Прорыв в прогнозировании российского рынка
Финансовые аналитики и инвесторы давно ищут способы предвидеть рыночные штормы. Сотрудники Центра финансовых исследований и анализа данных ФЭН ВШЭ Тамара Теплова, Максим Файзулин и Алексей Куркин предложили инновационное решение для прогнозирования краткосрочных кризисов на российском рынке акций.
Мощь гибридного искусственного интеллекта
Ученые создали уникальную комбинированную модель глубокого обучения, объединив три передовые архитектуры: Temporal Convolutional Network (TCN), Long Short-Term Memory (LSTM) и механизм внимания инвесторов (Attention). Это первое применение столь сложного подхода к данным российской биржи.
Преодоление вызовов анализа
Анализируя данные Мосбиржи (IMOEX) и макроэкономические показатели с 2014 по 2024 год, команда столкнулась с ключевыми трудностями. Редкость кризисных событий создавала риск несбалансированности обучающей выборки. Кроме того, субъективные настроения инвесторов сложно поддаются формализации.
Для учета психологии рынка исследователи разработали специальные индексы инвестиционного настроения с помощью метода главных компонент. Эти индексы эффективно дополняют традиционные данные, улавливая скрытые эмоциональные сигналы.
Впечатляющая точность прогнозов
«Наша модель TCN-LSTM-Attention демонстрирует выдающиеся результаты, — отмечает профессор ВШЭ Тамара Теплова. — Она обрабатывает сложные данные с точностью 78,70% в день наблюдения и 78,85% — на следующий торговый день. Благодаря ежемесячному обновлению и адаптивным окнам точность возрастает до 83,87%. Ключевыми драйверами прогноза стали биржевые индикаторы, капитализация эмитентов и валютные курсы».
Ценный инструмент для финансового сектора
Эта система открывает новые возможности для инвесторов, аналитиков и регуляторов. Она не просто анализирует прошлое, а с высокой надежностью выявляет угрозы за 1-2 дня до их наступления. Регулярная адаптация к новым данным делает ее идеальной основой для динамического мониторинга рисков на российском рынке.
«Разработка имеет огромное практическое значение, — подчеркивает Тамара Теплова. — Она предоставляет действенные инструменты для своевременного реагирования на рыночные потрясения, что критически важно в условиях нестабильности».
Исследование поддержано Программой фундаментальных исследований НИУ ВШЭ в рамках проекта «Центры превосходства».
Источник: naked-science.ru
