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Quantifying the effects of long-term news on stock markets on the basis of the multikernel Hawkes process

Science China(Information Sciences) 2021年第9期64卷 44-56页

作者： Xiao DING Jihao SHI Junwen DUAN Bing QIN Ting LIU Research Center for Social Computing and Information Retrieval

Recent studies have revealed that long-term financial news can affect stock markets. However,previous research mainly focuses on modeling the short-term effects of financial news and suffers from the weak ability of quantifying the time-decaying influence of financial news. To fill this gap, this study introduces the Hawkes process to estimate the time-decaying influence of long-term financial news. However, the performance of the conventional Hawkes process is sensitive to the choice of kernel functions. Hence, we propose a novel multikernel-powered Hawkes process framework, which uses multiple kernels to model different time-decaying rates, thus alleviating the instability of our proposed Hawkes process based prediction model.Experimental results show that the proposed framework yields state-of-the-art stock market prediction accuracies on 515 listed companies and gains more profits in market trading simulation compared with baseline methods. news-based stock prediction can complement studies on price-volume-based stock prediction.

关键词： Hawkes process multikernel function stock market prediction long-term news effects

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