Аннотация:Целью данной работы является исследование существующих и разработка собствен-
ных подходов к решению задачи прогнозирования движения цен акций на основе истори-
ческих цен и новостей. В работе рассматриваются существующие подходы к обработке и
анализу временных рядов цен акций и текстовых данных. На основе наиболее перспектив-
ных методов предлагается собственный подход к решению поставленной задачи, основан-
ный на извлечении совместного сигнала из временных рядов цен закрытия акций и финан-
совых новостей. Предложенный подход использует для прогнозирования нейронные сети с
малым количеством обучаемых параметров, а необходимое качество достигается за счет
аугментации текстов и временных рядов. Для разработки и тестирования подхода были со-
браны новостные и ценовые данные по российскому финансовому рынку.
Предлагаемый подход демонстрирует лучшее качество с точки зрения доходности
при использовании предложенного подхода с торговой стратегией, основанной на модели
Марковица.