Петербургские ученые нашли способ прогнозировать курс акций

Особенность проекта заключается в том, что он использует сразу два источника данных — изменение цены акций во времени и новостные статьи.

Учёные из НИУ ВШЭ и специалисты из Департамента анализа данных и моделирования Банка ВТБ разработали новый метод, который позволяет прогнозировать изменения цен акций на основе анализа новостей. Об этом сообщает РБК.

Особенность проекта заключается в том, что он использует сразу два источника данных — изменение цены во времени и новостные статьи. Именно это отличает её от зарубежных аналогов. Также создатели утверждают, что это первая подобная модель разработанная специально для российского рынка.

Как именно работает программа, понять не трудно. Алгоритм собирает новости из крупнейших российских СМИ, пишущих о бизнесе, финансах, политике, а затем сортирует их по этим же блокам — политика, экономика, бизнес.

В блоках алгоритм выделяет ключевые слова и их тональность — позитивная, негативная, нейтральная. Все это, а также анализ во времени позволяет рассчитать коэффициент STTM. Если он больше 1, то акции должны вырасти в цене, если меньше 1 — упасть.

— Мы не первые придумали анализировать новости для предсказания котировок, но впервые использовали тематическое моделирование и тональность для предсказания поведения акций на бирже с учетом множества тем. Наша модель хороша тем, что ее можно настроить под свои потребности: выбрать интересующие СМИ, нужный временной интервал, алгоритм тематического моделирования, даже язык, — рассказал Сергей Кольцов, ведущий научный сотрудник Лаборатории социальной и когнитивной информатики НИУ ВШЭ.

Код программы выложен в открытый доступ и любой желающий может ознакомиться с ним. По крайней мере с его частью.