<div style="line-height:1.7;color:#000000;font-size:14px;font-family:Arial"><div style="margin:0;">Hi Adapters,</div><div style="margin:0;"><br></div><div style="margin:0;"><span style="color: rgb(26, 46, 59); font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif; letter-spacing: 0.16px;">Stock movement prediction is a challenging problem: the market is highly stochastic, and we make temporally-dependent predictions from chaotic data. In the paper I will present tomorrow, the authors</span><span style="color: rgb(26, 46, 59); font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif; letter-spacing: 0.16px;"> treat these three complexities and present a novel deep generative model jointly exploiting text and price signals for this task. </span></div><div style="margin:0;"><span style="color: rgb(26, 46, 59); font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif; letter-spacing: 0.16px;"><br></span></div><div style="margin:0;"><span style="color: rgb(26, 46, 59); font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif; letter-spacing: 0.16px;">related paper: </span><a href="https://www.aclweb.org/anthology/P18-1183.pdf"><font color="#1a2e3b" face="Helvetica Neue, Helvetica, Arial, sans-serif"><span style="letter-spacing: 0.16px;">Stock Movement Prediction from Tweets and Historical Prices</span></font></a> , ACL 2018</div><div style="margin:0;"><br></div><div style="margin:0;">Hope you enjoy this talk.</div><div style="margin:0;"><br></div><div style="margin:0;">Best,</div><div style="margin:0;">Shijia</div><p style="margin: 0;"><br></p><p style="margin: 0;"><br></p><p style="margin: 0;"><br></p><p style="margin: 0;"><br></p><p style="margin: 0;"><br></p><div style="position:relative;zoom:1"><p style="margin: 0">--</p><font size="2"><span style="font-size: 13px;"><br></span></font><span style="font-size: 13px; font-family: 微软雅黑;">郭诗佳（Guo Shijia）<br></span><div><span style="font-size: 13px; font-family: 微软雅黑;">上海交大巴黎高科卓越工程师学院</span></div><div><span style="font-size: 13px; font-family: 微软雅黑;">Shanghai Jiao Tong University</span></div><span style="font-size: 13px; font-family: 微软雅黑;">SJTU - ParisTech Elite Institute of Technology<br>Ecole d'Ingénieur SJTU-ParisTech<br>上海市闵行区东川路800号， 200240<br>800 Dongchuan Rd., Shanghai，200240  ,  P.R.China<br>Mobile：+86 13122211736<br>Email：<a href="mailto:47844555@163.com">47844555@163.com</a></span><div style="clear:both"></div></div></div>