Ограничительные экономические меры со стороны недружественных государств стали для российской экономики новыми реалиями. В данной работе оценивается влияние информации о санкциях на валютный курс. В качестве источника информации были использованы новостные ленты РБК, Интерфакс, "Ведомости", содержащие более 225 тысяч новостей соответствующего характера. В новостной ленте "Ведомости" было отобрано более 58 тыс. текстов, в ленте Интерфакс - 67 тыс. текстов и РБК - 100 тыс. С использованием тематического моделирования были выделены такие темы, как "антисанкционная политика", "санкции недружественных государств", "обход санкций" и "отраслевые санкции". В настоящем исследовании применен алгоритм на основе нейросетевой модели BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), который позволяет проводить тематическое моделирование с учетом семантики текста и выявлять более сложные темы. С помощью двухуровневой методологии ("случайный лес" и GARCH-моделирование) была установлена взаимосвязь полученных санкционных индексов и курса валюты (доллар к рублю). В целом из построенных моделей можно сделать заключение о значимости санкционных индексов и их связи с курсом валюты. При этом особенно высокое значение имеет разработанный индекс антисанкционной политики, который раскрывает усилия государства по противодействию направленным против России санкциям и укреплению отечественной экономики. Результаты исследования могут быть использованы практиками для корректировки финансовых стратегий компаний в условиях санкций, органами государственной власти для нивелирования негативного влияния санкций на финансовые рынки.