处理（NLP）的预训练的Transformer模型。然后，生成对抗网络（GAN）使用技术指标、各国股票指数、一些商品和历史价格以及情绪得分来预测苹果公司的股票价格。与基线模型进行比较，如长短期记忆（LSTM），门控递归单位（GRU），香草GAN和自回归综合移动平均（ARIMA）模型。
2021-07-18 cs.CL cs.LG q-fin.ST
crypto price prediction using lstm+xgboost
Dept. of Management ABV-IIITM Gwalior（管理学院 ABV-IIITM 加尔瓦尔）
本研究提出一种集成LSTM和XGBoost的混合模型用于加密货币价格预测，通过结合历史数据与辅助特征，在多种加密货币数据集上验证了其优于单一模型和传统方法的预测性能。
2025-06-27 cs.LG
Multimodal Stock Price Prediction
TOBB University of Economics and Technology（TOBB经济与技术大学）
本文提出一种结合传统金融指标、推文和新闻文章的多模态机器学习股票价格预测方法，利用 ChatGPT-4o 和 FinBERT 进行情感分析并整合至 LSTM 模型中，使预测有效性提升高达 5%。
2025-01-23 cs.AI cs.LG q-fin.ST
An adaptive network-based approach for advanced forecasting of cryptocurrency values
Newcastle University（纽卡斯尔大学）；Kent State University（肯特州立大学）
本文提出基于ANFIS的架构，利用BTC、ETH及其dominance的日线数据，通过混合和反向传播算法及多种聚类方法，实现未来七天加密货币价格的短期预测。
2024-02-04 cs.CE cs.CR cs.LG
FinGPT: Enhancing Sentiment-Based Stock Movement Prediction with Dissemination-Aware and Context-Enriched LLMs
本文提出一种数据驱动方法，通过融入新闻传播广度、上下文数据和明确指令来增强大语言模型在基于情感的股票走势预测中的表现，实验显示预测准确率提升8%。
2025-06-22 cs.CL cs.LG q-fin.CP
Dynamic Bayesian Networks for Predicting Cryptocurrency Price Directions: Uncovering Causal Relationships
School of Information Technology, Deakin University（德克萨斯大学信息技术学院）；Deakin Business School, Deakin University（德克萨斯大学商学院）
针对加密货币价格波动大、受外部因素影响难预测的问题，提出基于动态贝叶斯网络（DBN）的方法揭示多特征因果关系，对六种热门加密货币研究后发现DBN显著优于五种基准模型。
2024-10-28 cs.AI cs.LG q-fin.ST
Stock Price Prediction Under Anomalous Circumstances
University of Rochester（罗切斯特大学）
股票市场波动复杂，2020年更是如此。由于COVID-19大流行等一系列全球和地区“黑天鹅”，美国股票市场在3月9日至16日的一周内三次触发熔断机制，这在历史上是前所未有的。受此影响，个别公司的股票价格也以任何预先开发的预测模型都无法预测的速度暴跌。它揭示了缺乏令人满意的模型，可以预测股票价格的变化时，灾难性的，极不可能的事件发生。为了填补这类模型的空白，并帮助防止投资者在不确定的时期遭受重大损失，本文旨在捕捉异常情况下股票价格的运动模式。首先，我们通过拟合一个标准的ARIMA模型来检测连续股票价格中的异常值，并确定预测与实际值显著偏离的点。使用选定的数据点，我们分别在个股水平、行业水平和一般市场水平上训练ARIMA和LSTM模型。由于公众情绪对股票市场的影响巨大，因此情绪分析也以情绪分数的形式纳入模型中，情绪分数是从Reddit上对特定股票的评论转换而来的。基于2016年至2020年期间100家公司的股票价格，该模型的平均预测准确率达到98%，可用于优化现有的预测方法。
2021-09-14 cs.LG q-fin.ST
Deep Learning and NLP in Cryptocurrency Forecasting: Integrating Financial, Blockchain, and Social Media Data
Humboldt-Universität zu Berlin（柏林洪堡大学）；Bucharest University of Economic Studies（布加勒斯特经济研究大学）
本文整合金融、区块链及Twitter、Reddit文本数据，采用BART MNLI等深度学习NLP模型预测比特币和以太坊，并以局部极值与日价格变动为目标，提升了预测精度、收益和夏普比率。
2024-10-25 cs.LG q-fin.ST stat.ML
SARF: Enhancing Stock Market Prediction with Sentiment-Augmented Random Forest
British Columbia Institute of Technology（不列颠哥伦比亚理工学院）；University of Zagreb（萨格勒布大学）
本研究提出情感增强随机森林模型SARF，将FinGPT大模型的情感分析特征融入传统随机森林，用于股市趋势预测，相比传统模型准确率平均提升9.23%。
2024-09-22 cs.LG q-fin.ST
