Исследовательский проектный семинар № 8

Тип проекта

Фундаментальный

Инициатор проекта от НИУ ВШЭ

Проектно-учебная лаборатория анализа финансовых рынков (ЛАФР) факультета экономических наук НИУ ВШЭ

Теплова Тамара Викторовна, профессор, руководитель ЛАФР,emailtteplova@hse.ru

Описание проекта (максимум 250 слов)

Краткая характеристика проекта

В фокусе проекта - исследование влияния новостной среды на возникновение аномалий на фондовых рынках развитых и развивающихся стран с применением методов искусственного интеллекта.

Цель проекта - разработка и развитие методов и моделей искусственного интеллекта (ИИ) и анализа big data с целью выявления влияния новостного фона на возникновение аномалий на фондовых рынках.

Задачи проекта:

1.      Анализ новостных лент по компаниям развитых и развивающихся рынков с применением технологий сбора и обработки bigdata.

2.      Анализ влияния новостного фона на возникновение аномалий в ценообразовании финансовых инструментов (акций, облигаций компаний развитых и развивающихся рынков) с применением методов машинного обучения.

Планируемые результаты:

1.      Разработан программный код для сбора данных и анализа новостных лент по компаниям развитых и развивающихся стран.

2.      Сформирована база данных, включающая характеристики новостного фона, а также показатели доходности, волатильности и ликвидности финансовых инструментов рассматриваемых компаний.

3.      Развиты модели ИИ, позволяющие выявить влияние новостного фона на возникновение аномалий на фондовых рынках.

Формат предоставления результатов, подлежащих оцениванию:

- программный код для сбора и анализа новостных лент компаний,

-программный код для анализа влияния новостного фона на возникновение аномалий на финансовых рынках,

- база данных для проведения эмпирического исследования,

- отчет о проведении исследования в формате Word.

Принципы оценивания результатов выполнения проекта:

По шкале от 0 до 10 оценивается:

- О1 - сбор репрезентативной базы данных по компаниям развитых и развивающихся рынков (не менее 3 рынков, не менее 30 компаний на каждом рынке, период анализа с 2015 по 2019 гг.);

- О2 - разработка корректного программного кода для решения поставленных задач, пригодного к дальнейшему применению для компаний других рынков;

- О3 - тестирование моделей ИИ, позволяющих выявить влияние новостного фона на возникновение аномалий;

- О4 - отчет о проделанной работе, содержащий обзор литературы, подробное, последовательное и логичное описание хода работ и обоснованные выводы.

Итоговая оценка рассчитывается по формуле:

Оитоговая = 0,3*О1 + 0,25*О2 + 0,25*О3 + 0,2*О4

Оценка ниже «4» до «4» не округляется.

Количество студентов на проекте

2 курс – 2 студента

3 курс – 2 студента

4 курс – 2 студента