ВИКОРИСТАННЯ ГРАДУЙОВАНОГО АНАЛІЗУ ГРОМАДСЬКИХ НАСТРОЇВ У СИСТЕМІ ПРОГНОЗУВАННЯ ДАНИХ - Ткачик, Д. А. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2023)
Прогнозування даних на фінансових ринках — актуальне завдання у сучасному світі. Здатність передбачити напрямок руху ринку допомагає інвесторам уникнути очевидних ризиків і позбавити себе додаткових витрат. Розроблено багато різних торгових платформ, щоб швидко отримувати доступ до великих обсягів історичних даних, що дозволяє аналізувати фінансовий ринок з будь-якого куточка планети в режимі реального часу, використовуючи лише ноутбук або персональний комп’ютер. Такі платформи дозволяють розробляти унікальні стратегії та підходи на основі фундаментального або технічного аналізу, які враховують новини про певну компанію, її прибуток, капіталізацію та кількість дивідендів, які вона повинна виплачувати вчасно. Новини про різні компанії допомагають потенційному інвестору виявляти певні ризики, зокрема, персоналу виробництва або, найчастіше в сучасних реаліях, репутаційні. Тому аналіз новинних текстів відіграє важливу роль у формуванні фундаментального аналізу, і саме тому його можна проводити найефективніше за допомогою нейромереж. Аналіз настроїв за допомогою нейронних мереж є потужним інструментом для прогнозування ринків в сучасному бізнесі, оскільки він дозволяє аналізувати та розуміти глибокі відчуття та настрої споживачів та інвесторів на основі текстової інформації, такої як відгуки, соціальні медіа, новини та ін. Аналіз настроїв використовує машинне навчання та природну мову, щоб автоматично визначити та категоризувати текстові дані як позитивні, негативні чи нейтральні. Ця інформація може бути використана для прогнозування реакції ринку на нові продукти, послуги, політичні події чи інші чинники. Такий аналіз допомагає підприємствам зрозуміти глибоке ставлення споживачів та інвесторів до їхнього бренду, товарів та послуг, що дозволяє розробляти ефективніші маркетингові стратегії та ухвалювати обґрунтовані рішення щодо розвитку бізнесу. Використання градуйованого аналізу настроїв допоможе отримати ліпшу оцінку тому чи іншому тексту, який описує ринок або надає про нього певну інформацію, що допоможе інвестору ухвалити найменш ризиковане рішення. Імплементація цього методу сентиментального аналізу допоможе підвищити ефективність системи прогнозування даних, яка вже використовує технічний аналіз на фондових ринках. Метою роботи є підвищення ефективності автоматизованого технічного аналізу даних на фондових ринках завдяки імплементації методів аналізу настроїв.