ML-модели повысили точность прогнозов на фондовом рынке
Использование моделей машинного обучения позволяет добиться более высокой точности прогнозирования рисков российского фондового рынка по сравнению с классическими эконометрическими подходами. Предсказательная сила моделей возрастает на 23%, а средняя доходность инвестора может вырасти до 13% годовых. К таким выводам пришел сотрудник базовой кафедры инфраструктуры финансовых рынков ФЭН ВШЭ Никита Лысенок.
Центральной задачей для управления рисками в инвестировании и построении стратегий на фондовом рынке остается оценка волатильности. Это мера изменчивости цены активов, которая показывает, как сильно она может колебаться в течение торгового дня. Ошибки в оценке будущей волатильности напрямую влияют на стоимость опционов, риск-менеджмент портфелей и эффективность инвестиционных стратегий.
Существуют традиционные методы оценки волатильности, например так называемая HAR-модель. Она оценивает три периода по заданным параметрам и строит линейную оценку волатильности на следующий день. Однако эта модель не справляется с оценкой нелинейных рисков. Автор решил выяснить, смогут ли методы машинного обучения показать лучший результат по сравнению с традиционным эконометрическим подходом. Исследование опубликовано в журнале «Фундаментальная и прикладная математика».
Исследование основано на высокочастотных данных по десяти наиболее ликвидным акциям Московской биржи за период с 2014 по 2025 год. Рассмотрены изменения котировок с интервалом 10 минут, что позволяет рассчитывать реализованную волатильность и ее модификации для последующего построения прогнозов. Кроме того, были использованы характеристики доходности и структуры рынка, которые отражают особенности торговли на российской фондовой бирже. Затем сравнивались результаты классического метода HAR и методов машинного обучения: Random Forest, XGBoost и LightGBM. Они способны учитывать нелинейности и сложные взаимодействия переменных. Для оценки качества прогнозов не только использовали стандартные статистические метрики, но и применили полученную волатильность в симуляции реальной торговли акциями.
Результаты показали устойчивое превосходство ML-моделей над классической HAR-моделью. Наиболее заметное улучшение наблюдается на коротких и средних горизонтах прогнозирования. Средняя ошибка прогноза снизилась примерно на 15%, а точность предсказания модели выросла до 23% в зависимости от метода (наилучший результат показал LightGBM). «Модели машинного обучения демонстрируют превосходство как в периоды рыночной стабильности, так и в условиях повышенной турбулентности. Они не обладают даром предвидения, но могут точнее сигнализировать о росте рисков и дают время для ребалансировки портфеля», — указывает сотрудник базовой кафедры инфраструктуры финансовых рынков ФЭН ВШЭ Никита Лысенок.
Симуляция торговли акциями при усилении оценкой волатильности с помощью машинного обучения показала рост доходности на 7 п.п., с 6,48 до 13,68% годовых. «Здесь работает кумулятивный эффект и асимметрия риска. Более точная оценка волатильности позволяет оптимальнее калибровать размер позиции. На отдельной сделке эта разница несущественна, но на горизонте сотен транзакций она превращается в значимые проценты годовой доходности», — объясняет Никита Лысенок.
Вместе с тем автор подчеркнул, что методы машинного обучения для прогнозирования волатильности требуют тщательной настройки параметров и серьезно зависят от данных, на которых проходило обучение. А более высокая точность прогноза волатильности не автоматически трансформируется в экономический выигрыш, и трейдинг все еще требует серьезных навыков и несет значительные риски. «Ключевой фактор устойчивой доходности — это риск-менеджмент: точный прогноз волатильности позволяет своевременно сокращать позицию и избегать глубоких просадок», — указывает автор.
Telegram 
Дзен 
VK Хотя сам факт наличия непонятных объектов на снимках, которые американские астронавты сделали на Луне, известен давно, десятилетиями их списывали на химические дефекты светочувствительной эмульсии фотопленки или блики света в линзах камер. Новая публикация на сайте Пентагона признает их реально существующими объектами, хотя и не делает выводов о их природе.
Крупные травоядные утконосые майазавры известны своим развитым социальным поведением. Они жили семьями и строили гнезда для своих детенышей. Даже название вида переводится с греческого языка как «ящер — хорошая мать». Исследование окаменелых зубов майазавров показало, что они выращивали детенышей совсем не так, как это считалось типичным для животных глубокой древности.
Десятого мая 1940 года вермахт пришел в движение. Через 42 суток англо-французские армии были разгромлены, а Франция капитулировала. Как это произошло, ведь союзники имели больше солдат, танков и пушек, чем немцы? В СССР причиной посчитали нежелание французов воевать, немцы же, говорили советские военные, не внесли в стратегию ничего нового. Реальность была строго обратной: разгром Франции был новым словом в войне, и такой же сценарий Гитлер применил против СССР через год. Что именно произошло и отчего советское руководство не смогло осознать случившееся?
Нейробиологи СПбГУ продемонстрировали, что активация рецептора следовых аминов TAAR1 эффективно подавляет агрессивное поведение, вызванное полным отсутствием серотонина в мозге. В дальнейшем этот результат поможет в разработке лекарственных препаратов, направленных на коррекцию патологических форм агрессии, возникающих при посттравматическом стрессовом расстройстве (ПТСР) и шизофрении.
Крупные травоядные утконосые майазавры известны своим развитым социальным поведением. Они жили семьями и строили гнезда для своих детенышей. Даже название вида переводится с греческого языка как «ящер — хорошая мать». Исследование окаменелых зубов майазавров показало, что они выращивали детенышей совсем не так, как это считалось типичным для животных глубокой древности.
Астрономы впервые использовали гравитационные волны, чтобы косвенно оценить параметры одного из ключевых процессов термоядерного горения в массивных светилах. Именно от него зависит, какие звезды взрываются, какие превращаются в черные дыры и как во Вселенной появляются углерод и кислород — элементы, без которых не было бы ни планет, ни жизни.
В последнее время пуски с российских северных космодромов осуществляют без предварительного уведомления, чего не было в прошлом. Вероятно, дело в недавно упомянутых главой «Роскосмоса» атаках на Плесецк во время пуска. Сегодняшний запуск обеспечил вывод на орбиту космических аппаратов военного назначения.
Химические связи в материале, из которого сделана электроника, разрываются не из-за накопительного износа от протекания тока через них, а из-за электронов с конкретной энергией.
Термоядерные электростанции не смогут конкурировать по цене с возобновляемыми источниками энергии из-за медленного удешевления технологии. По расчетам, расходы на каждую новую установку падали максимум на 8% — много раз ниже ранних ожиданий венчурных инвесторов. Это перечеркивает экономический смысл финансовых вливаний, и мир может никогда не увидеть дешевой термоядерной энергии.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно