Предмет. Взаимосвязь между сентиментом новостного фона и доходностью ценных бумаг. Цели. Количественная оценка влияния сентимента новостей на доходность акций российского фондового рынка и выявление асимметрии реакции цен на позитивные и негативные информационные сигналы с учетом временных горизонтов, размера капитализации эмитентов и отраслевой принадлежности. Методология. Использованы методы сентимент-анализа текстовых данных на основе трансформерных моделей глубокого обучения, а также методология event-study. Эмпирическая база включает минутные данные по акциям 50 крупнейших эмитентов Московской биржи и корпус сообщений из специализированных Telegram-каналов за период 2020–2025 гг. Для проверки гипотез применены t-тест Уэлча и регрессионные модели с робастными стандартными ошибками. Результаты. Установлена устойчивая асимметрия реакции рынка: негативные новости вызывают более выраженные ценовые изменения по сравнению с позитивными на всех анализируемых временных горизонтах, причем наибольший эффект наблюдается в краткосрочном интервале. Зависимость чувствительности доходности к сентименту от размера капитализации эмитента в целом не выявлена. Обнаружено перекрестное секторное влияние новостей крупных компаний на доходность менее крупных эмитентов на среднесрочном и суточном горизонтах. Выводы. Новостной сентимент является значимым фактором краткосрочной динамики акций на российском фондовом рынке. Полученные результаты расширяют понимание механизмов ценообразования на развивающихся рынках и могут быть использованы при разработке количественных инвестиционных стратегий, учитывающих реакцию на информационные сигналы.
Теплова Т.В., Соколова Т.В., Файзулин М.С., Куркин А.В. Сентимент инвесторов и аномалии в поведении биржевых характеристик инвестиционных активов. М.: ИНФРА-М, 2022. 199 с. DOI: 10.12737/1925519 EDN: QSJCFY
Федорова Е.А., Пыльцин И.В., Ковальчук Ю.А., Дроговоз П.А. Новости и социальные сети российских компаний: степень влияния на рынок ценных бумаг // Журнал Новой экономической ассоциации. 2022. № 1. С. 32–52. DOI: 10.31737/2221-2264-2022-53-1-2 EDN: XDMTEM
Шиболденков В.А., Тюрнев А.Н., Афанасьев К.М., Пресняков А.О. Анализ взаимной динамики котировок акций и тональности текстовых упоминаний в СМИ компании «OZON Holdings PLC» с применением корреляционного и сентимент-анализа // Финансы и управление. 2025. № 2. С. 131–156. DOI: 10.25136/2409-7802.2025.2.74271 EDN: OYZJBE
Теплова Т.В., Соколова Т.В., Томтосов А.Ф. и др. Сентимент частных инвесторов в объяснении различий в биржевых характеристиках акций российского рынка // Журнал Новой экономической ассоциации. 2022. № 1. С. 53–84. DOI: 10.31737/2221-2264-2022-53-1-3 EDN: LKUAKW
Семеко Г.В. Влияние массмедиа на финансовый сектор: эффекты, возможности, риски // Социальные новации и социальные науки. 2024. № 4. С. 9–24. DOI: 10.31249/snsn/2024.04.01 EDN: MNKJWN
Davidovic M., McCleary J. News Sentiment and Stock Market Dynamics: A Machine Learning Investigation. Journal of Risk and Financial Management, 2025, vol. 18, iss. 8. DOI: 10.3390/jrfm18080412 EDN: ICGWOG
Verma R., Verma P. Economic News, Social Media Sentiments, and Stock Returns: Which Is a Bigger Driver? Journal of Risk and Financial Management, 2025, vol. 18, iss. 1. DOI: 10.3390/jrfm18010016 EDN: QJJOMX
Gambarelli L., Muzzioli S. News Sentiment Indicators and the Cross-Section of Stock Returns in the European Stock Market. International Review of Economics and Finance, 2025, vol. 101, 104207. DOI: 10.1016/j.iref.2025.104207 EDN: LFFETS
Leippold M., Wang Q., Yang M. Technical Patterns and News Sentiment in Stock Markets. The Journal of Finance and Data Science, 2024, vol. 10, 100145. DOI: 10.1016/j.jfds.2024.100145
Yeguang C., El-Jahel L., Vu T. News Sentiment and Commodity Futures Investing. The Journal of Futures Markets, 2025, vol. 45, iss. 10, pp. 1740–1756. DOI: 10.1002/fut.70019 EDN: XYRXOF
Cohen G., Aiche A., Eichel R. Artificial Intelligence Models for Predicting Stock Returns Using Fundamental, Technical, and Entropy-Based Strategies: A Semantic-Augmented Hybrid Approach. Entropy, 2025, vol. 27, iss. 6. DOI: 10.3390/e27060550 EDN: XLIJZO
Bansal S., Singh B.K., Jain M.K. An Analysis of Different Sentiment Analysis Models on Financial Text Using Transformer. MULTINOVA: First International Conference on Artificial Intelligence in Engineering, Healthcare and Sciences. Atlantis Press, 2025, pp. 83–99. DOI: 10.2991/978-94-6463-852-3_6
Pontes E.L., González-Gallardo C.-E., Bordea G. et al. Backtesting Sentiment Signals for Trading: Evaluating the Viability of Alpha Generation from Sentiment Analysis. 2025. DOI: 10.48550/arXiv.2507.03350
Nyakurukwa K., Seetharam Y. Leveraging Sentiment Connectedness for Portfolio Optimisation: A Minimum Connectedness Approach. Review of Behavioral Finance, 2025, vol. 17, iss. 5, pp. 908–917. DOI: 10.1108/RBF-03-2025-0125 EDN: EMZAFB
