Экономисты из Высшей школы экономики разработали нейросетевую модель, которая с точностью 83% предсказывает краткосрочные фондовые кризисы за 1−2 дня до их начала, сообщается в блоге ВШЭ на Naked Science.
Как это работает: нейросеть объединяет три архитектуры машинного обучения — механизм внимания (фокус на важном в данный момент), свёрточные сети (понимает паттерны во времени) и Long short-term memory (обеспечивает ИИ краткосрочную память). Вместе эти три компонента помогают уловить важные сигналы.
Модель обучали на данных с 2014 по 2024 год: рыночных и макроэкономических показателях, в частности, индексе Мосбиржи IMOEX, и индикаторах настроений инвесторов. Экономисты учли, что кризисы случаются редко, а поведение инвесторов может быть основано не только на объективных экономических факторах, но и на субъективных представлениях.
В результате модель успешно предсказывает кризисные события на основе неравномерных данных. Изначально точность достигала 78,7% при прогнозе кризисных событий день в день и 78,85% на следующий торговый день. Месячная повторная тренировка позволила довести точность до 83,87%.
«Ключевыми факторами, влияющими на предсказания, оказались биржевые индикаторы (аналог технического анализа), капитализация компаний — эмитентов акций и рыночные курсы валют», — объяснила профессор факультета экономических наук ВШЭ Тамара Теплова.
Зачем это нужно: нейросеть пригодится инвесторам, финансовым аналитикам и регуляторам, считают во ВШЭ. Она поможет не только ретроспективно анализировать кризисы, но и своевременно выявлять рыночные потрясения. Это особенно актуально для нестабильной макроэкономической среды.