ВШЭ разработала нейросеть для прогнозирования фондовых кризисов с точностью свыше 83%

Новая нейросеть предскажет кризисы на фондовом рынке России за 1-2 дня до начала. Экономисты из ВШЭ разработали нейросетевую модель, способную за сутки до события с точностью более 83% предупредить о приближении краткосрочного фондового кризиса. Модель работает даже на сложных, несбалансированных данных и учитывает не только экономические показатели, но и настроение инвесторов.

В России появилась нейросеть, которая умеет предсказывать кризисы на фондовом рынке Исследователи НИУ ВШЭ создали «умную» систему, которая, по их словам, способна предупреждать о краткосрочном фондовом кризисе за сутки до события. Нейросеть анализирует биржевые индикаторы и капитализацию компаний, в том числе эмитентов акций и рыночные курсы валют. По подсчетам ученых, ИИ предсказывает кризисы с 83%-ной точностью. Технологию разработали профессор факультета экономических наук НИУ ВШЭ Тамара Теплова и сотрудники Максим Файзулин и Алексей Куркин. Гибридная модель сочетает в себе сразу три архитектуры машинного обучения. Можно сказать, что она обладает вниманием, краткосрочной памятью и высокой способностью к анализу и классификации информации. Ранее специалисты не применяли такую сложную структуру для чтения биржевых данных. Обучение строилось на рыночных и макроэкономических показателях в первую очередь индексе Мосбиржи IMOEX , которые были «подняты» с 2014 по 2024 год. Во внимание взяли и характер кризисов и фактор настроения инвесторов. Чтобы нейросеть не игнорировала редкие сигналы, ученые разработали составные индексы внутреннего и внешнего инвестиционного настроения, используя метод главных компонент. Именно эта технология улавливает скрытые стимулы участников за несколько торговых дней. «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%», — профессор Тамара Теплова Теперь мы знаем, на какие деньги ученые будут продолжать свои исследования!

В России создали нейросеть для прогноза кризисов на фондовом рынке Ученые ВШЭ создали нейросетевую модель, которая за сутки до события с точностью свыше 83% предупреждает о приближении краткосрочного фондового кризиса. Как это работает Взяли все самое модное из машинного обучения — временные сверточные сети TCN , цепочки LSTM для памяти длиннее, чем у инвесторов в 2008-м и «внимание» Attention , которое помогает модели фокусироваться на самом важном. И все это впервые применили к российским биржевым данным. Чем кормили нейросеть — данные за 2014–2024 годы; — индекс Мосбиржи; — настроения инвесторов — макроэкономические показатели и прочие хитрые сигналы, которые обычный трейдер замечает, когда уже поздно. Ученые даже создали индексы внутреннего и внешнего настроения инвесторов — чтобы модель улавливала не только сухие цифры, но и скрытые эмоции рынка. Результат — 78,85% точности на следующий торговый день; — и до 83,87% после ежемесячной «переподготовки» и умных временных окон. Что сильнее всего влияет на ее предсказания? Биржевые индикаторы, капитализация компаний и валютные курсы. Проще говоря, все то, что опытный трейдер и сам бы проверял — если бы умел спать 0 часов, не паниковать при красных свечах и не тратить на «анализ» половину дня в сторис и шортсах. #Около_Рынка

В России создана нейросеть, предсказывающая кризисы на бирже с точностью 84% Разработка экономистов из ВШЭ позволяет за сутки до события предупредить о приближении короткого фондового кризиса. Программа способна работать со сложными и несбалансированными показателями и учитывает даже настроение инвесторов, заявили в ВШЭ. Разработанная система может стать важным инструментом в арсенале инвесторов, финансовых аналитиков и регуляторов. Она позволяет не просто ретроспективно анализировать кризисные периоды, но заранее и с высокой достоверностью выявлять угрозы на горизонте 1–2 дней, — заявили разработчики. Как работает? Модель TCN — LSTM — Attention сочетает в себе подходы глубинного обучения и механизма внимания. Ее «прогнали» на макроэкономических, рыночных и иных данных с 2014 по 2024 год. Также использовалась месячная повторная тренировка, что повысило точность нейросети. #Технологии

Нейросеть научили предсказывать кризисы на фондовом рынке России Авторы проанализировали данные с 2014 по 2024 год, включающие рыночные и макроэкономические показатели в первую очередь индекс Мосбиржи IMOEX , а также индикаторы настроений инвесторов. Расходимся. Скайнет победил. с точностью 84%. Всего хорошего. Пока. Пока.

