Пояснительная записка 71 с., 36 рис., 6 табл., 17 источников.
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЦЕН АКЦИЙ, НЕЙРОСЕТИ, АНАЛИЗ ТОНАЛЬНОСТИ, BERT, LSTM, ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
Цель работы: разработать программное обеспечение, позволяющее проводить анализ воздействия информации, распространяемой в СМИ, на цены акций компаний и прогнозировать их.
Объектом исследования выпускной квалификационной работы является динамика котировок акций и её взаимосвязь с тональной составляющей новостей о компаниях. Предметом исследования выпускной квалификационной работы являются методы анализа влияния тональной составляющей новостных сообщений на котировки акций и их прогнозирование.
На основе анализа предметной области было установлено, что выбранная тема является актуальной и требует дальнейшего развития. Разработан алгоритм работы системы, способной прогнозировать котировки акций. Собраны исходные данные: новости по компаниям (97 572 записи), а также котировки акций для каждой компании за 2014 – 2024 года. Весь объем текстовых данных предобработан с помощью алгоритмов лемматизации, а также встроенных Python функций. На основе сентиментальной составляющей каждого дня, а также информации о котировках акций обучены 49 моделей нейросетей. В ходе проведенного вычислительного эксперимента выявлено влияние тональной составляющей на котировки. Разработано программное обеспечение, позволяющее прогнозировать цены акций.
