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时间：2014
发表于：EMNLP
原文件：http://pan.baidu.com/s/1i3phG49
主要内容：
利用新闻事件来预测：1. 美股大盘走势；2. 挑选的15个个股的走势。
详细内容：
主要工作步骤：
1. 抽取财经新闻
2. 对新闻title进行parser，并进行事件抽取。
其中事件抽取是open information extraction，即不限定事件的模版，而是进行开放式抽取。抽取的结果是：（主语、动词、宾语、时间）。其中，各个元素都会做stemming，动词会做聚类、变成动词类别，如：get_class这个类别。
3. 对抽取的结果进行泛化，如：将（主语、动词、宾语、时间）泛化成几个输入，（主语、动词）、（动词、宾语）等等，从而避免原始输入的数据稀疏问题。
4. 将上述输入给到分类模型，如：svm、或者deep learning，进行二值分类，从而预测大盘和单只股票的涨跌
实验：
在美股上做的，用了Reuters和Bloomberg的财经频道的新闻，分别预测大盘以及个股的下一天、下一周、下一个月的涨跌。对比baseline是仅仅采用词袋输入特征的模型（svm或者deep learning）
实验结果：
1. 预测一天的准确率要高于预测的时间长的，说明事件对于短期的股票预测作用比较大
2. title数据最有用，加入了content数据、反而预测准确率下降了
3. deep learning比svm有用，不过隐层2层效果最好，3层就不好了，没有尝试更多层
相关工作：
1. 之前的人是采用词袋特征+分类器来进行预测的
2. 在词袋特征的基础上，一种扩展方法是加入短语特征，如：名词性短语
3. 在词袋特征的基础上，另一种扩展方法是加入语义特征，如：通过广大用户在twitter上的情绪指数来预测大盘走势
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【Deep Learning】Using Structured Events to Predict Stock Price Movement:An Empirical Investigation
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原文地址：http://blog.csdn.net/xceman1997/article/details/47340847
