Оценка влияния экономических новостей на валютный рынок методами машинного обучения: Магистерская диссертация; Екатерина Геннадьевна Рукша; Экономический факультет; Кафедра экономической информатики; науч. рук. Б. Н. Паньшин

Abstract

Множество исследователей доказали влияние новостей на фондовый рынок, с помощью различных математических алгоритмов им удалось использовать текстовые данные для прогнозирования цен ценных бумаг. Однако очень небольшое число исследований было проведено в отношении валютного рынка. В данной работе используются новейшие алгоритмы обработки естественного языка, машинного и глубокого обучения наряду со статистическим анализом и разработкой на основе его собственного алгоритма, рассмотрены три подхода к влиянию информации на рынок. Основная гипотеза исследования состояла в том, что валютный рынок с запозданием реагирует на поступающую в виде новостей информацию, что позволяет использовать новости для предсказания краткосрочных изменений котировки евро/доллар. Однако в ходе исследования ни один из использованных методов не позволил подтвердить гипотезу и выявить возможность для получения прибыли. Цель исследования: оценить возможность существования взаимосвязи между публикуемой новостной информацией и котировкой евро/доллар и использовать ее для прогнозирования. Объект исследования: влияние новостей на валютный рынок. Методы исследования: обработка естественного языка, статистический анализ, градиентный бустинг, искусственная нейронная сеть, сверточная нейронная сеть. Полученные результаты и их новизна: - не были найдены основания для отклонения гипотезы о средней эффективности рынка евро / доллар США; - использованы новейшие алгоритмы машинного и глубокого обучения для выявления взаимосвязи между новостями и валютным рынком, в то время как большинство существующих исследования описывают фондовый рынок с помощью более простых методов; - сопоставлены три альтернативных подхода к влиянию информации на рынок, в том числе репортажный подход, не рассмотренный ранее; - предложен классификатор, основанный на статистическом анализе важности слов и весовых коэффициентах.