Досліджено можливість реалізації моделей машинного навчання для прогнозування курсів акцій іноземних компаній на основі даних із соціальних мереж. Оскільки традиційні засоби прогнозування є малоефективними в короткостроковому періоді, метою даної роботи стало доведення зв'язку між текстовим контентом соціальних мереж стосовно діяльності компаній і динамікою відповідних їм фінансових інструментів на біржі. За допомогою інструментів обробки людської мови досліджено емоційну складову повідомлень у мережі Twitter стосовно діяльності компанії Google впродовж одного тижня. Було показано, яким чином емоції можна перевести до кількісної ознаки та використати дану величину в динаміці для побудови математичної моделі коливань курсу акцій. Дану модель реалізовано за допомогою методу штучних нейронних мереж. Установлено, що на даний момент питання використання запропонованої методології для прогнозування курсів акцій українських компаній є неактуальним, проте схожий інструментарій аналізу текстових даних було б доречно використовувати для соціологічних, політичних та інших економічних досліджень.

 Наукова періодика України 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Чорноус Галина Олександрівна (1970–) (економічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"