کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
It is widely acknowledged that extracting market sentiments from news data benefits market predictions. However, existing methods of using financial sentiments remain simplistic, relying on equal-weight and static aggregation to manage sentiments from multiple news items. This leads to a critical issue termed ``Aggregated Sentiment Homogenization'', which has been explored through our analysis of a large financial news dataset from industry practice. This phenomenon occurs when aggregating numerous sentiments, causing representations to converge towards the mean values of sentiment distributions and thereby smoothing out unique and important information. Consequently, the aggregated sentiment representations lose much predictive value of news data. To address this problem, we introduce the Market Attention-weighted News Aggregation Network (MANA-Net), a novel method that leverages a dynamic market-news attention mechanism to aggregate news sentiments for market prediction. MANA-Net learns the relevance of news sentiments to price changes and assigns varying weights to individual news items. By integrating the news aggregation step into the networks for market prediction, MANA-Net allows for trainable sentiment representations that are optimized directly for prediction. We evaluate MANA-Net using the S&P 500 and NASDAQ 100 indices, along with financial news spanning from 2003 to 2018. Experimental results demonstrate that MANA-Net outperforms various recent market prediction methods, enhancing Profit & Loss by 1.1% and the daily Sharpe ratio by 0.252.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
به طور گسترده ای اذعان می شود که استخراج احساسات بازار از پیش بینی بازار مزایای داده های خبری.با این حال ، روشهای موجود در استفاده از احساسات مالی ساده گرایانه است و با تکیه بر وزن برابر و تجمع استاتیک برای مدیریت احساسات از چندین خبر.این منجر به یک مسئله مهم می شود که "همگن سازی احساسات جمع شده" نامیده می شود ، که از طریق تجزیه و تحلیل ما از یک مجموعه داده های بزرگ مالی از عمل صنعت مورد بررسی قرار گرفته است.این پدیده هنگام جمع آوری احساسات بیشمار اتفاق می افتد و باعث می شود بازنمایی ها به سمت میانگین مقادیر توزیع احساسات و از این طریق اطلاعات منحصر به فرد و مهم را هموار کنند.در نتیجه ، بازنمایی احساسات جمع شده ارزش پیش بینی زیادی از داده های خبری را از دست می دهد.برای پرداختن به این مشکل ، ما شبکه جمع آوری اخبار با توجه به وزن را به بازار (MANA-NET) معرفی می کنیم ، روشی جدید که از یک مکانیسم توجه جدید بازار به بازار استفاده می کند تا احساسات خبری را برای پیش بینی بازار جمع کند.Mana-Net ارتباط احساسات خبری را با تغییرات قیمت می آموزد و وزنهای مختلفی را به موارد خبری فردی اختصاص می دهد.MANA-NET با ادغام گام جمع آوری خبری در شبکه ها برای پیش بینی بازار ، بازنمایی های قابل آموزش را که مستقیماً برای پیش بینی بهینه شده اند ، اجازه می دهد.ما MANA-NET را با استفاده از شاخص های S&P 500 و NASDAQ 100 به همراه اخبار مالی از سال 2003 تا 2018 ارزیابی می کنیم. نتایج تجربی نشان می دهد که MANA-NET از روشهای مختلف پیش بینی بازار اخیر بهتر است و باعث افزایش سود و زیان 1.1 ٪ و نسبت روزانه شارپ می شودبا 0.252.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
