Детальная информация

Актуальность темы обусловлена ростом объёма финансовых данных, расширением индексных линеек и необходимостью регулярной подготовки единообразных описаний финансовых индексов. Ручное формирование таких описаний требует значительных временных затрат и плохо масштабируется при увеличении количества финансовых инструментов. Цель работы заключается в разработке модульной системы аналитической генерации текстов для описания финансовых индексов, включающей алгоритм идентификации макроэкономических состояний и архитектуру автоматизированной генерации финансово-аналитических описаний. В первой главе рассмотрены теоретические основы автоматической генерации текстов, методы макроэкономической диагностики и архитектуры интеллектуальных аналитических систем. Во второй главе разработан алгоритм идентификации макроэкономических режимов на основе скрытых марковских моделей, а также спроектирована архитектура системы генерации описаний финансовых индексов. В третьей главе проведена апробация предложенной системы, рассмотрены результаты классификации макроэкономических режимов, качество и согласованность сгенерированных описаний, а также производительность и масштабируемость решения. В рамках работы предложена архитектура, объединяющая получение данных через API Cbonds, предварительную обработку и классификацию индексов, формирование аналитического контекста, построение входных запросов к языковой модели и генерацию текстовых описаний. Отдельное внимание уделено реализации автоматического и ручного режимов запуска системы. Практическая значимость работы заключается в возможности применения разработанного подхода для автоматизации подготовки описаний финансовых индексов, снижения трудозатрат аналитиков и обеспечения единого стиля финансово-аналитических текстов.

The relevance of the topic is determined by the growth of financial data volumes, the expansion of index families, and the need for regular preparation of standardized descriptions of financial indices. Manual preparation of such descriptions requires significant time resources and becomes difficult to scale as the number of financial instruments increases. The purpose of the study is to develop a modular system for analytical text generation for financial index descriptions, including an algorithm for identifying macroeconomic states and an architecture for automated generation of financial analytical descriptions. The first chapter examines the theoretical foundations of automatic text generation, methods of macroeconomic diagnostics, and architectures of intelligent analytical systems. The second chapter develops an algorithm for identifying macroeconomic regimes based on hidden Markov models and presents the architecture of the system for generating financial index descriptions. The third chapter provides an approbation of the proposed system, analyzes the results of macroeconomic regime classification, evaluates the quality and consistency of generated descriptions, and considers the performance and scalability of the solution. The paper proposes an architecture that combines data retrieval through the Cbonds API, preliminary data processing and index classification, formation of analytical context, construction of input prompts for a language model, and generation of textual descriptions. Special attention is paid to the implementation of automatic and manual system launch modes. The practical significance of the work lies in the possibility of applying the proposed approach to automate the preparation of financial index descriptions, reduce analysts’ workload, and ensure a unified style of financial analytical texts.