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.
В НИУ ВШЭ узнали, как зарабатывать на новостях
Ученые из НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург и ВТБ разработали первый для российского рынка алгоритм, позволяющий предсказывать колебания котировок акций на основе анализа новостного потока STTM (Stock Tonal Topic Modeling). Благодаря новой разработке инвесторы смогут строить более эффективные финансовые стратегии: алгоритм позволяет делать прогнозы в пределах месяца.
Результаты работы опубликованы в журнале PeerJ Computer Science. Можно ли предсказать рост или падение акций на фондовом рынке? Согласно одной из основных инвестиционных теорий, гипотезе эффективного рынка, акции торгуются на бирже по справедливой стоимости, в которой уже учтена вся доступная общественности информация, способная повлиять на котировки. Поэтому анализ этой информации и основанные на ней прогнозы не могут служить базой для построения эффективной инвестиционной стратегии.
Однако инвесторы не оставляли попыток угадать изменения котировок акций на бирже. Для этого использовались различные подходы, которые можно разделить на две основные группы: прогнозы на основе прошлых котировок акций и прогнозы на основе анализа внешних источников информации, таких как финансовые отчеты, новости, мнение аналитиков. Но общепринятого алгоритма для предсказания поведения акций на бирже с учетом новостного потока не существовало.
Ученые из НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург и ВТБ разработали новый метод для прогнозирования колебаний котировок акций на основе анализа новостей — STTM (Stock Tonal Topic Modeling). Особенность метода в том, что он использует сразу два источника данных: изменение цены акций во времени и новостные статьи, а также алгоритмы тематического моделирования и определения тональности, что позволяет делать более точные прогнозы. Это первая модель, разработанная специально для российского финансового рынка.
Алгоритм STTM собирает новости из крупнейших российских СМИ, пишущих о бизнесе, финансах, политике («Коммерсантъ», «Ведомости», РИА «Новости»), затем сортирует эти новости по темам (например, спорт, политика, экономика, бизнес). Сортировка происходит на основе алгоритмов тематического моделирования (LDA и DTM). В тематических блоках выделяются ключевые слова и их тональность: позитивная, негативная, нейтральная. Метод STTM также отслеживает изменение котировок акций российских компаний во времени, например за прошедшую неделю. Сочетание этих факторов — колебание цены во времени, тематическое моделирование и тональность новостей — позволяет рассчитать коэффициент STTM. Если он больше единицы, то акции вырастут в цене, если меньше — упадут.
В рамках исследования было проанализировано более 197 тысяч экономических статей из российских СМИ и использованы данные котировок наиболее ликвидных акций российских компаний за восемь лет, с 2013 по 2021 год. Эффективность метода STTM проверялась с помощью теста на причинность по Грейнджеру: авторы исследования изучали причинно-следственную связь между новостным потоком, разбитым на темы, и колебаниями котировок акций. Кроме того, на основании полученных прогнозов моделировалась возможная инвестиционная стратегия, эффективность которой оценивалась по коэффициенту Шарпа — показателю эффективности инвестиционного портфеля.
Исследователи отмечают, что разработанный метод позволяет довольно точно предсказывать колебания цен на фондовом рынке и превосходит 26 существующих моделей по индексу Шарпа. «Мы не первые придумали анализировать новости для предсказания котировок, но мы впервые использовали эту модель для российского рынка. И мы впервые использовали тематическое моделирование и тональность для предсказания поведения акций на бирже с учетом множества тем. Наша модель хороша тем, что ее можно настроить под свои потребности: выбрать интересующие СМИ, нужный временной интервал, алгоритм тематического моделирования, даже язык», — рассказывает один из авторов исследования Сергей Кольцов, ведущий научный сотрудник Лаборатории социальной и когнитивной информатики НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург. Алгоритм STTM позволяет делать недельные прогнозы, а код лежит в открытом доступе на Zenodo.
Telegram 
Дзен 
VK Арахнологи описали новый вид пауков, который копирует облик мертвой особи, пораженной паразитическим грибом, чтобы хищники меньше обращали на него внимание. В природе такой гриб заражает хозяина и воздействует на его нервную систему, после чего заставляет подниматься на возвышенность, откуда легче распространять споры. Открытие расширит представления ученых о мимикрии у животных.
Ученые из Центра исследований молекулярных механизмов старения и возрастных заболеваний МФТИ и Института биоорганической химии им. М. М. Шемякина и Ю. А. Овчинникова РАН с коллегами представили метод получения и очистки трансмембранного домена шиповидного белка коронавируса SARS-CoV-2 (SARStm) дикого типа. Этот «якорь» не только удерживает шип, которым вирус «атакует» клетки, в его оболочке, но и участвует в процессе слияния вирусной и клеточной оболочек. В новом протоколе используется бесклеточная экспрессия — синтез белка в очищенном бактериальном экстракте, что позволяет получать его в течение нескольких часов вместо дней и значительно упрощает очистку. Метод открывает возможность для детального изучения структуры белка с помощью спектроскопии ядерного магнитного резонанса (ЯМР).
Нанопластика становится все больше в диете среднего человека, но ученые ищут способы не дать ему переместиться из еды в организм навсегда. Оказалось, что источником защиты может стать квашеная капуста.
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.
Арахнологи описали новый вид пауков, который копирует облик мертвой особи, пораженной паразитическим грибом, чтобы хищники меньше обращали на него внимание. В природе такой гриб заражает хозяина и воздействует на его нервную систему, после чего заставляет подниматься на возвышенность, откуда легче распространять споры. Открытие расширит представления ученых о мимикрии у животных.
20 марта Московскому авиационному институту исполняется 96 лет. За эти годы университет прошел большой путь становления, и во многом его развитие определяли люди, посвятившие себя науке и подготовке инженерных кадров. Один из таких — выдающийся ученый, заслуженный работник высшей школы Российской Федерации, доктор технических наук, профессор Борис Семенович Зечихин. Более 70 лет его жизнь неразрывно связана с кафедрой 310 «Электроэнергетические, электромеханические и биотехнические системы» и НИО-310 МАИ. Научная и педагогическая работа Бориса Семеновича получила широкое признание в России и за рубежом, а его вклад в развитие электромеханических специальностей и подготовку инженерных кадров оказал существенное влияние на отечественную авиационную и электротехническую промышленность. Сегодня Борис Семенович продолжает свою работу, участвует в проектах по созданию электрических и гибридных силовых установок, передает опыт и знания молодым специалистам в рамках развития Передовой инженерной школы и всего МАИ в целом.
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.
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