Astock : Un nouveau jeu de données et un système de trading automatique d'actions basé sur un modèle d'analyse des nouvelles spécifiques aux actions
Le traitement du langage naturel (NLP) montre un grand potentiel pour soutenir la prise de décisions financières en analysant le texte provenant des médias sociaux ou des sources d'actualités. Dans cette étude, nous avons développé une plateforme pour examiner systématiquement les algorithmes d'auto-négociation boursière assistés par le NLP. Contrairement aux travaux précédents, notre plateforme se distingue par trois caractéristiques : (1) Nous fournissons des actualités financières pour chaque action spécifique. (2) Nous offrons divers facteurs liés aux actions pour chaque titre. (3) Nous évaluons les performances à l'aide de métriques plus pertinentes sur le plan financier. Ce design nous permet de développer et d'évaluer les algorithmes d'auto-négociation boursière assistés par le NLP dans un environnement plus réaliste.En plus de concevoir une plateforme d'évaluation et de collecter des jeux de données, nous avons également apporté une contribution technique en proposant un système capable d'apprendre automatiquement une bonne représentation des caractéristiques à partir de diverses informations d'entrée. La clé de notre algorithme est une méthode appelée agrégation d'étiquetage des rôles sémantiques (SRLP), qui utilise l'étiquetage des rôles sémantiques (SRL) pour créer une représentation concise de chaque paragraphe d'actualités. Sur la base de l'SRLP, nous intégrons davantage d'autres facteurs liés aux actions afin de faire la prédiction finale. De plus, nous proposons une stratégie d'apprentissage auto-supervisé basée sur l'SRLP pour améliorer les performances de généralisation hors distribution de notre système.Grâce à notre étude expérimentale, nous démontrons que la méthode proposée atteint des performances supérieures et surpasse tous les taux de rendement annualisés des méthodes de référence ainsi que le drawdown maximal des indices CSI300 et XIN9 lors du trading réel. Notre jeu de données Astock et notre code sont disponibles sur https://github.com/JinanZou/Astock.