Спекуляции в сети: Как ИИ выявляет манипуляции на фондовом рынке

от

Автор: Денис Аветисян

Новая система, использующая искусственный интеллект, анализирует активность в социальных сетях и данные о торгах для обнаружения скоординированных попыток искусственного завышения или понижения стоимости акций.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал
Анализ выявил, что традиционные методы обнаружения рыночных аномалий эффективно распознают крупные, очевидные колебания, но оказываются неспособны к выявлению более тонких манипуляций, в то время как интегрированный подход, учитывающий социальную координацию, активность ботов и рыночные сигналы, демонстрирует устойчивую способность к разделению и обобщению, превосходя подходы, основанные исключительно на рыночных данных.
Анализ выявил, что традиционные методы обнаружения рыночных аномалий эффективно распознают крупные, очевидные колебания, но оказываются неспособны к выявлению более тонких манипуляций, в то время как интегрированный подход, учитывающий социальную координацию, активность ботов и рыночные сигналы, демонстрирует устойчивую способность к разделению и обобщению, превосходя подходы, основанные исключительно на рыночных данных.

Представлен AIMM — фреймворк, объединяющий анализ социальных медиа (Reddit) и временных рядов финансовых данных для оценки рисков манипулирования рынком.

В условиях растущей роли социальных сетей в формировании рыночных настроений, традиционные методы выявления манипуляций становятся все менее эффективными. В данной работе представлена система AIMM: An AI-Driven Multimodal Framework for Detecting Social-Media-Influenced Stock Market Manipulation, объединяющая анализ активности на Reddit, индикаторы бот-активности и рыночные данные для оценки риска манипулирования конкретными акциями. Система позволяет выявлять подозрительные периоды и даже предсказывать манипулятивные события, как это было продемонстрировано на примере GameStop за 22 дня до пика январского ралли 2021 года. Возможно ли создание более совершенных инструментов для мониторинга и предотвращения манипуляций на финансовых рынках, основанных на анализе социальных медиа?

Обнаружение Манипуляций: От Сигналов к Пророчеству Сбоя

Традиционные методы выявления манипуляций на рынке часто основываются на легко поддающихся искажению показателях, что создает благоприятные возможности для опытных участников. Эти подходы, как правило, фокусируются на простых сигналах, таких как резкие скачки объемов торгов или цены, которые могут быть намеренно спровоцированы для маскировки реальных манипуляций. Искусные игроки способны использовать эти уязвимости, генерируя искусственные паттерны, имитирующие нормальную рыночную активность, и, таким образом, избегая обнаружения. В результате, существующие системы контроля часто оказываются неэффективными против продуманных стратегий манипулирования, что требует разработки более сложных и адаптивных методов выявления подобных действий.

Современные финансовые рынки характеризуются беспрецедентным потоком информации, генерируемой в социальных сетях, что требует принципиально новых подходов к обнаружению манипуляций. Простое отслеживание ключевых слов и фраз уже неэффективно, поскольку опытные манипуляторы способны обходить такие примитивные фильтры. Необходим автоматизированный анализ, способный учитывать контекст, эмоциональную окраску и сложные взаимосвязи в огромных массивах данных. Такой анализ должен выходить за рамки поверхностного семантического поиска и охватывать лингвистические особенности, паттерны поведения пользователей и распространение информации, чтобы выявлять скоординированные попытки влияния на рынок, скрытые за маской органического общения.

Эффективное выявление манипулятивных действий на рынке требует интеграции разнородных потоков данных в единую систему оценки рисков. Исследования показывают, что анализ исключительно рыночных показателей или социальных настроений недостаточен для точного определения намеренных искажений. Вместо этого, необходимо сопоставлять динамику цен и объемов торгов с данными об активности пользователей в социальных сетях, выявляя скоординированные кампании по распространению ложной информации или искусственному завышению/занижению стоимости активов. Подобный комплексный подход позволяет учитывать не только что происходит на рынке, но и кто и как пытается повлиять на его состояние, значительно повышая точность обнаружения и предотвращения манипуляций. Использование алгоритмов машинного обучения для анализа этих объединенных данных позволяет выявлять тонкие закономерности и аномалии, которые остаются незамеченными при использовании традиционных методов.

Анализ инцидента с GME от 28 января 2021 года показал, что система AIMM успешно выявляла признаки надвигающихся рыночных манипуляций за 22 дня до пиковой активности, генерируя предупреждения, превышающие порог 0.55 в течение 45-дневного периода.
Анализ инцидента с GME от 28 января 2021 года показал, что система AIMM успешно выявляла признаки надвигающихся рыночных манипуляций за 22 дня до пиковой активности, генерируя предупреждения, превышающие порог 0.55 в течение 45-дневного периода.

