要約
本論文では、金融市場分析を革新するFinSenデータセットについて紹介します。このデータセットは、197カ国の経済および金融ニュース記事と株式市場データを統合しており、2007年から2023年にかけて15年間にわたる時系列情報を提供しています。約16万件の金融市場ニュースレコードを含むこのデータセットは、豊富で世界的な視点をもたらします。当研究では、因果関係が検証された感情スコアとLSTMモデルを使用して、市場予測の精度と信頼性を向上させています。FinSenデータセットを利用し、革新的なFocal Calibration Loss（焦点校正損失）を導入することで、DAN 3モデルにおいてExpected Calibration Error（ECE）を3.34％に削減しました。これにより予測精度が向上するとともに、確率的な予測が実際の結果と密接に一致するようになり、予測確率が極めて重要な金融業界においてその価値が高まります。当手法は、感情分析と精密な校正技術を組み合わせることによって信頼性のある金融予測を行う有効性を示しています。誤解釈のコストが高い状況下での信頼性確保に寄与します。FinSenデータセットはこのGitHub URLから入手できます。