CC BY
1УДК 004
Пантелеева А.И.
магистрант 1 курса Северный (Арктический) федеральный университет (г. Архангельск, Россия)
ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА (NLP) ДЛЯ АНАЛИЗА ВЛИЯНИЯ ПОЛИТИЧЕСКИХ НОВОСТЕЙ НА ФИНАНСОВЫЕ РЫНКИ
Аннотация: влияние политических новостей на финансовые рынки является важным аспектом экономического анализа. С учетом быстрого роста объемов текстовой информации, таких как новости, пресс-релизы и публичные заявления, использование технологий обработки естественного языка (NLP) позволяет анализировать тональность этих данных и выявлять закономерности в реакциях финансовых рынков. В статье рассматриваются методы NLP для анализа политических новостей, включая извлечение настроений, классификацию текста и построение прогнозных моделей. Обсуждаются также применения этих технологий для предсказания колебаний на финансовых рынках, таких как курсы валют, акции и индексы.
Ключевые слова: обработка естественного языка, политические новости, финансовые рынки, анализ тональности, машинное обучение, предсказание трендов, текстовый анализ.
В последние годы политическая нестабильность и изменения в экономической политике оказывают все большее влияние на финансовые рынки. Анализ политических новостей с использованием алгоритмов обработки естественного языка (NLP) предоставляет уникальные возможности для выявления скрытых закономерностей и трендов, которые могут предсказать изменения на финансовых рынках. Однако традиционные методы анализа данных не могут эффективно обработать огромные объемы
неструктурированных текстов, таких как новости и посты в социальных сетях, что делает NLP [1] важным инструментом в этой области.
Основные подходы NLP, используемые для анализа политических новостей, включают извлечение признаков из текста, анализ тональности, кластеризацию и тематическое моделирование. Извлечение признаков помогает выявить ключевые слова и фразы, которые могут быть индикаторами экономических изменений или политических событий. Для этого используются методы частотного анализа, такие как модель мешка слов (bag-of-words) [2] и векторизация текста [3] с использованием алгоритмов Word2Vec или GloVe. Эти методы позволяют преобразовать текст в числовое представление, которое может быть использовано для построения моделей машинного обучения.
Анализ тональности является одним из наиболее популярных подходов в NLP для определения эмоциональной окраски текста. С помощью алгоритмов классификации, таких как наивный байесовский классификатор или более сложные модели, использующие нейронные сети, можно определить, является ли новость позитивной, негативной или нейтральной. Этот процесс помогает выделить политические события, которые могут повлиять на финансовые рынки, например, заявления о новых экономических реформах или изменения в политическом руководстве.
Кроме того, с помощью тематического моделирования (например, алгоритма LDA — Latent Dirichlet Allocation) можно группировать новости по темам и анализировать, какие из них вызывают наиболее заметные реакции на рынках. Это помогает не только понять, какие события наиболее важны для инвесторов, но и предсказать, как различные типы новостей могут повлиять на экономику в целом.
После того как данные политических новостей были обработаны и преобразованы в числовое представление, они могут быть использованы для построения прогнозных моделей. Современные алгоритмы машинного обучения, такие как регрессионный анализ, случайные леса, градиентный бустинг и нейронные сети, позволяют выявить зависимости между
политическими новостями и движениями на финансовых рынках. Для улучшения точности прогноза часто используются методы временных рядов, такие как ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average), или более сложные нейронные сети, такие как LSTM (Long Short-Term Memory), которые способны учитывать долгосрочные зависимости в данных.
Одним из наиболее популярных применений этих технологий является прогнозирование колебаний курсов валют и стоимости акций. Например, новость о политической нестабильности в стране может привести к резкому падению стоимости её национальной валюты. Используя модели машинного обучения, можно предсказать, как новость о политической ситуации будет влиять на рынок в ближайшем будущем. Подобные прогнозы помогают инвесторам принимать обоснованные решения о покупке или продаже активов.
С развитием технологий и цифровых платформ социальные сети стали важным источником информации, который оказывает значительное влияние на финансовые рынки. Платформы, такие как Twitter*(*запрещено в РФ), ЕаееЬоок*(*запреш,ено в РФ), Reddit и другие, не только служат местом для обмена личными мнениями, но и становятся важным каналом распространения новостей, которые могут моментально влиять на рыночные движения. Применение методов обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения для анализа данных социальных сетей позволяет исследовать, как социальные настроения и реакция пользователей на события влияют на финансовые рынки.
Социальные сети характеризуются высокой скоростью распространения информации. Когда крупные политические или экономические события происходят, пользователи соцсетей оперативно реагируют на них. Множественные посты и комментарии могут как усиливать, так и ослаблять восприятие события, создавая так называемый "психологический эффект". Например, новость о планах центрального банка повысить процентную ставку может вызвать бурную реакцию на рынках, особенно если она поддерживается массовыми обсуждениями в социальных сетях. Такая реакция может быть
мгновенно интерпретирована инвесторами как сигнал к действию, что приводит к резким колебаниям на финансовых рынках.
