Моделирование цен акций третьего эшелона на основе динамики информационной среды

Статья опубликована в журнале: Финансы и кредит, 2024, Т. 30, № 5, С. 966

Автор(ы): Зайцев А.А., Шаныгин С.И., Заборовская О.В., Конников Е.А., Сорокин В.И.

Рубрика: Рынок ценных бумаг

Аннотация

Предмет. Влияние тональности новостей на котировки акций третьего эшелона.

Цели. Отражение специфики влияния тональности новостей на цены акций третьего эшелона, обращающихся на Московской бирже.

Методология. Был выбран источник новостей — Telegram, с помощью языка программирования Python, были написаны скрипты, на основе которых были получены котировки акций, затем была проведена бинаризация разницы цен закрытия и открытия. Были осуществлены: токенизация — разделение одного текста поста на отдельные слова; лемматизация — приведение слова в его начальную форму с учетом контекстной информации; кластеризация полученного результата и выбор наиболее выделяющихся тематик — назначение даты собрания акционеров, объявление дивидендов и новости о допэмиссии акций. После этого были построены классификационные модели на основе методов наивного байесовского классификатора, tree ensemble и случайного леса (random forest).

Результаты. Выявлено положительное свойство влияния новостей с выделенными тематиками на котировки акций третьего эшелона.

Выводы. Данный инструментарий может использоваться трейдерами и аналитиками для выявлений тенденций изменения котировок акций рассмотренного вида.

Ключевые слова: тональность новостей, Telegram, акции, фондовый рынок, классификация