Analysis of Long-term Market Trend by Text-Mining of News Articles
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概要
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In this study, we developed a new method of the long-term market analysis by using text-mining of news articles. Using our method, we conducted extrapolation tests to predict stock price averages by 19 industry and two market averages, TOPIX and Nikkei225 for about 10 years. As a result, 8 sectors in 21 sectors (about 40%) showed over about 60% accuracy, and 15 sectors in 21 sectors (over 70%) showed over about 55% accuracy. We also developed a web system of financial text-mining based on our method for financial professionals.
著者
-
和泉 潔
東京大学大学院 工学系研究科 システム創成学専攻
-
中川 裕志
東京大学情報基盤センター図書館電子化研究部門
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中川 裕志
東京大学 情報基盤センター
-
中川 裕志
東京大学情報基盤センタ
-
松井 藤五郎
中部大学 生命健康科学部
-
藏本 貴久
東京大学大学院 工学系研究科
-
石田 智也
野村證券株式会社
-
中嶋 啓浩
野村證券株式会社
-
吉田 稔
東京大学 情報基盤センター
-
和泉 潔
東京大学大学院 工学系研究科
-
和泉 潔
東京大学大学院 工学系研究科
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