Aktsia hindade ennustamine sotsiaalmeedia monitooringu põhjal
Nimi
Ardi Aasmaa
Kokkuvõte
Aasta aastalt on investeerimisideede leidmiseks üha enam kasutatud automaatseid süsteeme ja need on muutunud järjest keerulisemaks. Viimastel aastatel on läbi viidud mitmeid uuringuid selle kohta, kuidas kasutada sotsiaalmeedia andmeid aktsiahindade ennustamiseks. Senised tulemused on olnud vasturääkivad, kuna ülesanne on keeruline ja sõltub väga paljudest faktoritest. Antud uurimustöös koguti Twitterist kuue kuu jooksul andmeid 102 Standard Poor’i indeksisse kuuluva firma kohta. Lisaks sotsiaalmeedia andmestikule kasutati finantsandmeid, mis koguti Alpha Vantage’i kaudu. Kasutati viite masinõppe algoritmi, et ennustada maksimaalset kasumit ja kahjumit viie järgneva kauplemispäeva jooksul. Uuriti, kas sotsiaalmeedia andmete lisamine mudelile parandab tulemusi ja kui parandab, siis millist tüüpi kasutajate postitused annavad ennustamisel kõige suurema kasu. Leiti, et sotsiaalmeedia andmete lisamine on kasulik nii maksimaalse kasumi, kui maksimaalse kahjumi ennustamiseks. Mudeli väljundi selgitamiseks kasutati teeki Shap. Leiti, et kõige olulisemateks sisendparameetriteks olid finantsandmed. Sotsiaalmeedia puhul oli kõige rohkem kasu uudisteagentuuride poolt postitatud sõnumitest ja sõnumitest, mille postitasid suhteliselt väikese jälgijate arvuga kasutajad.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Tarkvaratehnika
Juhendaja(d)
Rajesh Sharma
Kaitsmise aasta
2020