Введение . На современном быстро меняющемся фондовом рынке новостные настроения играют решающую роль в формировании поведения инвесторов и влиянии на цены акций. Анализируя настроения в новостных статьях, связанных с акциями, инвесторы могут получить ценную информацию для принятия обоснованных торговых решений. В этом блоге мы рассмотрим, как модели машинного обучения в Python можно использовать для анализа настроений в новостях о ценах на акции. Мы рассмотрим процесс создания и обучения..

ПРЕДИСЛОВИЕ В серии постов я пытаюсь собрать данные с финансовых рынков и построить работающую модель машинного обучения для прогнозирования будущих колебаний стоимости акций. Напомню, что я уже создал скрипты для сбора 15 наиболее важных финансовых показателей эффективности для публично торгуемых компаний, включая исторические данные. У меня также есть сценарии для удаления информации о рыночных условиях и будущих рыночных ожиданиях для тех же акций. В конечном результате..