Stock Market Index Prediction: A Framework Based on Transfer Learning and Knowledge Graph Enrichment Through Uncertainty Using Natural Language and Fuzzy Logic
Notice bibliographique
Résumé
The main characteristic of stock market dynamics is uncertainty. While most studies reduce this uncertainty to risk and use objective probabilities to represent it, natural language and fuzzy logic offer tools to go beyond objective probabilities and better represent the uncertainty between the main risk factors (SCRF or super causal risk factor) and the different stock market indices. In this article, an existing knowledge graph (KG) on a complex and uncertain causal process of the financial market dynamics is consider as the main input. We combine expert knowledge, natural language and fuzzy logic to go beyond objectives probabilities and propose a solution based on three pillars: i) The enrichment of each fact in a KG using fuzzy systems theory to introduce uncertainty, then formulation of an input sequence and an output sequence for training a Seq2Seq algorithm as an inference engine. ii) The generation of features that summarize the interaction between each SCRF and each stock index contained in a KG fact. The input sequence is the assumption at time t regarding the behavior of the stock index at time t+1, based on the current interaction between each SCRF and each stock index. The realisation of stock index at time t+1 is represented by the output sequence. (iii) Finally, transfer learning is used to share knowledge (parameter learning) between all stock indexes, increase the training sample, and preserve the stability of input distribution between training, validation, and test samples. Fine-tuning is then employed to improve the predictive power on the specific stock or target index. For instance, when targeting the most significant US index (S&P500), we achieved an accuracy rate of 76%, an F1-score of 74%, and a Matthew Correlation of 0.49, surpassing consistently industry benchmarks over a twelve-year test period. Furthermore, we maintained high and stable metrics compared to two other benchmarks during three sub-periods with high volatility and difficulty in prediction.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».