В России разработали нейросеть для прогнозирования биржевых кризисов
Исследователи из Высшей школы экономики представили инновационную нейросетевую модель, способную с 83%-ной точностью прогнозировать краткосрочные кризисы на фондовом рынке за сутки до их наступления. Разработка учитывает как традиционные экономические показатели, так и психологические факторы поведения инвесторов.
По словам авторов исследования, ключевым преимуществом модели стала ее способность работать с «неидеальными» данными, что особенно актуально для российского рынка. Десять лет ученые анализировали динамику индекса Мосбиржи, макроэкономические параметры и индикаторы инвестиционных настроений.
Разработчики рассказали, что главная сложность была в том, чтобы учесть редкие кризисные ситуации — они встречаются меньше чем в четверти всех данных. Еще сложнее оказалось «оцифровать» эмоции инвесторов, ведь их решения часто зависят не только от цифр, но и от настроения рынка.
Чтобы справиться с этим, команда объединила три типа нейросетей: для анализа временных рядов, для поиска долгосрочных зависимостей и с так называемым механизмом внимания. Параллельно они создали специальные индексы, которые помогают «считать» скрытые модели поведения участников рынка.
В тестах система показала точность прогнозов 78,7% в день анализа и 78,85% на следующий торговый день. А после внедрения регулярного обновления данных этот показатель вырос до 83,87%.
Новинку уже заметили в профессиональном сообществе. Эксперты считают, что такие технологии особенно полезны в условиях сегодняшней нестабильности рынков. Модель может помочь частным инвесторам снижать риски, а регуляторам — следить за устойчивостью финансовой системы.
Авторы разработки намерены и дальше совершенствовать алгоритм, уделяя особое внимание адаптации к быстро меняющимся рыночным условиям. Затем технологию можно будет распространить и на другие сегменты финансового рынка.
