Index prediction on the Swedish stock market using natural language processing methods on Swedish news
Varje dag publiceras stora mängder nyheter som både informerar och påverkar människor. I takt med framsteg inom maskininlärning samt att datorkraft blivit mer tillgängligt har nya tillvägagångsätt för att automatisk analysera text tillkommit. I kombination med att mer och mer alternativa datakällor används för att utföra aktieanalyser har detta resulterat i ett nytt forskningområde: automatisk texThis master thesis explores if topic modelling and sentiment analysis on Swedish financial newspaper data can be used to predict the direction of the Swedish stock market. A pipeline was set up where full length articles as well as article summaries were fed into a topic model and a sentiment analysis model. Several methods for combining the outputs of these models were explored in order to create