Financial News Analysis with Machine Learning
Creators: name: Τσιολάκη, Ελένη Δημητρίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Οικονομικές ειδήσεις
Μηχανική μάθηση
Ανάλυση συναισθήματος
Financial news
Machine learning
Sentiment analysis

description: The financial market is a complex and dynamic system that is affected by economic, and not only, factors. News articles are an important source of information for investors and traders as they provide insight into the current state of the market and the likely future direction of the economy. In this thesis, we focus on sentiment analysis in financial news articles, which can provide valuable insights into market sentiment and its potential impact on financial decisions. The study is divided into several stages, first by analyzing the data collection, cleaning and preprocessing it, handling the unbalanced nature of the dataset, and finally training and evaluating the machine learning models. Simple models such as Naive Bayes and Logistic Regression, as well as more advanced techniques such as the BERT model have been used to predict sentiment extracted from articles. The experiments conducted examined which is the best method to deal with imbalance in the data, which model performs best in the multi-class problem considering the label positive-negative-neutral, and which model performs best in the binary classification problem, considering only the positive and negative examples. The methodologies used have shown that advanced Natural Language Processing techniques and Machine Learning algorithms can effectively analyze financial news articles and produce accurate results.
description: Η χρηματοπιστωτική αγορά είναι ένα σύνθετο και δυναμικό σύστημα που επηρεάζεται από οικονομικούς, και όχι μόνο, παράγοντες. Τα άρθρα ειδήσεων αποτελούν σημαντική πηγή πληροφοριών για τους επενδυτές και τους εμπόρους, καθώς παρέχουν πληροφορίες για την τρέχουσα κατάσταση της αγοράς και την πιθανή μελλοντική κατεύθυνση της οικονομίας. Σε αυτή τη διπλωματική, εστιάζουμε στην ανάλυση συναισθήματος σε άρθρα οικονομικών ειδήσεων, τα οποία μπορούν να παρέχουν πολύτιμες γνώσεις για το συναίσθημα της αγοράς και τον πιθανό αντίκτυπό της στις οικονομικές αποφάσεις. Η μελέτη χωρίζεται σε διάφορα στάδια, αρχικά με την ανάλυση της συλλογής δεδομένων, τον καθαρισμό και την προεπεξεργασία τους, τον χειρισμό της μη ισορροπημένης φύσης του συνόλου δεδομένων και τέλος την εκπαίδευση και αξιολόγηση των μοντέλων μηχανικής μάθησης. Απλά μοντέλα όπως τα Naive Bayes και Logistic Regression, καθώς και πιο προηγμένες τεχνικές όπως το μοντέλο BERT έχουν χρησιμοποιηθεί για την πρόβλεψη του συναισθήματος που εξάγεται από τα άρθρα. Τα πειράματα που έγιναν εξέτασαν ποια είναι η καλύτερη μέθοδος για την αντιμετώπιση της ανισορροπίας στα δεδομένα, ποιο είναι το μοντέλο που έχει την καλύτερη απόδοση στο πρόβλημα πολλαπλών κλάσεων, λαμβάνοντας υπόψη την ετικέτα θετικό-αρνητικό-ουδέτερο και ποιο είναι το μοντέλο με την καλύτερη απόδοση στο δυαδικό πρόβλημα ταξινόμησης, λαμβάνοντας υπόψη μόνο τα θετικά και αρνητικά παραδείγματα. Οι μεθοδολογίες που χρησιμοποιήθηκαν έδειξαν ότι οι προηγμένες τεχνικές Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας και οι αλγόριθμοι Μηχανικής Μάθησης μπορούν να αναλύσουν αποτελεσματικά άρθρα οικονομικών ειδήσεων και να παράγουν ακριβή αποτελέσματα.