NLP, сантименты, фондовый рынок.

Решил покопаться в парсинге и сантиментах. То бишь пишем код, который цепляется к какому то сайту, выкачивает оттуда новости, а затем на ее основе делаем сантимент анализ и строим какие то прогнозы. Полистал иностранную литературу (на русском ничего не нашел, если у кого есть ссылки — кидайте), и нашел 2 схемы оценки сантиментов для фондовых рынков. Первое это Natural Language Processing, которые на основе ЛИНГВИСТИЧЕСКОГО анализа оценивают текст — позитивный он, негативный, или нейтральный.  Вторая схема — когда ты читаешь новости и вручную ставишь лейблы — позитивные это новости для фондового (или какой то конкретной бумажки) или негативные. А затем векторизация и уже на новых новостях железный болван ставит лейблы сам. Из прочитанного мною, нигде в заключении вроде не писали о каких то позитивных результатах, но чтобы не стоять на месте и узнать что, то новое, разобрать эту тему все равно будет полезно.
Все что я пишу очень сыро и пишу в том числе чтобы самому структурировать для себя эту новую тему и получить отклик от людей которые этим занимались.
Какие вижу траблы — во первых все найденные коды для анализа новостей на английском, а торгую я на отечественной бирже. А заниматься хочется именно чем то прикладным, хотя бы гипотетически полезным. Есть на пайтоне библиотека dostoevsky, работающая с русским языком, но поставить мне ее не получилось. Во вторых — откуда скачивать финансовые новости? Я принципиально не читаю новости, так как не хочу вносить хаос в свой уютный внутренний мир алготрейдера сопли, хейт, балобольство внешнего мира. Поэтому так сразу и не скажу откуда можно выкачать какой то длинный архив новостей касающийся отечественных компаний. Если кто в курсе — подсказывайте.