Анализ новостей для прогнозирования динамики цен акций с использованием методов машинного обучения

Исследователи и участники фондового рынка в основном используют стандартные инструменты технического и фундаментального видов анализа для принятия инвестиционных или спекулятивных решений. В данной работе предлагается исследовать новый подход анализа рынка, который поможет минимизировать риск ошибки и увеличить вероятность успешного действия трейдера с помощью анализа текстовых данных. Объектом исследования является задача предсказания динамики (роста или падения) акции с помощью использования новостных текстовых данных, а также исследовать состоятельность такой задачи и возможность извлечения полезных взаимосвязей. Предметом исследования является последовательность задач от сбора данных до поиска оптимальных гиперпараметров при обучение нескольких классификаторов. Целью данной работы является исследование возможности применения NLP подхода для прогнозирования движения цены акции на фондовом рынке с использованием новостных источников.