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.