Сотрудники Высшей школы экономики (ВШЭ) разработали нейросетевую модель, способную заблаговременно предупреждать о наступлении кратковременных кризисов на российском фондовом рынке. Как сообщает вуз, технология позволяет определить признаки надвигающегося обвала за сутки с точностью свыше 83%.

Модель основана на применении методов глубокого машинного обучения и обрабатывает массивы сложной, несбалансированной информации. Разработчики взяли для анализа исторические данные за период с 2014 по 2024 годы.

Ученые использовали комбинированную архитектуру из трех компонентов: временной сверточной сети (Temporal Convolutional Network), долгой краткосрочной памяти (Long Short-Term Memory) и механизма внимания (Attention). Благодаря этому нейросеть учитывает не только стандартные экономические факторы, такие как биржевые индикаторы и капитализация компаний-эмитентов, но и поведение инвесторов. Специально разработанный индекс инвестиционного настроения помогает выявить скрытые паттерны риска на более дальнем горизонте прогнозирования.

Решение может быть полезно для отечественных финансистов и регуляторов. Своевременное выявление признаков нестабильности позволит снизить возможные потери.

Текст: Майя Цветкова с помощью ИИ (GigaChat)

Изображение: Freepik

 

 

 

Подписывайтесь на каналы Let AI be в Telegram и «ВКонтакте» — оставайтесь в курсе главных новостей в сфере искусственного интеллекта!