概要

本プロジェクトは、企業に関するニュース（主に見出し）を解析して「どのような金融イベントか」を分類し、そのニュースが株価リターンに与えるインパクトを予測するワークフローを実装しています。コアはFinBERTによるテキスト表現と分類器で、得られたラベルや埋め込み、追加の特徴量を入力にして回帰モデル（あるいは分類器）で短期リターンを予測します。データの前処理、学習・検証ルーチン、評価指標、簡易的な推論用アプリ（app.py）まで含め、ニュース駆動のイベント検出とアルファ探索のプロトタイプとして活用できます。

リポジトリの統計情報

スター数: 30
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 30
コミット数: 2
ファイル数: 10
メインの言語: Python

主な特徴

FinBERTを利用した金融テキストの事象（イベント）分類パイプライン。
分類結果とテキスト埋め込みを用いた短期リターン予測（回帰／分類）。
データ前処理〜学習〜評価〜推論までの一貫した実装例。
簡易的な推論用API（app.py）でモデルを実運用へつなぐための土台を提供。

技術的なポイント

このプロジェクトの技術的な核は「FinBERTによるドメイン特化型テキスト表現」と「古典的機械学習によるリターン予測」の組み合わせです。FinBERTは金融テキストに特化して微調整されたBERTモデルで、ニュース見出しから高品質な文ベクトルやセンチメント・ラベルを抽出します。得られた埋め込みは、イベント分類器（複数クラス）に入力され、イベントタイプ（例えばM&A、決算、規制、業績予想の修正など）を識別します。分類ラベルと埋め込み、さらにはメタデータ（銘柄、市場、時間帯など）を特徴量として組み合わせ、回帰モデル（線形回帰、リッジ、ランダムフォレスト、あるいはLightGBMなど）で将来数日分のリターンを予測します。

ラベリングはニュース発生後の価格変動を用いて教師信号を生成する典型的手法で、短期の累積リターン（翌日〜数日間）をターゲットとします。評価では分類精度（Accuracy, Precision, Recall, F1）に加え、回帰でのRMSE/MAPEやR^2、そして投資上の有用性を測るための経済指標（累積リターン、勝率、シャープ比等）を組み合わせるのが想定されています。さらに、過学習を避けるための時系列クロスバリデーションや、事前学習済みモデルを微調整する際の学習率スケジュール、バッチサイズ調整などの実践的配慮が重要です。最終的にapp.pyのような推論エンドポイントを通じて、見出しを与えるだけでイベント分類とインパクト推定を返す簡易サービス化が可能になっています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.gitignore: file（キャッシュやモデルなどの無視設定）
LICENSE: file（ライセンス情報）
README.md: file（プロジェクト概要と使い方）
app.py: file（簡易推論API／デモ用エントリーポイント）
data: dir（サンプルデータや前処理済データを格納）
models: dir（学習済みモデルやチェックポイント想定）
notebooks: dir（探索的解析・実験ノートブック）
train.py: file（学習スクリプト、教師データ読み込み→モデル学習）
predict.py: file（推論スクリプト、単発予測やバッチ推論）
requirements.txt: file（必要パッケージ一覧） …他 5 ファイル

各ファイルの目的（補足）

app.py: REST APIやCLIを想定した推論用ラッパー。新しい見出しを受けて分類とリターン予測を返す。
data/: raw/processed に分かれる典型的構成。ニュース見出し、タイムスタンプ、銘柄シンボル、対応する株価時系列（教師ラベル作成用）。
models/: FinBERTの微調整済みチェックポイントや回帰器のバイナリ（pickleやjoblib）を配置。
notebooks/: データ理解、特徴量設計、モデル比較の実験記録が置かれている想定で、再現や追加実験に便利。
train.py / predict.py: スクリプト化されたワークフローで、CIやバッチ処理への組み込みがしやすい。

まとめ

FinBERTと古典的回帰を組み合わせたニュース→イベント→価格影響の実用プロトタイプです（約50字）。

リポジトリ情報：

名前: news-event-impact-detector
説明: A complete pipeline for classifying news into financial events and forecasting their impact on stock returns using FinBERT and regression models.
スター数: 30
言語: Python
URL: https://github.com/Refinath/news-event-impact-detector
オーナー: Refinath
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/25382204?v=4

READMEの抜粋：

News Event Impact Detector

This repository implements a news‑driven event detection and return impact system for equities. It combines state‑of‑the‑art natural language processing with classic regression to answer a simple question:

Given a new headline about a company, what kind of event does it describe and is the news likely to move the stock price up or down over the next few days?

Unlike traditional stock price forecasting, this project focuses on **identifying actionable even…

ニュースイベント影響検出器（news-event-impact-detector）