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論文情報

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アイテムタイプ	紀要論文
タイトル	Improving Foreign Currency Forecasting with Technical Indicators and Market Sentiment
著者	著者名 Nguyen, Thu Trang
言語	eng
ISSN	24368083
DOI	https://doi.org/10.15002/00030727
出版者	法政大学大学院理工学研究科
雑誌名	法政大学大学院紀要. 理工学研究科編
巻	65
開始ページ	1
終了ページ	4
発行年	2024-03-24
著者版フラグ	Version of Record
キーワード	Forex
	Technical Indicators
	sentiment analysis
	LSTM
	FinBert
抄録	This study proposes combining stacked long-short-term-memory (SLSTM) and financial bidirectional encoder representations from transformer (FinBert) models to improve forex prediction by incorporating sentiment trends with numerical data. The datasets used include historical price data, technical indicators, and daily tweets related to EUR/USD. Results show that combining sentiment with numerical data improves accuracy compared to other models. The proposed model offers a slight 0.6% improvement when combining textual and numerical data and highlights FinBert's superior performance in financial-related datasets.
資源タイプ	Article
インデックス	資料タイプ別 ＞ 学内論文 ＞ 法政大学大学院紀要. 理工学研究科編
	501 学内論文 ＞ 紀要 ＞ 法政大学大学院紀要. 理工学研究科編 ＞ 65

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