Данная работа посвящена реализации алгоритмов машинного обучения для торговли на фондовой бирже. Задачи, которые решались в ходе работы: 1. Реализация алгоритма классификации новостей для нахождения новостей, способных повлиять на цены акций компании. 2. Реализация алгоритма осуществления сделок на фондовой бирже, использующего в своей стратегии новостной фон. 3. Анализ результатов совместного использования реализованных алгоритмов. Работа была проведена с использованием методов обработки естественного языка и алгоритмов глубокого обучения с подкреплением. Полученное решение позволяет делать прогноз тренда акций на небольшой промежуток времени для осуществления внутридневных сделок. На основании полученных результатов был сделан вывод о возможности применения реализованного решения для торговли на фондовой бирже.

This work is devoted to the implementation of machine learning algorithms for trading on the stock. Tasks that were solved in the course of work: 1. Implementation of the news classification algorithm for finding news that can affect the prices of the company's shares. 2. Implementation of an algorithm for carrying out transactions on the stock exchange, using the news background in its strategy. 3. Analysis of the results of joint use of the implemented algorithms. The work was carried out using natural language processing techniques and deep reinforcement learning algorithms. The resulting solution allows you to forecast the trend of stocks for a short period of time to carry out intraday transactions. Based on the results obtained, it was concluded that it is possible to use the implemented solution for trading on the stock exchange.