テキスト分類による市場予測

入力がテキストで出力が離散値（カテゴリー）のもの．

次の２つのタイプがある．

• 銘柄やインデックスを上昇または下降に分類する
• ニュース記事を良いニュースまたは悪いニュースに分類する

テキスト回帰分析（出力が連続値のもの）はこちら．

SVM †

• Topic-dependent sentiment analysis of financial blogs
  Neil O'Hare, Michael Davy, Adam Bermingham, Paul Ferguson, Páraic Sheridan, Cathal Gurrin, Alan F. Smeaton
  CIKM 2009 Workshop on Topic-sentiment analysis for mass opinion, pp. 9-16 (2009)
  内容: 金融系のブログ記事をとてもネガティブ，ネガティブ，ニュートラル，ポジティブ，とてもポジティブ，両方，無関係，わからないのいずれかに分類する．
• News aware volatility forecasting: is the content of news important?
  Calum S. Robertson, Shlomo Geva, Rodney C. Wolff
  AusDM 2007, pp. 161-170 (2007)
  内容: ニュースを興味深いもの（市場がいつもと違う動きをするもの）とそうでないものに分類する．
• Forecasting Intraday Stock Price Trends with Text Mining Techniques
  Marc-André Mittermayer
  HICSS 2004, Vol. 3, Issue C, p. 30064.2 (2004)
  内容: ニュース記事を良い，悪い，どちらでもない（No Movers）のいずれかに分類する．
• Good News or Bad News? Let the Market Decide
  Moshe Koppel and Itai Shtrimberg
  2004 AAAI Spring Symposium on Exploring Attitude and Affect in Text: Theories and Applications, pp. 86-88 (2004).
  内容: ある企業に関するニュースをポジティブまたはネガティブに分類する．
• News Sensitive Stock Trend Prediction
  Gabriel Pui Cheong Fung, Jeffrey Xu Yu, and Wai Lam
  PAKDD 2002, pp. 481-493 (2002)
  内容: ニュース記事を分析し，トレンドを上昇，下落，安定のいずれかに分類する．

Naïve Bayes †

• Topic-dependent sentiment analysis of financial blogs
  Neil O'Hare, Michael Davy, Adam Bermingham, Paul Ferguson, Páraic Sheridan, Cathal Gurrin, Alan F. Smeaton
  CIKM 2009 Workshop on Topic-sentiment analysis for mass opinion, pp. 9-16 (2009)
  内容: 金融系のブログ記事をとてもネガティブ，ネガティブ，ニュートラル，ポジティブ，とてもポジティブ，両方，無関係，わからないのいずれかに分類する．
• Is all that talk just notice? The information content of internet stock message boards
  Werner Antweiler, Murray Z. Frank
  The Journal of Finance, Volume 59, Issue 3, pages 1259–1294 (2004)
  内容: Yahoo! FinanceとRaging Bullへの投稿を分析したところ，株価リターンは予測できないが出来高とボラティリティを説明できる場合があることがわかった．
• Using News Articles to Predict Stock Price Movements
  Győző Gidófalvi, Charles Elkan
  Tech. Report, Department of Computer Science and Engineering, University of California at San Diego (2003)
  内容: ニュース記事を分析し，20分後の株価について上昇，下落，そのままのいずれかに分類する．
• Text Classification for Intelligent Portfolio Management
  Young-Woo Seo, Joseph Andrew Giampapa, and Katia Sycara
  Tech. Report CMU-RI-TR-02-14, Robotics Institute, Carnegie Mellon University (2002)
  内容: ニュース記事を分析し，記事を良い，たぶん良い，ふつう，たぶん悪い，悪いのいずれかに分類する．
• Language models for financial news recommendation
  Victor Lavrenko, Matt Schmill, Dawn Lawrie, Paul Ogilvie, David Jensen, James Allan
  CIKM 2000, pp. 389-396 (2000)
  内容: ニュース記事を分析し，上昇トレンド，下降トレンド，フラットのいずれかに分類する．
• Mining of concurrent text and time series
  Victor Lavrenko, Matt Schmill, Dawn Lawrie, Paul Ogilvie, David Jensen, James Allan
  KDD 2000 Workshop on Text Mining, pp. 37-44 (2000)
  同上．

決定木 †

• News aware volatility forecasting: is the content of news important?
  Calum S. Robertson, Shlomo Geva, Rodney C. Wolff
  AusDM 2007, pp. 161-170 (2007)
  内容: ニュースを興味深いもの（市場がいつもと違う動きをするもの）とそうでないものに分類する．

GA †

• Integrating Genetic Algorithms and Text Learning for Financial Prediction
  James Thomas, Katia Sycara
  GECCO 2000, pp. 72-75 (2000)
  内容: ある銘柄についてのチャットのテキストを分析し，その銘柄をカイまたはウリのいずれかに分類する．