Johannes Elgh (jelgh@kth.se)

Nyhetsanalys genom maskininlärning för aktiehandel

Abstract

Denna rapport föreslår en autonom modul för nyhetsanalys. Modulen tränar en klassificerare på historiska nyhetsartiklar där marknadsreaktionen är känd. När sedan den tränade klassificeraren används på precis publicerade nyheter försöker modulen förutspå ifall artikeln var bra eller dålig och ifall berört företags aktie kommer gå upp eller ner i närtid (upp till en vecka).

Att kunna förutspå upp eller ner bättre än chansen evaluerades och klarades av i teorin men blir svår att nyttja i parktiken. Däremot att kunna avgöra ifall en artikel var bra eller dålig presterade modulen väldigt bra på.

Förutsägelsen aggregerades även med en förutsägelse från en annan modul. Denna var baserad på prismönsteranalys. Aggregeringen diskuteras i rapporten men inte prismönsteranalysmodulen.