Застосування мовних моделей великого масштабу для аналізу заголовків та формування розширених ознак у прогнозуванні фінансових ринків

Анотація

Стаття є оглядово-інформаційним викладом матеріалу щодо використання сучасних мовних моделей великого масштабу для аналізу заголовків фінансових новин та формування індексу інформаційного настрою з метою покращення якості фінансових даних і підвищення точності подальшого прогнозування показників. В умовах зростання обсягів неструктурованої інформації та підвищеної динамічності фінансових ринків традиційні методи аналізу дедалі частіше виявляються недостатньо ефективними, що зумовлює необхідність застосування інтелектуальних інформаційних моделей. Поєднання глибинного семантичного аналізу текстових даних із методами машинного навчання забезпечує можливість розширення наборів ознак, збагачення вхідних даних та підвищення інформативності фінансових часових рядів.

На основі отриманих числових оцінок тональності будується коефіцієнт інформаційного настрою, який агрегує вплив інформаційного фону за певний часовий період та інтегрується у фінансові ряди як додаткова характеристика. Такий підхід дозволяє враховувати не лише історичну цінову динаміку, а і якісні аспекти інформаційного середовища, що впливають на поведінку учасників ринку та формування ринкових очікувань. Запропонований індекс може використовуватися як допоміжний індикатор для аналізу трендових змін і підсилення прогнозних моделей.

Використання запропонованих методів сприяє виявленню прихованих залежностей між інформаційним фоном та ринковими показниками, що є особливо важливим в умовах високої волатильності та невизначеності фінансових систем. Окрему увагу приділено питанням інтерпретованості отриманих результатів та стабільності побудованого індексу при зміні параметрів агрегації. На основі проведеного аналізу визначаються основні напрями подальшого удосконалення підходів до формування інформаційних індексів, а також можливості практичного застосування отриманих результатів у діяльності фінансових аналітиків та при побудові моделей прогнозування фінансових часових рядів.