Πρόβλεψη σημείου αλλαγής οικονομικών δεδομένων με χρήση Νευρωνικών Δικτύων
Creators: name: Αγγελής, Σπυρίδων Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Μηχανική Μάθηση
Βαθιά Νευρωνικά Δίκτυα
Οικονομικά Δεδομένα
Machine Learning
Deep Neural Networks
Financial Data

description: Σκοπός της διπλωματικής εργασίας είναι η μελέτη των τρόπων χρήσης της μηχανικής μάθησης σε οικονομικά δεδομένα. Συγκεκριμένα εξετάστηκε κατά πόσο μπορούν οικονομικά άρθρα να χρησιμοποιηθούν, είτε αυτούσια είτε σε συνδυασμό με άλλα οικονομικά δεδομένα, για να εκπαιδεύσουν Νευρωνικά Δίκτυα τα οποία θα προβλέπουν σημεία αλλαγής ή κατεύθυνση τάσης στη τιμή κλεισίματος μιας μετοχής. Αρχικά έγινε ετικετοποίηση ενός συνόλου δεδομένων οικονομικών άρθρων συσχετίζοντας τα οικονομικά άρθρα με σημεία αλλαγής στο σήμα της τιμής κλεισίματος των αντίστοιχων μετοχών. Στην συνέχεια εκπαιδεύτηκαν και αξιολογήθηκαν διαφορετικές αρχιτεκτονικές Νευρωνικών Δικτύων. Τα διαφορετικά Νευρωνικά Δίκτυα εκπαιδεύτηκαν πρώτα μόνο με τα οικονομικά άρθρα και στην συνέχεια προστέθηκαν επιπλέον χαρακτηριστικά όπως το συναίσθημα των άρθρων και η μεταβλητότητα (volatility) της τιμής των μετοχών. Τα αποτελέσματα έδειξαν ότι η προσθήκη επιπλέον χαρακτηριστικών και ιδιαιτέρως της μεταβλητότητας βελτίωσε σημαντικά την απόδοση των Νευρωνικών δικτύων. Τέλος, διαφορετικές αρχιτεκτονικές Νευρικών δικτύων αξιολογήθηκαν και στην πρόβλεψη της κατεύθυνσης της τάσης της τιμής της μετοχής. Τα αποτελέσματα έδειξαν ότι τα Νευρωνικά Δίκτυα δεν μπόρεσαν να προβλέψουν την τάση μόνο με τη χρήση των οικονομικών άρθρων αλλά έδωσαν καλύτερα αποτελέσματα όταν μαζί με τα οικονομικά άρθρα προστέθηκε και ένας αριθμός από τεχνικούς δείκτες
description: The purpose of this thesis is to study the usage of machine learning algorithms on financial data. Specifically, we investigated if financial news articles can be used effectively, either by their own or in conjunction with additional financial data, to train Neural Networks that can predict change points and trends in the closing price signal of stocks. Firstly, a financial news article dataset was labeled by combining financial news articles with change points in the closing price of a number of stock signals. Initially, four different neural network model architectures, feed forward dense, GRU, LSTM and BERT, were trained with the financial news data and were evaluated in the change point prediction task. Next, these network architectures were extended in order to allow the input of numerical and categorical features, such as price volatility information and news sentiment, in conjunction with the financial news text. These experiments showed that the models that were trained with the text and volatility performed significantly better that the models that were trained only with text. Finally, these four neural network architectures were trained and evaluated in the task of predicting the trend direction with input features the news articles, the news sentiment and several trading indicators. The models with only the news text or with the news text and sentiment input features failed to predict the trend. The models with the technical indicators as additional input features performed slightly better