К гадалке не ходи: о фондовом кризисе предупредит ИИ
Обвал фондовых рынков – явление не такое уж и редкое. И если он происходит в стране, играющей заметную роль в мировой экономике, то затрагивает сразу несколько государств. Инвесторы, не успевшие перевести средства в ликвидные активы, несут миллионные убытки. В России появилась возможность предсказывать подобные сценарии и смягчать их последствия.
ИИ прогнозирует риски
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) представил новую разработку: гибридная нейросетевая модель способна с высокой точностью предсказывать краткосрочные фондовые кризисы на российском рынке. Работа была опубликована в международном рецензируемом журнале Socio-Economic Planning Sciences и вызвала резонанс в финансовых кругах.
Комбинация архитектур Temporal Convolutional Network (TCN), Long Short-Term Memory (LSTM) и механизма Attention обеспечивает точность прогноза выше 83% за 24 часа до возникновения кризисного события. Это первый в России пример успешного применения сложной гибридной модели ИИ к реальным биржевым данным с практической ориентацией на оперативное реагирование.
В чём уникальность
Традиционные методы прогнозирования кризисов – от статистических моделей ARIMA до GARCH и их модификаций – показывают ограниченную эффективность при работе с высоковолатильными временными рядами, характерными для фондового рынка. Гибридные нейросети, напротив, способны выявлять скрытые паттерны, не поддающиеся линейному анализу.
Авторы модели из ВШЭ объединили три подхода, повысив интерпретируемость данных и точность прогноза.
Особенностью разработки стало включение эмоциональных индикаторов – анализа настроений инвесторов по данным социальных сетей и финансовых форумов. Это ключевое отличие от большинства зарубежных аналогов, которые в основном полагаются на количественные показатели: цены, объёмы, волатильность. В условиях, когда поведенческая экономика играет всё большую роль, учёт «рыночного настроения» становится критически важным фактором.
Инвесторам на пользу
Высокая точность прогнозирования даёт возможность инвесторам заранее скорректировать портфели, избежав внезапных потерь. С учётом того, что по итогам 2024 года количество частных инвесторов, имеющих брокерские счета на Московской бирже, превысило 35 млн человек, нетрудно представить, какую пользу может принести разработка НИУ ВШЭ.
Информированность о надвигающемся кризисе может помочь и корпорациям – своевременно скорректировать стратегию выхода на рынок, отложить размещение облигаций или проведение IPO. У регуляторов, включая ЦБ РФ, появляется шанс заблаговременно вмешаться, применить инструменты стабилизации и предотвратить панику.
Адаптация к реалиям рынка
На мировом уровне исследования в области прогнозирования кризисов ведутся давно. В Китае разработали систему EWS на основе LSTM и SWARCH для прогнозирования турбулентности фондового рынка. Чуть позже была представлена HARNet – свёрточная сеть для прогнозирования волатильности.
Однако ни одна из этих моделей не была адаптирована к реалиям рынка, на который влияют геополитические факторы, ограниченная ликвидность и высокая чувствительность к внешним шокам. Разработка ВШЭ – первая, которая учитывает эти особенности, анализируя ещё и эмоциональные индикаторы.
Модель будет совершенствоваться, что в перспективе повысит точность прогнозирования и расширит временные горизонты. А значит, увеличатся доверие к ней и востребованность. Возможен рост интереса со стороны частных финансовых структур и регуляторов, например, Центрального банка, Агентства по страхованию вкладов, Московской биржи, крупных банков.
В перспективе также возможен экспорт технологии в виде SaaS-решения или лицензирования в развивающиеся страны с похожей структурой фондового рынка – Бразилию, Турцию, Индию. Разработка ВШЭ подтверждает: Россия способна создавать высокотехнологичные решения мирового уровня.
