Извлечение из новостных источников предикторов движения цены на золотые активы при помощи LLM
-
1 курс
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И НАУКА О ДАННЫХ (МАГИСТРАТУРА)
-
Максим Викторович Абрамов
Научный руководитель
-
Фёдор Витальевич Бушмелёв
Куратор
В рамках семестрового проекта моя задача заключалась в разработке и сравнении нескольких подходов машинного обучения для анализа текстов новостных источников с целью предсказания движения цены на золотые активы.
Работа включала несколько этапов: был проведен сбор текстов из открытых источников, данные были подготовлены и размечены при помощи большой языковой модели (LLM). Далее были реализованы и протестированы несколько моделей машинного обучения, включая нейронные сети (LSTM, RNN), ансамблевые методы (Random Forest, CatBoost) и многослойный перцептрон (MLP).
Результатом работы стала система, которая позволяет эффективно классифицировать тексты, связанные с золотом.