Cette thèse compare les performances de différents modèles qui mesurent la relation entre les actualités et les corrélations de cours des actions. Ces modèles sont analysés lorsqu'ils sont appliqués sur les différents ensembles de données. Un jeu de données contient des actualités sur les réseaux sociaux tandis que l'autre ensemble de données contient des flux d'actualités fournis par Thomson Reuters. Ces ensembles de données ont par conséquent des caractéristiques différentes. Les actualités sur les réseaux sociaux sont beaucoup plus dynamiques, car elles permettent à un large éventail de publics un accès facile et rapide pour obtenir et partager des informations. D'un autre côté, le flux de nouvelles ne se propage pas aussi largement et rapidement que le flux d'actualités sur les réseaux sociaux. En raison des différentes caractéristiques de ces ensembles de données, il n'y a pas un modèle global le plus performant, mais un modèle le plus performant pour chaque ensemble de données.
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Satilmis CerenCeren Satilmis studied BA Banking and Finance at University of Zurich. After she worked in a private asset management company in Pfaeffikon, Switzerland, she enrolled into the masters program at University of Zurich. N° de réf. du vendeur 157929115
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This thesis compares the performance of various models that measure the relationship between news and stock price correlations. These models are analysed when they are applied on the different datasets. One dataset contains social media news while the other dataset contains news flows provided by Thomson Reuters. These datasets have consequently different characteristics. Social media news are much more dynamic, since it allows a wide range of audience an easy and fast access to gain and share information. On the other hand the news flow doesn't spread as widely and quickly as the social media news flow. As a result of the different characteristics of these datasets, there is not one overall best performing model but one best performing model for each dataset. N° de réf. du vendeur 9783639844764
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This thesis compares the performance of various models that measure the relationship between news and stock price correlations. These models are analysed when they are applied on the different datasets. One dataset contains social media news while the other dataset contains news flows provided by Thomson Reuters. These datasets have consequently different characteristics. Social media news are much more dynamic, since it allows a wide range of audience an easy and fast access to gain and share information. On the other hand the news flow doesn't spread as widely and quickly as the social media news flow. As a result of the different characteristics of these datasets, there is not one overall best performing model but one best performing model for each dataset. 116 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783639844764
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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -This thesis compares the performance of various models that measure the relationship between news and stock price correlations. These models are analysed when they are applied on the different datasets. One dataset contains social media news while the other dataset contains news flows provided by Thomson Reuters. These datasets have consequently different characteristics. Social media news are much more dynamic, since it allows a wide range of audience an easy and fast access to gain and share information. On the other hand the news flow doesn¿t spread as widely and quickly as the social media news flow. As a result of the different characteristics of these datasets, there is not one overall best performing model but one best performing model for each dataset.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 116 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783639844764
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