Автоматизированная система прогнозирования изменений фондового рынка на основе новостной информации

Abstract

Объектом исследования является фондовый рынок, а именно влияние информационных факторов на изменение его состояния. Цель работы – исследовать зависимость стоимости акций на фондовом рынке от новостной информации. В процессе работы был разработан информационно-логический проект системы: построены диаграммы по методологии UML, созданы логическая ифизическая модели данных и разработаны алгоритмы функционирования. Разработана система, позволяющая составлять прогноз стоимости акций на основе новостной и ценовой информации с помощью уже существующихмоделей нейронных сетей, а также обучать и тестировать новые модели. Система реализована на языках Java, TypeScript и Python в среде разработки IntelliJ IDEA,с использованием Spring Framework для серверной части и Angular для клиентской. Эффективность работы заключается в составлении достаточной точности прогнозов стоимости акций на основе новостной и ценовой информации.