結合文字探勘與金融指標之匯率預測模型

Abstract

隨著貿易自由化的發展，各國家之間的貿易往來日趨頻繁，台灣因為地理環境的關係?多資源都需仰賴國際貿易來取得，經濟發展更是依賴與各國之間的貿易。貿易利潤通常需要透過進出口的價格衡量，進出口的價格則受到匯率的影響深遠，因此匯率的波動是造成利潤多寡的關鍵，但匯率的波動常受?多因素影響，而這些因素常會出現於新聞中。 過往研究鮮少利用情感分析及多國新聞資料進行匯率預測，大多研究僅以線性迴歸方法將歷史紀錄做為未來預測之依據，或以Rule-Based方法觀察經濟指標的變化進行預測，但?多研究指出新聞對於匯率波動的影響在短期內是相當明顯。 為了能夠在短時間結合大量資訊進行匯率預測，本研究將文字探勘技術納入預測方法中，透過蒐集新聞網站之新聞內容，包含了中文及英文新聞並提出兩種特徵選取方法，根據特徵選取方法分別以Pointwise Mutual Information(PMI)和情感分析方法將字詞轉換成分數，並將金融指標與新聞內容進行整合，採用支援向量迴歸(Support Vector Regression)方法建立預測模型進行匯率預測。 最後經實驗結果發現，在中文新聞與英文新聞對於匯率的影響效益上，中文新聞對於匯率的影響效益相較於英文新聞是較短暫的，而在假日新聞與平日新聞對匯率的影響性上，雖然假日新聞通常屬非工作日新聞但在對於匯率的影響性上則與平日新聞無明顯差異，在匯率預測的準確度上，金融指標相較於新聞內容在匯率的預測表現較不精準，而中文新聞在匯率預測上的表現不及英文新聞的預測表現好。

Date of Award	2017 Jul 6
Original language	Chinese
Supervisor	Hei-Chia Wang (Supervisor)