В данной работе рассмотрены различные модели прогнозирования доходности российского и американского фондового рынка на основе индексов тональности текста. Модели реализованы в программе Stata. Описаны основные этапы реализации и тестирования точности моделей. Дано обоснование выбора тех или иных моделей и реализован веб-сервис на Java EE по прогнозированию доходности фондового рынка на основе выбранных моделей в период пандемии COVID-19.

In this work different models based on text sentiment analysis and predicts returns on USA and Russian stock market are analyzed. Models are developed using Stata program. The main steps in development and accuracy testing are described. The choice of models to build forecasting web-service is explained. Web-service to predict returns of the stock market based on chosen models during the pandemic of COVID-19 is built using Java EE.