استماع إلى همس الفوضى: إطار عميق للتعلم الموجه لتنبؤ اتجاهات الأسهم الإخبارية

تنبؤ اتجاهات الأسهم يلعب دورًا حاسمًا في السعي لتحقيق أقصى ربح من الاستثمار في الأسهم. ومع ذلك، فإن التنبؤ الدقيق بالاتجاهات يعد صعبًا للغاية بسبب الطبيعة المتقلبة وغير الثابتة لسوق الأسهم. تساهم المعلومات المتفجرة على الإنترنت والتطور المستمر في معالجة اللغة الطبيعية وتقنيات استخراج النصوص في تمكين المستثمرين من كشف اتجاهات السوق والتقلبات من المحتوى عبر الإنترنت. ومع ذلك، فإن جودة وموثوقية وشمولية المحتوى المرتبط بسوق الأسهم عبر الإنترنت تختلف بشكل كبير، حيث تتكون نسبة كبيرة منه من الأخبار ذات الجودة المنخفضة، التعليقات وحتى الشائعات. لمواجهة هذا التحدي، نحاكي عملية التعلم لدى البشر عند مواجهتهم لهذا النوع من الأخبار الفوضوية عبر الإنترنت، مسترشدين بثلاث مبادئ: الاعتماد على المحتوى المتسلسل، التأثير المتنوع، والتعلم الفعال والكفوء. في هذه الورقة البحثية، لالتقاط المبدأين الأوليين، صممنا شبكات انتباه هجينة (Hybrid Attention Networks) للتنبؤ باتجاهات الأسهم بناءً على سلسلة الأخبار ذات الصلة الأخيرة. علاوة على ذلك، نطبق آلية التعلم الذاتي لتوفيق المبدأ الثالث. تثبت التجارب الواسعة التي أجريت على بيانات سوق الأسهم الحقيقية فعالية نهجنا.