Stock price prediction is a difficu

Stock price prediction is a difficult task, since it very
depending on the demand of the stock, and there is no certain
variable that can precisely predict the demand of one stock each
day. However, Efficient Market Hypothesis (EMH) said that stock
price also depends on new information significantly. One of many
information sources is people’s opinion in social media. People’s
opinion about products from certain companies may determine
the company’s reputation and thus affecting people’s decision to
buy the stock of the company. When using opinion as primary
data, it is necessary to make a suitable analysis of it. A famous
example using opinion as data is sentiment analysis. Sentiment
analysis is a process to determine emotion/feeling within people
opinion about something, in this case products of some companies.
There are some researches about sentiment analysis used to
predict the stock prices. Bollen on his research concludes that
people opinion on social media such as Twitter can predict DJIA
value with 87.6% accuracy. This shows that there is a relation
between sentiment analysis and stock prices. Our purpose on this
research is to predict the Indonesian stock market using simple
sentiment analysis. Naïve Bayes and Random Forest algorithm are
used to classify tweet to calculate sentiment regarding a company.
The results of sentiment analysis are used to predict the company
stock price. We use linear regression method to build the
prediction model. Our experiment shows that prediction models
using previous stock price and hybrid feature as predictor gives
the best prediction with 0.9989 and 0.9983 coefficient of
determination.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ทำนายราคาหุ้นเป็นงานยาก เพราะมากขึ้นอยู่กับความต้องการของหุ้น และมีความไม่แน่นอนตัวแปรที่สามารถทำนายความต้องการของหุ้นหนึ่งหุ้นได้อย่างแม่นยำวัน อย่างไรก็ตาม มีประสิทธิภาพบริษัทอีเอ็มตลาดสมมติฐาน (เอช) กล่าวว่า หุ้นที่ราคาขึ้นอยู่กับข้อมูลใหม่อย่างมีนัยสำคัญ หนึ่งในหลายแหล่งข้อมูลเป็นความเห็นของคนในสังคม ของผู้คนความคิดเห็นเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์จากบริษัทบางแห่งอาจกำหนดชื่อเสียงของบริษัทและส่งผล กระทบต่อการตัดสินใจของผู้คนซื้อหุ้นของบริษัท เมื่อใช้ความคิดเป็นหลักข้อมูล จึงจำเป็นต้องทำการวิเคราะห์ที่เหมาะสมของมัน มีชื่อเสียงตัวอย่างการใช้ความคิดเป็นข้อมูล วิเคราะห์ความเชื่อมั่น ความเชื่อมั่นการวิเคราะห์เป็นกระบวนการเพื่อตรวจสอบอารมณ์/ความรู้สึกภายในท่านความคิดเห็นเกี่ยวกับบางสิ่งบางอย่าง ในผลิตภัณฑ์นี้กรณีของบางบริษัทมีบางงานวิจัยเกี่ยวกับใช้การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นทำนายราคาหุ้น Bollen คว้าสรุปที่เห็นคนในสังคมเช่น Twitter สามารถทำนาย DJIAค่า 87.6% แม่นยำ นี้แสดงว่ามีความสัมพันธ์วิเคราะห์ความเชื่อมั่นและราคาหุ้น วัตถุประสงค์ของเรานี้การวิจัยคือการ คาดการณ์ตลาดหุ้นอินโดนีเซียที่ใช้ง่ายวิเคราะห์ความเชื่อมั่น ไร้เดียงสา Bayes และอัลกอริทึมแบบสุ่มป่าใช้สำหรับจัดประเภททวีเพื่อคำนวณความเชื่อมั่นเกี่ยวกับบริษัทใช้ผลการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นการคาดการณ์บริษัทราคาหุ้น เราใช้วิธีการถดถอยเชิงเส้นเพื่อสร้างการแบบคาดการณ์ ของเราทดลองแสดงการคาดเดาว่ารุ่นใช้ราคาหุ้นก่อนหน้าและลักษณะไฮบริดสลีเป็น predictor ให้การคาดเดาที่ดีที่สุดกับ 0.9989 และ 0.9983 ค่าสัมประสิทธิ์ของความมุ่งมั่น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การคาดการณ์ของราคาหุ้นเป็นงานที่ยากมากเพราะมัน
ขึ้นอยู่กับความต้องการของสต็อกและไม่มีบาง
ตัวแปรที่สามารถคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำความต้องการของหนึ่งในหุ้นแต่ละ
วัน อย่างไรก็ตามสมมติฐานตลาดที่มีประสิทธิภาพ (EMH) กล่าวว่าหุ้น
ราคายังขึ้นอยู่กับข้อมูลใหม่อย่างมีนัยสำคัญ หนึ่งในหลาย ๆ
แหล่งข้อมูลที่เป็นความเห็นของผู้คนในสังคมสื่อ ประชาชน
มีความคิดเห็นเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์จากบาง บริษัท อาจกำหนด
ชื่อเสียงของ บริษัท และทำให้มีผลกระทบต่อการตัดสินใจของผู้คนเพื่อ
ซื้อหุ้นของ บริษัท ฯ เมื่อใช้ความคิดเห็นเป็นหลัก
ข้อมูลก็เป็นสิ่งจำเป็นที่จะทำให้การวิเคราะห์ความเหมาะสมของมัน ที่มีชื่อเสียง
ตัวอย่างการใช้ความคิดเห็นเป็นข้อมูลวิเคราะห์ความเชื่อมั่น ความเชื่อมั่น
การวิเคราะห์เป็นกระบวนการในการกำหนดอารมณ์ / ความรู้สึกภายในของผู้คน
ความคิดเห็นเกี่ยวกับบางสิ่งบางอย่างในกรณีที่ผลิตภัณฑ์ของบาง บริษัท นี้.
