Прогнозирование краткосрочной реакции цены акции на новости

Данная работа посвящена изучению финансовых рынков с точки зрения машинного обучения и моделей портфельной теории. Работа представляет из себя несколько частей, в которых рассматривается event-study, основные модели портфельной теории и методы машинного обучения, а также языковая модель, которая является нововведением. Роль event-study в работе заключается в подборе новостного фона. В ходе работы рассматриваются и сравниваются стандартные подходы к предсказанию цены акций, которые были исследованы раннее, а также модели, которые являются описательными и необходимыми для заключительной части исследования. В обзоре литературы дается развернутый обзор на данные модели и их происхождение. Обзор моделей начинается с линейно-зависимых моделей и заканчивается моделями с большим пространством гипотез. В результатах работы создается новая модель, которая включает в себя все части исследования и показывает релевантные результаты. Подтверждается гипотеза о важности языковых моделей и значимости новостей на поведение акций.