Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
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.
Работа сотрудников Центра финансовых исследований и анализа данных ФЭН ВШЭ Тамары Тепловой, Максима Файзулина и Алексея Куркина опубликована в журнале Socio-Economic Planning Sciences.
Как предсказать шторм на фондовом рынке? Знать ответ на этот вопрос хотят финансовые аналитики и инвесторы по всему миру. Работа сотрудников Центра финансовых исследований и анализа данных ФЭН ВШЭ Тамары Тепловой, Максима Файзулина и Алексея Куркина предлагает оригинальный подход к прогнозированию краткосрочных кризисов на отечественном рынке акций. Созданная ими гибридная модель глубокого обучения, сочетающая три архитектуры: Temporal Convolutional Network (TCN), Long Short-Term Memory (LSTM) и Attention (механизм внимания инвесторов), — это первая попытка применить столь сложную структуру к российским биржевым данным.
Авторы проанализировали данные с 2014 по 2024 год, включающие рыночные и макроэкономические показатели (в первую очередь индекс Мосбиржи IMOEX), а также индикаторы настроений инвесторов. Чтобы спрогнозировать вероятность наступления кризиса на ближайшие 1–5 торговых дней, ученым пришлось решить несколько методологических проблем. Во-первых, кризисы на рынке происходят редко (до четверти всех событий), что делает обучающую выборку несбалансированной: есть риск, что модель научится игнорировать редкие сигналы.
Во-вторых, поведение инвесторов подчиняется не только объективным экономическим факторам, но и субъективным настроениям, которые трудно формализовать. В ответ на это исследователи 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.
«Мы представили гибридную модель TCN — LSTM — Attention, сочетающую методы глубинного обучения и механизм внимания. 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 (аналог технического анализа), капитализация компаний — эмитентов акций и рыночные курсы валют», — сообщила профессор факультета экономических наук ВШЭ Тамара Теплова.
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. В сочетании с регулярной адаптацией к новым данным такая система может лечь в основу динамической архитектуры мониторинга рисков, адаптированной под специфику российского рынка.
«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», — подчеркивает Тамара Теплова.
Исследование выполнено при поддержке Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ в рамках проекта «Центры превосходства».
Telegram 
Дзен 
VK Десятки странных архитектурных структур, обнаруженных в тропических лесах Юкатана, когда-то были не ритуальными сооружениями майя, а рынками с рядами прилавков, пришли к выводу археологи.
Бактерии, устойчивые к антибиотикам, по самым консервативным оценкам убивают более миллиона человек в год. Ученые выяснили, что их распространению способствует не только неизбирательное использование антибиотиков для лечения людей и скота, но и широкое применение глифосата. Ранее этот гербицид уже вызывал вопросы у других научных групп.
Городище Саньсиндуй известно археологам прежде всего своими бронзовыми масками и нефритовыми ритуальными предметами. Ученые из Сычуаньского университета нашли на этом памятнике артефакт, который заставляет пересмотреть представления о том, насколько далеко на юг проникали передовые металлургические технологии в эпоху Шан.
В разрыве протопланетного диска звезды WISPIT 2 ученые разглядели зарождающуюся планету. Это уже второй гигант в этом формирующемся «семействе», что делает его крайне похожим на молодую Солнечную систему.
В парках некоторых стран все чаще можно заметить странную картину: синицы и воробьи вместо пуха и веточек приносят в клювах сигаретные окурки. Орнитологи из Польши решили выяснить, зачем птицы выстилают гнезда мусором, пропитанным никотином. Оказалось, пернатые нашли способ использовать вредную человеческую привычку для защиты своего потомства. Но, как это часто бывает в природе, у медали есть обратная сторона.
Марсоход «Персеверанс» обнаружил в камнях на кромке кратера Езеро спектральные признаки минерала корунда, из которого на Земле образуются рубины и сапфиры. Такие спектры на Красной планете зарегистрировали впервые. Теперь ученые пытаются понять, при каких процессах он мог там сформироваться, ведь условия на Марсе заметно отличаются от тех, в которых корунд обычно образуется на Земле.
Марсоход «Персеверанс» обнаружил в камнях на кромке кратера Езеро спектральные признаки минерала корунда, из которого на Земле образуются рубины и сапфиры. Такие спектры на Красной планете зарегистрировали впервые. Теперь ученые пытаются понять, при каких процессах он мог там сформироваться, ведь условия на Марсе заметно отличаются от тех, в которых корунд обычно образуется на Земле.
В парках некоторых стран все чаще можно заметить странную картину: синицы и воробьи вместо пуха и веточек приносят в клювах сигаретные окурки. Орнитологи из Польши решили выяснить, зачем птицы выстилают гнезда мусором, пропитанным никотином. Оказалось, пернатые нашли способ использовать вредную человеческую привычку для защиты своего потомства. Но, как это часто бывает в природе, у медали есть обратная сторона.
За 10 лет лежания в почве сигаретные фильтры не растворились, а лишь замаскировались под грязь. Их пластиковые волокна распались на микрочастицы, намертво склеились с минералами и превратились во вторичный микропластик. Более того, на пятом году гниения мусор начал отравлять землю с новой силой.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
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