Development of automatic analysis system of financial market news publications

Abstract

Не смотря на то, что с каждым годом происходит увеличение доли цифровой информации по отношению к бумажной, все равно остается проблема работы с этими данными. Дело в том, что большинство такой информации является неструктурированной, а следовательно на ее обработку требуется достаточно много времени и человеческих ресурсов. Целью данной работы является написание программы, позволяющей уменьшить объем временных затрат на изучение большого потока новостных публикаций в тех случаях, когда необходимо оценить изменение стоимости акций определенной компании по связанным с ней новостям. В работе будут рассмотрены основные определения, связанные с финансовым рынком; базовая теория, касающаяся интеллектуального анализа текста; существующие решения и представлен результат работы в виде программы, осуществляющей анализ новостных публикаций с возможностью последующего предсказания изменения стоимости акций.

Despite the fact that the amount of digital information increases over the paper one every year, there is still a problem with this type of data. The most of such information stays unstructured, therefore it takes time and human resources to process it. The aim of this work is writing a program that will reduce the amount of time needed for examining a massive stream of news publications in case of measuring the cost of stocks of a certain company by news correlated to it. The basic terms connected to a financial market will be examined in this work, such as the basic theory of the intellectual text analysis and existing solutions. The result of the work will be demonstrated through the program analyzing news publications with a possibility of foreseeing the change of the stock cost.