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Enregistrement W2979778574 · doi:10.1108/cfri-08-2019-0134

Textual analysis for China’s financial markets: a review and discussion

2019· review· en· W2979778574 sur OpenAlexaff
Alan Guoming Huang, Wenfeng Wu, Tong Yu

Notice bibliographique

RevueChina Finance Review International · 2019
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueStock Market Forecasting Methods
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOriginalityChinaFinancial marketValue (mathematics)Sentiment analysisField (mathematics)Carry (investment)Data scienceEconomicsFinancial economicsComputer scienceFinancePolitical scienceSociologySocial scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This is a literature survey paper. The purpose of this paper is to focus on the latest developments in textual analysis on China’s financial markets, highlighting its differences from existing works in the US markets. Design/methodology/approach The authors review the literature and carry out an experiment of sentiment analysis based on a small sample of Chinese news articles. Findings Based on the experiment of sentiment analysis, there is limited evidence on the association between sentiment and other contemporaneous or future returns. Originality/value The supply of financial textual information has grown exponentially in the past decades. Technological advancements in recent years make the programming-based analysis an effective tool to digest such information. The authors highlight the use of credible textual information and discuss directions of research in this important field.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,337 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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