Breaking Down Financial News Impact: A Novel AI Approach with Geometric Hypergraphs

在快节奏和动荡的金融市场中，根据财经新闻准确预测股票走势对于投资者和分析师至关重要。传统模型通常难以捕捉新闻事件和市场反应之间错综复杂且动态的关系，限制了它们提供可行见解的能力。本文通过开发一种几何超图注意网络（GHAN）利用可解释的人工智能（XAI）引入了一种新颖的方法来分析财经新闻对市场行为的影响。几何超图通过允许边连接多个节点来扩展传统图结构，从而有效地建模财务实体和新闻事件之间的高阶关系和交互作用。这种独特的能力使其能够捕捉到复杂的依赖关系，例如单个新闻事件对多个股票或部门的同时影响，传统模型经常忽略这些关系。 通过在超图中结合注意机制，GHAN增强了模型集中注意最相关信息的能力，确保更准确的预测和更好的可解释性。此外，我们采用基于BERT的嵌入来捕捉财经新闻文本的语义丰富性，提供对内容的细致理解。使用全面的财经新闻数据集，我们的GHAN模型解决了财经新闻影响分析中的关键挑战，包括高阶交互的复杂性、模型可解释性的必要性以及金融市场的动态性。在GHAN中整合注意机制和SHAP值可以确保透明度，突出推动市场预测的最具影响力因素。 实证验证证明了我们的方法比传统情感分析和时间序列模型更有效。

本文旨在解决金融市场中利用新闻事件预测股票走势的问题。传统模型难以捕捉新闻事件和市场反应之间的复杂关系，限制了它们提供可操作洞见的能力。

本文提出了一种新颖的方法，通过开发几何超图注意力网络（GHAN）利用可解释人工智能（XAI）分析金融新闻对市场行为的影响。GHAN在超图中引入了注意机制，增强了模型聚焦于最相关信息的能力，确保更准确的预测和更好的可解释性。

本文的亮点包括利用几何超图扩展传统图结构，从而更好地建模金融实体和新闻事件之间的高阶关系和交互作用；利用BERT嵌入来捕捉金融新闻文本的语义丰富性；采用注意机制和SHAP值来提高模型的透明度和可解释性。实验使用了全面的金融新闻数据集，验证了GHAN模型的优越性。

最近的相关研究包括利用深度学习模型进行情感分析和时间序列模型进行股票预测。