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 Астрономы подсчитали, что с поверхности летящего по Солнечной системе межзвездного объекта 3I/ATLAS каждую секунду испаряется около 40 килограммов водяного льда. Такую сильную кометную активность он проявил, будучи в три с половиной раза дальше Земли от Солнца. По мнению ученых, это довольно необычно.
Китайские специалисты по нанотехнологиям создали умную куртку с терморегулирующими свойствами. Чем больше человек потеет, тем тоньше она становится, адаптируясь под изменения микросреды тела. Такая одежда в перспективе может обеспечить комфорт на холоде для велосипедистов, курьеров, санитаров или сотрудников дорожной полиции, проводящих много времени на открытом воздухе.
Цифровой художник Шон Харгривз в своих концептуальных работах погружает в брутальный мир научной фантастики.
Астрономы подсчитали, что с поверхности летящего по Солнечной системе межзвездного объекта 3I/ATLAS каждую секунду испаряется около 40 килограммов водяного льда. Такую сильную кометную активность он проявил, будучи в три с половиной раза дальше Земли от Солнца. По мнению ученых, это довольно необычно.
Влияет ли формат знакомства на качество последующих романтических отношений в паре? Научные данные на этот счет разнятся. Новое исследование по вопросу представила группа психологов из Польши, Австралии и Великобритании. В попытке понять, при каком сценарии удовлетворенность отношениями выше, а любовь крепче — когда двое нашли друг друга в Сети или познакомились в жизни, — ученые опросили свыше 6000 тысяч человек из разных стран.
Новый подход к быстрому поиску жизни может однозначно обнаруживать ее всего одним инструментом. Он уже есть на борту обоих действующих американских марсоходов. Правда, NASA может не захотеть воспользоваться этой возможностью.
Прибывшая из межзвездного пространства предполагаемая комета 3I/ATLAS движется по траектории, максимально удобной для гравитационных маневров управляемого корабля, при этом возможность ее отслеживания с Земли практически минимальна. По мнению некоторых ученых, такое «поведение» объекта наводит на определенные мысли.
Примерно 12 800 лет назад в Северном полушарии началось резкое изменение климата, которое сопровождалось вымиранием мегафауны и угасанием культуры Кловис. Такое могло произойти, например, из-за прорыва пресных вод в Атлантику или мощного вулканического извержения. Несколько лет назад ученые обнаружили места на суше с повышенным содержанием элементов платиновой группы, прослоями угля, микрочастицами расплава. По их мнению, это может быть признаком пребывания Земли в потоке обломков кометы или астероида. В новой работе впервые представлены доказательства кометного события в позднем дриасе из морских осадочных толщ.
Команда исследователей из Сколтеха, МФТИ, Института искусственного интеллекта AIRI и других научных центров разработала метод, позволяющий не просто отличать тексты, написанные человеком, от сгенерированных нейросетью, но и понимать, по каким именно признакам классификатор принимает решение о том, является ли текст генерацией или нет. Анализируя внутренние состояния глубоких слоев языковой модели, ученые смогли выделить и интерпретировать численные признаки, отвечающие за стилистику, сложность и «степень уверенности» текста.
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