C точностью до 83%: нейросеть, предсказывающую кризисы на фондовом рынке, создали в НИУ ВШЭ

Ученые из НИУ ВШЭ создали нейросеть, способную за 24 часа до события с точностью более 83% предупредить о приближении краткосрочного фондового кризиса.

Работа имеет высокую практическую значимость для национального финансового сектора: она предлагает действенные инструменты для своевременного выявления рыночных потрясений, что особенно актуально для нестабильной макроэкономической среды.

Тамара Теплова, профессор факультета экономических наук НИУ ВШЭ

Для получения такого прогноза создали гибридную модель. Она сочетает три архитектуры машинного обучения — механизм внимания, темпоральные сверточные сети и LSTM, что позволяет ИИ иметь краткосрочную память. Это новшество в применении сложных структур к российским биржевым данным ранее не использовалось экономистами.

Для обучения модели исследователи проанализировали данные с 2014 по 2024 год, включая рыночные и макроэкономические показатели, такие как индекс Мосбиржи IMOEX и индикаторы настроений инвесторов. Ученым пришлось учитывать редкость кризисов и влияние субъективных настроений на поведение инвесторов.

Для решения этих задач разработали составные индексы внутреннего и внешнего инвестиционного настроения с использованием метода главных компонент. Эти индексы дополняют традиционные макроэкономические и рыночные переменные, позволяя уловить скрытые эмоциональные сигналы участников торгов на более дальних временных горизонтах. Благодаря этому модель достигла высокой точности прогнозирования, что позволяет предсказать краткосрочный кризис на фондовом рынке за сутки до его начала.

Модель эффективно обрабатывает неравномерные данные и достигает точности 78,70% при прогнозе кризисных событий в день наблюдения и 78,85% - на следующий торговый день. Использование месячной повторной тренировки и адаптивных временных окон позволило довести точность до 83,87%. Ключевыми факторами, влияющими на предсказания, оказались биржевые индикаторы, капитализация компаний - эмитентов акций и рыночные курсы валют.

Тамара Теплова, профессор факультета экономических наук НИУ ВШЭ

Ранее www1.ru сообщал, что Smart Engines создала новую биполярную морфологическую нейросеть.