Пермские ученые научились прогнозировать стоимость биткоина с учетом настроения рынка

Специалисты Пермского национального исследовательского политехнического университета совершили прорыв в области финансовых прогнозов, разработав нейросетевую модель, которая учитывает эмоциональное состояние участников крипторынка. Подробности — в распоряжении «Инка».

В основе разработки лежат современные архитектуры нейросетей — LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Units), которые научились анализировать не только ценовые показатели, но и психологический фон рынка через индекс страха и жадности (Fear and Greed Index, FGI).

Особенность новой модели заключается в комплексном анализе рыночной ситуации. В отличие от традиционных методов, которые фокусируются исключительно на технических и фундаментальных показателях, разработка пермских ученых учитывает настроения участников рынка, анализируя множество поведенческих факторов.

Среди них — эмоциональная окраска новостей, активность обсуждений в социальных сетях, статистика поисковых запросов и даже скорость реакции инвесторов на рыночные события.

Тестирование модели на исторических данных биржи Binance за период с 2020 по 2024 год продемонстрировало ее превосходство над традиционными методами прогнозирования. В периоды особенно высокой волатильности, когда стандартные модели давали значительные погрешности, новая разработка показывала стабильную точность.

Например, во время резкого роста биткоина в ноябре 2024 года ошибка прогноза оказалась на 8,3% точнее результатов традиционных моделей.

Перспективы применения этой модели выходят далеко за рамки криптовалютного рынка. Ученые уже ведут работу по адаптации технологии для прогнозирования курсов традиционных активов, включая акции и сырьевые товары. Особый интерес разработка представляет для институциональных инвесторов и хедж-фондов, где точность прогнозов напрямую влияет на финансовые результаты.

Результаты исследования опубликованы в ведущем международном журнале Journal of Computational Finance и уже получили положительные отзывы от экспертов финансового сообщества. Разработка велась при поддержке программы «Приоритет-2030», что подчеркивает ее стратегическую важность для развития финансовых технологий в России.