Корреляция финансовых временных рядов с микроблоггинговой активностью

Исследование посвящено изучению поведения финансовых временных рядов, а также поиску зависимости их от рядов в системе Twitter. В начале работы дается теоретическая выкладка о теории хаоса и о современных методах предсказания финансовых графиков. В исследовании проводиться анализ финансовых временных рядов на их природу, чтобы определить, возможен ли поиск закономерностей, или же финансовые временные графики являются случайными величинами. Анализ проводился на основе метода Такенса, или, как его по-другому называют, метод погружения. Затем был использован алгоритм Грассбрергера-Прокаччиа. С помощью этого алгоритма был посчитан корреляционный интеграл. Далее в исследовании были разобраны два финансовых ряда: евро-доллар и котировки акций Toyota Motor. Для каждого ряда была проведена подборка рядов в системе Twitter. Работа с информационной системой Twitter была проведена при помощи системы аналитики IBM Watson Analytics. Помимо IBM Watson Analytics, в работе будет проведен сравнительный анализ подобных систем для работы с временными рядами системы Twitter. В Twitter был проведен поиск по хэштегам. Для ряда евро-доллар были созданы две подборки данных по хэштегам #trump и #brexit. Для Toyota Motor был подобран ряд по хэштегу #toyota. С этими рядами были проведены аналитические обработки. В частности, каждый ряд был подвержен сентиментному анализу. Для графика котировок акций будут обозначены некоторые проблемы, которые возникают в ходе анализа рынка. Будет предложена своя классификация новостей, поступающих на рынок, которая ранее не была использована в исследованиях. В работе будет проведен анализ зависимости сентиментных графиков и финансовых временных рядов. Далее, будет дан алгоритм, как работать с полученными данными с целью предсказания поведения финансовых графиков.