Q:
కొత్త యంత్ర అభ్యాస సామర్థ్యాలు ఆర్థిక డేటా కోసం స్టాక్ పత్రాల మైనింగ్‌ను ఎలా ప్రారంభించగలవు?
A:యంత్ర అభ్యాసం మరియు AI యొక్క ఉత్తేజకరమైన సరిహద్దులలో ఒకటి, స్టాక్ కదలిక మరియు పెట్టుబడి ఫలితాలను అంచనా వేయడానికి శాస్త్రవేత్తలు మరియు ఇంజనీర్లు పూర్తిగా కొత్త రకాల వనరులను ఉపయోగించటానికి వివిధ మార్గాలను ప్రారంభిస్తున్నారు. ఇది ఆర్థిక ప్రపంచంలో విపరీతమైన ఆట మారేది మరియు పెట్టుబడి వ్యూహాలను చాలా లోతైన మార్గంలో విప్లవాత్మకంగా మారుస్తుంది.
ఈ రకమైన స్టాక్ పరిశోధనలను విస్తరించడానికి ఆధార ఆలోచనలలో ఒకటి గణన భాషాశాస్త్రం, ఇందులో సహజ భాష యొక్క మోడలింగ్ ఉంటుంది. స్టాక్ విశ్లేషణలను పెంచడానికి లేదా చక్కటి ట్యూన్ చేయడానికి లేదా పూర్తిగా క్రొత్త విశ్లేషణలను అభివృద్ధి చేయడానికి, SEC ఫైలింగ్స్ నుండి వాటాదారుల అక్షరాల వరకు ఇతర పరిధీయ టెక్స్ట్-ఆధారిత వనరుల వరకు టెక్స్ట్ పత్రాలను ఎలా ఉపయోగించాలో నిపుణులు పరిశీలిస్తున్నారు.
| ఉచిత డౌన్‌లోడ్: మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు ఎందుకు ఇది ముఖ్యమైనది |
ముఖ్యమైన నిరాకరణ ఏమిటంటే, ఇవన్నీ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు, యంత్ర అభ్యాసం మరియు సహజ భాషా విశ్లేషణలలో సరికొత్త పురోగతి ద్వారా మాత్రమే సాధ్యమవుతాయి. ML / AI రాకముందు, కంప్యూటింగ్ టెక్నాలజీస్ ఎక్కువగా ఇన్పుట్లను "చదవడానికి" లీనియర్ ప్రోగ్రామింగ్ ను ఉపయోగించాయి. వచన పత్రాలు చాలా నిర్మాణాత్మకంగా లేవు. గత కొన్ని సంవత్సరాల్లో సహజ భాషా విశ్లేషణలో సాధించిన పురోగతితో, పరిమాణాత్మక ఫలితాల కోసం సహజమైన భాషను "గని" చేయడం లేదా ఇతర మాటలలో చెప్పాలంటే, ఏదో ఒక విధంగా లెక్కించగల ఫలితాలను శాస్త్రవేత్తలు కనుగొన్నారు.
దీనికి కొన్ని ఉత్తమ సాక్ష్యాలు మరియు చాలా ఉపయోగకరమైన ఉదాహరణలు వెబ్‌లో లభించే వివిధ వ్యాసాలు మరియు డాక్టోరల్ పనుల నుండి వచ్చాయి. ఏప్రిల్ 2016 లో ప్రచురించబడిన "అప్లికేషన్స్ ఆఫ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ అండ్ కంప్యుటేషనల్ లింగ్విస్టిక్స్ ఇన్ ఫైనాన్షియల్ ఎకనామిక్స్" అనే పేపర్‌లో, కార్పొరేట్ ఎస్‌ఇసి ఫైలింగ్స్, వాటాదారుల కాల్స్ మరియు సోషల్ మీడియా సందేశాల మైనింగ్‌కు సంబంధించిన సంబంధిత ప్రక్రియలను లిలి గావో సమర్థవంతంగా వివరిస్తాడు.
"నిర్మాణాత్మక మరియు హై డైమెన్షనల్ టెక్స్ట్ డేటా నుండి అర్ధవంతమైన సంకేతాలను సంగ్రహించడం అంత తేలికైన పని కాదు" అని గావో రాశాడు. "అయినప్పటికీ, యంత్ర అభ్యాసం మరియు గణన భాషా పద్ధతుల అభివృద్ధితో, వచన పత్రాల పనులను ప్రాసెసింగ్ మరియు గణాంకపరంగా విశ్లేషించడం సాధించవచ్చు మరియు సాంఘిక శాస్త్రాలలో గణాంక వచన విశ్లేషణ యొక్క అనేక అనువర్తనాలు విజయవంతమయ్యాయని నిరూపించబడింది." నైరూప్యంలో మోడలింగ్ మరియు క్రమాంకనం గురించి గావో యొక్క చర్చ నుండి, మొత్తం అభివృద్ధి చెందిన పత్రం ఈ రకమైన విశ్లేషణలు ఎలా వివరంగా పనిచేస్తాయో చూపిస్తుంది.
క్రియాశీల ప్రాజెక్టుల యొక్క ఇతర వనరులు ఈ గిట్‌హబ్ ప్రాజెక్ట్ క్లుప్తమైన పేజీలు మరియు ఈ ఐఇఇఇ వనరు "ట్విట్టర్ సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ" నుండి విలువైన ఆర్థిక సమాచారాన్ని పొందడం గురించి ప్రత్యేకంగా మాట్లాడుతున్నాయి.
బాటమ్ లైన్ ఏమిటంటే, ఈ కొత్త ఎన్‌ఎల్‌పి మోడళ్ల ఉపయోగం అన్ని రకాల వచన పత్రాలను ఆర్థిక విశ్లేషణ కోసం మాత్రమే కాకుండా, ఇతర రకాల అత్యాధునిక ఆవిష్కరణల కోసం శీఘ్ర ఆవిష్కరణలకు దారితీస్తోంది, సాంప్రదాయకంగా "భాష" మరియు "సమాచారం."