В России создали нейросеть, предсказывающую кризисы на фондовом рынке, сообщила пресс-служба НИУ ВШЭ. Модель обрабатывает неравномерные данные и достигает точности более 83%. / Наука

Исследователи из России разработали нейросетевую модель, способную за сутки до события с точностью более 83% предупредить о приближении краткосрочного фондового кризиса - по мнению специалистов НИУ ВШЭ, разработанная система может стать важным инструментом в арсенале инвесторов, финансовых аналитиков и регуляторов. "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" - отмечают профессора учреждения. Для ее обучения специалисты проанализировали данные с 2014 года по 2024 год, включающие рыночные и макроэкономические показатели, в первую очередь индекс Мосбиржи IMOEX, а также индикаторы настроений инвесторов. При подготовке данных ученым пришлось учесть несколько специфических особенностей этой области знаний, в том числе редкий характер кризисов и связанных с ним сигналов, а также подверженность инвесторов субъективным настроениям.

​ Российские экономисты разработали модель, предсказывающую биржевые потрясения за 1–2 дня Прогнозировать падения фондового рынка заранее — задача, над которой работают аналитики по всему миру. В России предложили алгоритм, способный за 1–2 дня предупредить о вероятном кризисе с высокой точностью. Сотрудники Центра финансовых исследований и анализа данных факультета экономических наук ВШЭ разработали гибридную нейросетевую модель, совмещающую Temporal Convolutional Network TCN , Long Short-Term Memory LSTM и механизм Attention. Это первый опыт применения столь сложной архитектуры к российским биржевым данным. В исследовании использовалась информация за 2014–2024 годы: индекс Мосбиржи IMOEX, макроэкономические показатели, а также составные индексы внутреннего и внешнего инвестиционного настроения. Последние разработали с помощью метода главных компонент, чтобы зафиксировать эмоциональные сигналы участников торгов, которые традиционные модели часто упускают. Одной из главных трудностей стало то, что кризисные периоды составляют лишь до четверти всех наблюдений, из-за чего модель могла игнорировать редкие сигналы. Для решения этой проблемы авторы применили подходы, позволяющие уравновесить обучающую выборку, а также адаптивные временные окна и повторное обучение. Точность прогноза достигла 78,7% в день события и 78,85% на следующий торговый день. При регулярном обновлении данных показатель вырос до 83,87%. Наибольшее влияние на результат оказывали биржевые индикаторы, капитализация компаний-эмитентов и валютные курсы. Разработанная система ориентирована на инвесторов, аналитиков и регуляторов. Она не только анализирует прошлые колебания рынка, но и выявляет риски на горизонте до двух дней, что дает участникам торгов время на корректировку стратегии.

В России создали нейросеть для предсказания кризисов на фондовом рынке Нейросеть от исследователей НИУ ВШЭ способна за сутки до события с точностью более 83% предупредить о приближении краткосрочного фондового кризиса. Для обучения модели специалисты проанализировали данные с 2014 года по 2024 год: рыночные и макроэкономические показатели, в первую очередь индекс Мосбиржи IMOEX, а также индикаторы настроений инвесторов. -секреты: новости

Вот теперь заживём: в РФ создана нейросеть, предсказывающая кризисы на фондовом рынке. Правда, месяца за полтора до схлопывания ИИ-хайпа она не предупредит: нейросетевая модель НИУ ВШЭ способна за сутки до события с точностью более 83% предупредить о приближении краткосрочного фондового кризиса. Сотрудники НИУ ВШЭ разработали гибридную модель, которая сочетает три разных архитектуры машинного обучения - механизм внимания, темпоральные сверточные сети и подход LTSM, подразумевающий наличие у ИИ своеобразной краткосрочной памяти. Для ее обучения специалисты проанализировали данные с 2014 года по 2024 год позвольте, а где 2008-й!? , включающие рыночные и макроэкономические показатели, в первую очередь индекс Мосбиржи IMOEX, а также индикаторы настроений инвесторов. Исследователи также разработали составные индексы внутреннего и внешнего инвестиционного настроения, используя метод главных компонент. Эти индексы дополняют традиционные макроэкономические и рыночные переменные, позволяя уловить скрытые эмоциональные сигналы участников торгов на более дальних временных горизонтах прогнозирования. "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", - пояснили во ВШЭ. ‍ “...78,70% при прогнозе кризисных событий в день наблюдения и 78,85% - на следующий торговый день”. Не совсем понятно, зачем нужен прогноз уже после кризиса, ну да ладно. Подписаться — Верным курсом