AIMM: Слияние Сигналов для Комплексной Оценки Рисков

Автоматизированная система AIMM предназначена для выявления потенциальных манипулятивных действий на финансовых рынках путем интеграции и анализа трех основных типов данных: рыночных данных (цены, объемы торгов и т.д.), сигналов из социальных сетей (публикации, комментарии, обсуждения) и поведенческих данных учетных записей (история операций, частота публикаций, связи между аккаунтами). Система непрерывно собирает и обрабатывает эти данные, используя алгоритмы для обнаружения аномалий и паттернов, которые могут указывать на попытки искусственного влияния на цены или создания ложного представления о спросе и предложении. Анализ проводится в реальном времени, что позволяет оперативно реагировать на возникающие риски и предотвращать потенциальные убытки.

Система AIMM использует методы анализа тональности для оценки общественного мнения относительно финансовых инструментов. В частности, применяются как лексические подходы, например, VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), основанный на предопределенном словаре тональности, так и модели на основе трансформеров, такие как FinBERT, специально обученные на финансовых текстах. VADER эффективно определяет тональность коротких текстов, в то время как FinBERT способен учитывать контекст и нюансы языка для более точной оценки, что позволяет выявлять тонкие признаки манипулирования, которые могут быть пропущены более простыми методами анализа.

Обнаружение координации действий осуществляется посредством векторизации TF-IDF, позволяющей выявить скоординированную активность между аккаунтами, что является ключевым индикатором потенциальных манипулятивных кампаний. Метод TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) анализирует текстовые данные, публикуемые различными аккаунтами, и определяет важность каждого термина в контексте всего набора данных. Высокая степень сходства векторов TF-IDF, представляющих сообщения от разных аккаунтов, указывает на вероятную координацию, поскольку предполагает использование схожего лексикона и тематики. Данный подход позволяет идентифицировать группы аккаунтов, которые, возможно, действуют согласованно для искусственного влияния на цену или восприятие финансовых инструментов.

Система AIMM рассчитывает AMRS (AIMM Risk Score) — комплексный показатель вероятности манипулятивных действий. Этот показатель формируется на основе интеграции данных из различных источников, включая рыночные данные, сигналы из социальных сетей и поведенческие характеристики аккаунтов. AMRS представляет собой числовую оценку, отражающую степень риска манипулирования конкретным финансовым инструментом. Более высокие значения AMRS указывают на повышенную вероятность манипулятивных действий и требуют повышенного внимания со стороны аналитиков и регуляторов. Расчет AMRS включает в себя взвешенное суммирование различных факторов риска, определенных системой, что позволяет получить единый, обобщенный показатель для оценки рисков.

Набор данных AIMM-GT v2.0, содержащий 33 дня торговых операций по восьми акциям, включающих три случая манипулирования и тридцать контрольных примеров, служит основой для оценки и проверки стратегий выявления манипуляций на рынке.
Набор данных AIMM-GT v2.0, содержащий 33 дня торговых операций по восьми акциям, включающих три случая манипулирования и тридцать контрольных примеров, служит основой для оценки и проверки стратегий выявления манипуляций на рынке.

Проверка AIMM: Данные и Результаты

Производительность системы AIMM подвергается строгой оценке с использованием набора данных AIMM-GT, представляющего собой размеченный корпус событий манипулирования рынком. Данный набор данных содержит тщательно отобранные и аннотированные примеры манипулятивных действий, что позволяет проводить количественную оценку точности и надежности системы в выявлении подобных событий. Использование размеченного набора данных AIMM-GT обеспечивает возможность контролируемого тестирования и валидации алгоритмов обнаружения манипуляций, а также служит основой для сравнения эффективности различных подходов и параметров модели.

Система AIMM использует надежные источники данных для анализа манипулятивных действий на финансовых рынках. Исторические данные о ценах акций и других финансовых инструментов получают посредством API Yahoo Finance, что обеспечивает доступ к обширной базе котировок. Ранее, для отслеживания обсуждений и настроений в социальных сетях, применялся API Pushshift для сбора данных с Reddit. В настоящее время использование Pushshift API прекращено, однако система спроектирована таким образом, чтобы допускать интеграцию альтернативных источников данных из социальных сетей и новостных лент для расширения охвата и повышения точности анализа.

Для повышения точности обнаружения манипуляций на рынке, система AIMM использует методы выявления и фильтрации автоматизированных аккаунтов, известных как боты. Эти аккаунты могут искусственно усиливать сигналы, имитирующие манипулятивные действия, что приводит к ложным срабатываниям или, наоборот, к упущению реальных попыток манипуляции. Применяемые алгоритмы направлены на анализ поведения пользователей, включая частоту публикаций, характер контента и сетевые взаимодействия, для идентификации и исключения из анализа данных, генерируемых ботами. Это позволяет AIMM фокусироваться на сигналах, исходящих от реальных участников рынка, и повышает надежность системы в обнаружении целенаправленных манипуляций.