Таким образом, социальные сети могут влиять на финансовые рынки как через мнение отдельных лидеров мнений (например, известных экономистов или политиков), так и через общую массовую реакцию пользователей. Количество упоминаний и интенсивность обсуждений по ключевым событиям могут стать индикаторами, на которые реагируют трейдеры и инвесторы, принимая решения о покупке или продаже активов.
Одним из наиболее эффективных способов анализа влияния социальных сетей на финансовые рынки является анализ настроений. Это процесс, при котором с помощью алгоритмов NLP и машинного обучения происходит выявление эмоциональной окраски текста (позитивной, негативной или нейтральной). Например, посты, выражающие сильное недовольство по поводу правительственных мер, могут быть классифицированы как негативные, что в свою очередь может сигнализировать о потенциальных рисках для финансовых активов. Напротив, позитивные комментарии и упоминания, например, о росте акций компании или успешном экономическом реформировании, могут сигнализировать о росте доверия и положительном настроении на рынке.
Методы, такие как анализ тональности и использование машинного обучения для классификации текста, позволяют обрабатывать огромные объемы данных с социальных сетей, извлекая ключевые сигналы, которые могут быть полезны для прогнозирования изменений на рынках. Кроме того, для анализа социальных настроений используют не только текстовые данные, но и различные метрики, такие как частота упоминания определенных ключевых слов или хэштегов, что позволяет отслеживать динамику интереса к событиям.
Особенно ярко влияние социальных сетей проявляется на криптовалютных рынках. Криптовалюты, такие как Bitcoin и Ethereum, подвержены колебаниям, вызванным общественным мнением и обсуждениями в социальных сетях. Посты в Twitter*(*запрещено в РФ), Reddit или других платформах могут мгновенно вызвать рост или падение цен на криптовалюты. В
некоторых случаях, как это было с влиянием твитов Илана Маска на курс Bitcoin или Dogecoin, одиночное сообщение может изменить цену актива на несколько процентов или даже вызвать колоссальные изменения.
Для анализа влияния социальных сетей на криптовалютные рынки часто используются специализированные модели, которые учитывают активность пользователей на платформах, таких как Reddit (например, субреддиты, посвященные криптовалютам) или Twitter*(*запреш,ено в РФ). Применение алгоритмов NLP для анализа мнений и настроений пользователей позволяет оценить вероятные изменения на крипторынке, основываясь на уровне оптимизма или пессимизма, выраженного в социальных сетях.
Инвесторы и трейдеры начинают все чаще использовать данные социальных сетей для построения алгоритмических торговых систем. Например, если аналитики заметили на Twitter*(*запрещено в РФ) большой поток обсуждений определенной компании или актива, они могут запрограммировать торговую систему, которая будет реагировать на такие сигналы, автоматически совершая покупки или продажи. Это делает торговлю более реактивной и позволяет быстро адаптироваться к изменениям на рынках.
Социальные сети оказывают значительное влияние на финансовые рынки, способствуя быстрому распространению информации и влияя на настроения инвесторов и трейдеров. Использование алгоритмов обработки естественного языка позволяет более эффективно анализировать тональность политических и экономических новостей, а также выявлять взаимосвязи между изменениями на рынках и общественными настроениями. Влияние социальных сетей особенно заметно на криптовалютных рынках, где тренды и обсуждения могут существенно изменять курс активов. Несмотря на все возможности, которые открывают социальные сети, важно учитывать вызовы, связанные с дезинформацией и необходимостью быстрой обработки больших объемов данных. В дальнейшем развитие технологий обработки текста и машинного обучения будет способствовать более точному прогнозированию изменений на
финансовых рынках, что создаст новые возможности для инвесторов и трейдеров.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Habr [Электронный ресурс] - URL: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/705482/;
2. Habr [Электронный ресурс] - URL: https://habr.com/ru/articles/255143/;
3. Habr [Электронный ресурс] - URL: https://habr.com/ru/articles/778048/
Panteleeva A.I.
Northern (Arctic) Federal University (Arkhangelsk, Russia)
APPLICATION OF NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP) ALGORITHMS FOR ANALYZING THE IMPACT OF POLITICAL NEWS
ON FINANCIAL MARKETS
Abstract: impact of political news on financial markets is a crucial aspect of economic analysis. With the rapid growth in the volume of textual data, such as news articles, press releases, and public statements, the use of Natural Language Processing (NLP) technologies enables the analysis of the sentiment in these datasets and the identification of patterns in financial market reactions. This article examines NLP methods for analyzing political news, including sentiment extraction, text classification, and predictive modeling. The applications of these technologies for forecasting fluctuations in financial markets, such as currency exchange rates, stock prices, and indices, are also discussed.
Keywords: natural language processing, political news, financial markets, sentiment analysis, machine learning, trend prediction, text analysis.
