センチメントスコアを用いたニュースの株価への影響評価と投資戦略への活用法

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2020/02/01

タイトル(英語): Evaluation of the Effect of News Sentiment on Stock Market and its Application to Investment Strategy

著者名: 片山　大輔（野村アセットマネジメント（株）／筑波大学），津田　和彦（筑波大学）

著者名(英語): Daisuke Katayama (Nomura Asset Management Co., Ltd./University of Tsukuba), Kazuhiko Tsuda (University of Tsukuba)

キーワード: 自然言語処理，株価予測　　natural language processing，stock prediction

要約(英語): In this research, we examine how the news on Japanese listed companies affects the stock market. Specifically, we use a lot of news information to clarify what kind of attribute news influences the stock price of the company. Our results confirm that the sentiment that judged from the news by the polar dictionary has a certain influence on the stock market. We also confirm effectiveness of the investment strategy using the news sentiment. By handling a large amount of information mechanically, investors will be able to conduct more efficient investment behavior.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.140 No.2 （2020）　特集：エネルギーデータを対象としたIoT，AI活用技術

本誌掲載ページ: 249-256 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/140/2/140_249/_article/-char/ja/