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定量金融 > 统计金融

arXiv:2510.16636v1 (q-fin)
[提交于 2025年10月18日 ]

标题: 一种三步机器学习方法,利用金融新闻预测市场泡沫

标题: A three-step machine learning approach to predict market bubbles with financial news

Authors:Abraham Atsiwo
摘要: 本研究提出了一种三步机器学习框架,通过结合金融新闻情感与宏观经济指标来预测标普500股票市场中的泡沫。 在传统计量经济学方法的基础上,所提出的方法通过整合文本和定量数据源来预测泡沫形成。 在第一步中,使用右尾单位根检验识别标普500指数中的泡沫期,这是一种广泛认可的实时泡沫检测方法。 第二步利用自然语言处理(NLP)技术从大规模金融新闻文章中提取情感特征,这些特征捕捉了投资者的预期和行为模式。 在最后一步中,应用集成学习方法,基于高情感相关和宏观经济预测因子来预测泡沫的发生。 模型性能通过k折交叉验证进行评估,并与基准机器学习算法进行比较。 实证结果表明,所提出的三步集成方法显著提高了预测准确性和稳健性,为投资者、监管机构和政策制定者提供了有价值的早期预警信息,以缓解系统性金融风险。
摘要: This study presents a three-step machine learning framework to predict bubbles in the S&P 500 stock market by combining financial news sentiment with macroeconomic indicators. Building on traditional econometric approaches, the proposed approach predicts bubble formation by integrating textual and quantitative data sources. In the first step, bubble periods in the S&P 500 index are identified using a right-tailed unit root test, a widely recognized real-time bubble detection method. The second step extracts sentiment features from large-scale financial news articles using natural language processing (NLP) techniques, which capture investors' expectations and behavioral patterns. In the final step, ensemble learning methods are applied to predict bubble occurrences based on high sentiment-based and macroeconomic predictors. Model performance is evaluated through k-fold cross-validation and compared against benchmark machine learning algorithms. Empirical results indicate that the proposed three-step ensemble approach significantly improves predictive accuracy and robustness, providing valuable early warning insights for investors, regulators, and policymakers in mitigating systemic financial risks.
主题: 统计金融 (q-fin.ST) ; 机器学习 (cs.LG); 计算金融 (q-fin.CP)
引用方式: arXiv:2510.16636 [q-fin.ST]
  (或者 arXiv:2510.16636v1 [q-fin.ST] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.16636
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Abraham Atsiwo [查看电子邮件]
[v1] 星期六, 2025 年 10 月 18 日 20:31:31 UTC (853 KB)
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