В последние годы NLP (Natural Language Processing, обработка естественного языка) все чаще используется в задачах анализа временных рядов, что позволяет повысить точность прогнозирования на основе данных социальных сетей, новостных статей и других источников текстовой информации. Одним из главных методов NLP для анализа временных рядов является тональный анализ (Sentiment Analysis), который позволяет определять тональность текстового контента и прогнозировать, как это повлияет на будущие значения временных рядов. Примеры кода: Для использования NLP для анализа временных рядов можно использовать библиотеки Python, такие как `nltk` и `TextBlob`...

Голову над этой задачей ломают не одно столетие. Есть даже компании, которые стараются силами аналитиков делать такие прогнозы. Но до сих пор не получается хорошо предсказывать финансовые временные ряды. Основная проблема, это нестационарность поведения биржевых цен. Если бы рынок был бы стационарным, то проблема была бы давно решена. Стационарные временные ряды тоже бывают непредсказуемыми, например, белый шум (рулетка в казино, подбрасывание монеты), но ряды биржевых цен имеют "память" в прошлое на некоторое количество фреймов (автокорреляция не сбрасывается сразу в ноль)...