Портфолио
AI

Анализ новостного фона для принятия решений о торговых операциях на бирже на основе ИИ

Система сочетает анализ исторической динамики цены акции с обработкой новостей о компании, чтобы ежедневно прогнозировать рост или падение стоимости её акций.

Задачи

  • Собрать исторические котировки и новостной поток по выбранным компаниям.
  • Разработать конвейер NLP на базе BERT + GRU для оценки тональности новостей.
  • Обучить и сравнить несколько классификаторов (CatBoost, SVC, HMM) для предсказания направления цены.
  • Настроить ежедневный механизм формирования сигналов «покупка / продажа».
  • Провести бэктест стратегии и сравнить её с бенчмарком (S&P 500).
Preview Анализ новостного фона для принятия решений о торговых операциях на бирже на основе ИИ

О проекте

Классические методы технического анализа опираются только на график цены и часто игнорируют информационный фон. В этом проекте мы объединили два источника данных — котировки и новости.

Для каждой компании строится собственная модель: новости проходят через NLP-стек (BERT → GRU), а ценовые данные подаются в классические классификаторы (CatBoost, SVC, скрытые марковские модели). Модели обучены на исторических данных и генерируют торговое решение раз в сутки. Результаты стратегии сравнивались с индексом S&P 500 и показали преимущество по доходности.

Результаты

Превзошлидоходность индекса S&P 500 на историческом тестировании. Стратегия генерирует один сигнал в день.
Реализованполный конвейер «цена + новости → прогноз → торговый сигнал».
МоделиИндивидуально Для обучены каждой компании, учитывающие её специфические новости.
Отчёто влиянии различных типов новостей на качество предсказаний.
Диаграмма

Работа с новостями

Шум в новостном потоке
Новости могут быть спекулятивными или нерелевантными. Решение — фильтрация по источникам и весовой учет тональности, извлечённой BERT-моделью.
Различия между компаниями
Один и тот же макрофактор по-разному влияет на разные отрасли. Мы обучали раздельные модели и оптимизировали гиперпараметры под каждую акцию.
График роста

Стратегия

В результате получена гибкая система, способная адаптироваться под новые компании и быстро расширяться на другие финансовые активы.

Сочетание разреженных новостей с плотными временными рядами цен
Выравнивали данные по календарным дням: если в день не было новостей, модель опирается только на технические индикаторы.
Оценка стратегии
Чтобы избежать переобучения, использовали скользящее окно бэктеста и сравнение с пассивным индексным инвестированием.

Связанные сервисы

Service Искусственный интеллект preview

Искусственный интеллект

Создаем инновационные решения на основе искусственного интеллекта для вашего бизнеса.

Подробнее
Computer Vision
LLM
Generative AI
Встроенные системы
Корпоративные решения
Service Аутсорсинг preview

Аутсорсинг

Реализация приложений, серверных и встраиваемых решений и веб-сайтов любой сложности. Используем передовые технологии и архитектурные подходы.

Подробнее
3D графика
Web
Масштабируемость

Обсудить проект

Опишите вашу задачу, мы проведём исследование и ответим вам как можно скорее.

С радостью проконсультируем вас любым из доступных способов.

Оставляя заявку, вы соглашаетесь с политикой обработки данных