Analytická platforma pre spracovanie finančných správ a predikciu správania akciového trhu pomocou metód strojového učenia

Bc. Samuel Šulo

Diplomová práce

Analytical platform for processing financial reports and predicting stock market behavior using machine learning methods

Abstract:

This thesis presents the design and implementation of FinPulse, an analytical platform for processing financial news and predicting stock market behaviour using machine learning methods. Two predictive tasks are addressed: sentiment classification of financial texts and prediction of the next trading day's price movement direction. For sentiment classification, logistic regression and LSTM are compared against the pre-trained FinBERT model, which serves as a reference representing the current standard in financial text processing. For price movement prediction, logistic regression, LightGBM, and LSTM are evaluated. The model outputs are integrated into a web application that combines them with external data sources and presents them through the FinPulse analytical interface. All models are evaluated on publicly available financial data using standard classification metrics.

Abstract:

Práca sa zaoberá návrhom a implementáciou analytickej platformy FinPulse zameranej na spracovanie finančných správ a predikciu správania akciového trhu pomocou metód strojového učenia. V jej rámci sú riešené dve predikčné úlohy – sentimentová klasifikácia finančných textov a predikcia smeru pohybu ceny na nasledujúci obchodný deň. Pre sentimentovú klasifikáciu sú realizované porovnania logistickej regresie a LSTM s predtrénovaným FinBERTom ako referenčným modelom zodpovedajúcim súčasnému štandardu spracovania finančného textu. Pre predikciu pohybu ceny sú porovnávané logistická regresia, LightGBM a LSTM. Výstupy modelov sú integrované do webovej aplikácie, ktorá ich spája s externými dátovými zdrojmi a zobrazuje v analytickom rozhraní FinPulse. Modely sú vyhodnotené na verejne dostupných finančných dátach pomocou štandardných klasifikačných metrík.

Klíčová slova

strojové učenie, spracovanie prirodzeného jazyka, sentimentová analýza, predikcia pohybu ceny akcií, finančné správy, Financial PhraseBank, FinBERT, LSTM, LightGBM, analytická platforma

Jazyk práce: slovenština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 19. 5. 2026

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 19. 6. 2026
• Vedoucí: doc. RNDr. Aleš Horák, Ph.D.
• Oponent: RNDr. Radoslav Sabol

Masarykova univerzita

Fakulta informatiky

Magisterský studijní program / obor:
Softwarové inženýrství / Návrh a vývoj softwarových systémů