Совершенствование методов прогнозирования движения котировок финансовых активов на основе анализа сообщений пользователей Твиттера

Выбранная тема исследования является крайне актуальной. Инвесторы постоянно ищут возможности для совершенствования алгоритмов прогнозирования фондового рынка, в частности, стараются учесть эмоции людей для целей своего анализа. Широкие возможности для анализа общественного настроения представляет социальная сеть Твиттер. Цель данной работы – исследовать возможность влияния общественного настроение на движение котировок фондового рынка, а также возможности учета этой информации для целей прогнозирования. В первой части работы исследованы взаимосвязи между эмоциями инвестором и движением цен на финансовые активы. Удалось рассмотреть теории, которые исследуют влияние эмоций на поведение фондового рынка. Во второй части работы разработана методология определения человеческих эмоций на основе анализа сообщений пользователей социальной сети Твиттер. Основной способ определения эмоций пользователей Твиттера – анализ частоты встречаемости эмоционально окрашенных слов. Кроме того, мы дали обзор основных исследований в данной области. В третьей части работы полученная информация использована для целей прогнозирования. В работе мы пришли к выводу, что данная информация не может быть использована для совершенствования прогнозирования финансовых активов. Основным объектом исследования в данной работе будут чувства и эмоции пользователей социальной сети Твиттер. Предмет исследования – сообщения пользователей социальной сети Твиттер, котировки финансовых активов, прочая информация. Методология исследования предполагает составление словаря эмоционально окрашенных слов, на основе которых будут определяться эмоции пользователей Твиттера, вычисление частот в разрезе отдельных видов человеческих эмоции, и добавление этой информации в алгоритм машинного обучения, используемый для прогнозирования движения цен финансовых активов. В качестве алгоритма машинного обучения выбран метод опорных векторов. Большинство требуемых вычислений будет выполнено с помощью статистического пакета R, загрузка сообщений из социальной сети будет осуществляться с помощью Twitter API. Основная исследовательская гипотеза данной работы заключается в проверке утверждения о возможности влияния социального настроения на движение котировок фондового рынка. Научная новизна работы заключается в развитии словаря, на основе слов из которого будут определяться эмоции пользователей Твиттера, в частности, во включении в него междометий, смайлов и обсценной лексики, а также популярных в Твиттере устойчивых выражений.