Классификаторы динамики курса валют на основе новостей и аналитических обзоров рынка Форекс

• Опубліковано в: : Індуктивне моделювання складних систем
• Дата: 2013
• Автори: Гараев, Т., Александров, М., Кошулько, О.
• Формат: Стаття
• Мова: Russian
• Опубліковано: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2013
• Теми: Наукові статті
• Онлайн доступ: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83669
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Цитувати: Классификаторы динамики курса валют на основе новостей и аналитических обзоров рынка Форекс / Т. Гараев, М. Александров, О. Кошулько // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2013. — Вип. 5. — С. 166-176. — Бібліогр.: 8 назв. — рос.

Показана возможность выполнять автоматический прогноз котировки пары Евро/Доллар на основе текстовой информации, связанной с рынком Форекс. Предлагаемая методика включает в себя следующие три шага: 1) отбор лингвистических индикаторов (ключевых слов), которые используются как переменные в прогнозных моделях; 2) ручную маркировку текстов для обучения классификаторов; 3) построение классификаторов. В классификаторах используются разные комбинации классов: рост, падение, неизменность, отсутствие роста, отсутствие падения. Для построения классификаторов используются два подхода: индуктивное моделирование (пакет GMDH Shell) и регрессионный анализ (пакет Eviews). Результаты экспериментов показывают преимущество классификаторов, построенных с помощью МГУА, а также возможность использовать предложенную методику как полезное дополнение к существующим численным методам. Показано можливість виконувати автоматичний прогноз котирування пари Євро/Долар на основі текстової інформації, пов'язаної з ринком Форекс. Пропонована методика має такі три кроки: 1) відбір лінгвістичних індикаторів (ключових слів), які використовуються як змінні у прогнозних моделях; 2) ручне маркування текстів для навчання класифікаторів ; 3) побудова класифікаторів. У класифікаторах використовуються різні комбінації класів: зростання, спадання, незмінність, відсутність зростання, відсутність спадання. Для побудови класифікаторів використовуються два підходи: індуктивне моделювання (пакет GMDH Shell) та регресійний аналіз (пакет Eviews). Результати експериментів показують перевагу класифікаторів, побудованих за допомогою МГУА, а також можливість використовувати запропоновану методику як корисне доповнення до існуючих чисельних методів. The possibility to make automatic forecasting for rating the pair Euro/Dollar on the basis of textual information related to Forex market is shown. The proposed technique includes the following three steps: 1) selecting linguistic indicators (keywords) used as variables in models; 2) manual marking of texts for training classifiers; 3) constructing classifiers. Different combinations of classes are used in the classifiers: growth, fall, invariability, non-growth, non-fall are used in the classifiers. To create the classifiers, two approaches are used: inductive modeling (GMDH Shell package) and regression analysis (Eviews package). Results of experiments show advantage of the classifiers built by GMDH and also possibility to use the proposed technique as a useful addition to existing numerical methods.