Автоматизированная система финансового прогнозирования на основе нейросетевого анализа тональности новостей

Abstract

Целью выпускной квалификационной работы магистра является разработка автоматизированной системы финансового прогнозирования на основе нейросетевого анализа тональности новостей. Проведено исследование предметной области «Прогнозирование фондовых индексов на основе тональности политических и экономических новостей», изучено влияние новостей на финансовый рынок, рассмотрена задача анализа тональности текста, проанализированы нейросетевые технологии и алгоритмы машинного обучения, применяемые в решении аналогичных задач. Выполнен аналитический обзор существующих системаналогов. Разработан метод анализа тональности текста. Построены диаграммы по методологии UML, разработаны алгоритмы функционирования и описана архитектура системы. Разработана автоматизированная система финансового прогнозирования на основе нейросетевого анализа тональности новостей. Проведены исследования эффективности разработанной системы для решения поставленной задачи. Программное обеспечение системы разработано на языке Python в среде програ