มีงานวิจัยเกี่ยวกับการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นที่จะนำมาใช้เป็น
คาดการณ์ราคาหุ้น Bollen การวิจัยของเขาสรุปว่า
ความคิดเห็นของประชาชนเกี่ยวกับสื่อสังคมเช่น Twitter สามารถทำนาย DJIA
ค่าที่มีความแม่นยำ 87.6% นี้แสดงให้เห็นว่ามีความสัมพันธ์
ระหว่างวิเคราะห์ความเชื่อมั่นและราคาหุ้น วัตถุประสงค์ของเราเกี่ยวกับเรื่องนี้
การวิจัยคือการทำนายตลาดหุ้นอินโดนีเซียใช้ง่าย
วิเคราะห์ความเชื่อมั่น ไร้เดียงสา Bayes และอัลกอริทึมป่าสุ่มจะ
ใช้ในการจำแนกทวีตในการคำนวณความเชื่อมั่นเกี่ยวกับ บริษัท .
ผลของการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นจะใช้ในการคาดการณ์ของ บริษัท
ราคาหุ้น เราใช้วิธีการถดถอยเชิงเส้นในการสร้าง
แบบจำลองการคาดคะเน การทดลองของเราแสดงให้เห็นว่ารูปแบบการทำนาย
โดยการใช้ราคาหุ้นก่อนหน้านี้และคุณลักษณะไฮบริดเป็นปัจจัยบ่งชี้ที่จะช่วยให้
การทำนายที่ดีที่สุดกับ 0.9989 และ 0.9983 ค่าสัมประสิทธิ์ของ
ความมุ่งมั่น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การทำนายราคาหุ้นจะเป็นงานที่ยากเพราะมันมากขึ้นอยู่กับความต้องการของหุ้น และไม่มีแน่นอนตัวแปรที่สามารถทำนายได้อย่างแม่นยำ ความต้องการของหุ้นหนึ่งแต่ละวัน อย่างไรก็ตาม สมมติฐานประสิทธิภาพของตลาด ( EMH ) กล่าวว่า หุ้นราคาก็ขึ้นอยู่กับข้อมูลใหม่อย่างมาก หนึ่งของหลายแหล่งข้อมูลความคิดเห็นของประชาชนในสังคมสื่อ ของคนความคิดเห็นเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์จาก บางบริษัทอาจกำหนดชื่อเสียงของ บริษัท และมีผลต่อการตัดสินใจของคนเราจึงซื้อหุ้นของบริษัท เมื่อใช้ความคิดเป็นหลักข้อมูล จําเป็นต้องทําการวิเคราะห์ที่เหมาะสมของมัน ที่มีชื่อเสียงตัวอย่างการใช้ความคิดเห็นเป็นข้อมูลคือการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น ความเชื่อมั่นการวิเคราะห์กระบวนการกำหนดอารมณ์ / ความรู้สึกภายในคนความเห็นเกี่ยวกับบางอย่าง ในกรณีนี้ผลิตภัณฑ์ของ บริษัท บาง .มีงานวิจัยเกี่ยวกับการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นใช้ทำนายหุ้นราคา bollen การวิจัยของเขาพบว่าความคิดเห็นของประชาชนในสื่อสังคมเช่น Twitter โดยสามารถทำนายค่าความถูกต้อง 87.6 % นี้แสดงให้เห็นว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างการวิเคราะห์และราคาหุ้น sentiment วัตถุประสงค์ของเราในนี้การวิจัยเพื่อคาดการณ์ตลาดหุ้นอินโดนีเซีย ใช้ง่ายการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น นาไตได้ Bayes และขั้นตอนวิธีการเป็นป่าใช้เพื่อแยก tweet เพื่อคำนวณความเชื่อมั่นเกี่ยวกับบริษัทผลของการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นจะใช้คาดการณ์ บริษัทราคาหุ้น เราใช้วิธีการถดถอยเชิงเส้นเพื่อสร้างแบบจำลองการทำนาย . การทดลองแสดงให้เห็นว่าแบบจำลองการคาดการณ์ใช้ราคาหุ้นก่อนหน้านี้และไฮบริดคุณลักษณะที่ทำนายให้ที่ดีที่สุดและการทำนายด้วย 0.9989 0.9983 สัมประสิทธิ์ของความมุ่งมั่น