Архитектура AIMM разработана с учетом модульности и адаптивности, что позволяет интегрировать новые источники данных и аналитические методы без существенного изменения основной структуры системы. Такой подход обеспечивает гибкость и масштабируемость, позволяя оперативно реагировать на изменения в динамике рынков и использовать передовые алгоритмы анализа. Модульная конструкция облегчает добавление новых типов данных, таких как новостные ленты, данные социальных сетей или альтернативные финансовые показатели, а также внедрение усовершенствованных методов машинного обучения и статистического анализа для повышения точности и эффективности обнаружения манипуляций.

При тестировании системы AIMM на ограниченном наборе из 3-х событий манипулирования рынком была достигнута абсолютная точность классификации, что подтверждается значениями точности ($precision$) и полноты ($recall$) равными 1.0. Данный результат демонстрирует потенциал системы для своевременного выявления манипулятивных действий, однако необходимо отметить, что оценка проводилась на крайне ограниченном объеме данных и требует дальнейшей валидации на более крупных и разнообразных наборах данных для подтверждения устойчивости и обобщающей способности модели.

В условиях экстремальных событий модель Market Anomaly демонстрирует наилучшую способность к различению аномалий благодаря высокой чувствительности к резким скачкам волатильности, в то время как Sentiment Threshold работает неэффективно из-за задержек и шумов, простые правила на основе объёма склонны к ложным срабатываниям, а AIMM обеспечивает конкурентоспособную дискриминацию, выдавая устойчивые сигналы повышенного риска раньше, чем модели, основанные только на рыночных данных.
В условиях экстремальных событий модель Market Anomaly демонстрирует наилучшую способность к различению аномалий благодаря высокой чувствительности к резким скачкам волатильности, в то время как Sentiment Threshold работает неэффективно из-за задержек и шумов, простые правила на основе объёма склонны к ложным срабатываниям, а AIMM обеспечивает конкурентоспособную дискриминацию, выдавая устойчивые сигналы повышенного риска раньше, чем модели, основанные только на рыночных данных.

За Пределами Обнаружения: Влияние и Перспективы

Система AIMM предоставляет регуляторам беспрецедентную возможность выявлять скоординированные манипуляции на рынке, что позволяет перейти от реактивного подхода к проактивному. Благодаря обнаружению признаков заговора между участниками рынка, регуляторы могут оперативно вмешиваться и предотвращать неправомерные действия, защищая тем самым интересы инвесторов и обеспечивая стабильность финансовой системы. Вмешательство на ранних стадиях, до реализации манипулятивной схемы, минимизирует потенциальные убытки для добросовестных участников рынка и укрепляет доверие к торговой площадке. Такая превентивная мера особенно важна в условиях растущей сложности финансовых инструментов и увеличения объема торгов, где выявление сговоров традиционными методами становится все более затруднительным.

Система оценки рисков, разработанная в рамках данного исследования, может быть успешно интегрирована непосредственно в торговые платформы и процессы принятия инвестиционных решений. Это позволяет значительно усилить комплекс мер по проверке и надзору, предоставляя дополнительный уровень проверки перед совершением сделок. Внедрение подобной системы позволяет оперативно выявлять потенциально манипулятивные действия и снижать риски неблагоприятных последствий для инвесторов. Оценка рисков, генерируемая системой, служит своего рода «предупреждающим сигналом», позволяя трейдерам и аналитикам более осознанно подходить к формированию инвестиционных портфелей и избегать участия в схемах, направленных на искусственное искажение рыночной конъюнктуры. Таким образом, интеграция системы способствует повышению прозрачности и стабильности финансовых рынков.

В дальнейшем, исследователи планируют существенно расширить спектр данных, используемых системой AIMM. Помимо традиционных финансовых показателей, в анализ будут включены альтернативные источники информации, такие как новостные статьи и корпоративные отчетности. Это позволит системе не только фиксировать манипуляции на поздних стадиях, но и предвидеть их, основываясь на анализе общедоступной информации и настроений, отраженных в медиапространстве. Интеграция таких данных позволит выявлять более сложные и замаскированные схемы манипулирования рынком, а также повысить точность прогнозирования потенциальных рисков для инвесторов.

В дальнейшем развитии системы аналитических возможностей особое внимание уделяется внедрению усовершенствованных моделей машинного обучения. Исследователи стремятся к выявлению более тонких и динамично меняющихся тактик манипулирования рынком, которые остаются незамеченными при использовании традиционных методов. Это включает в себя разработку алгоритмов, способных учитывать контекст и семантику сообщений в социальных сетях, а также выявлять скрытые связи между различными акторами рынка. Применение передовых техник, таких как глубокое обучение и анализ временных рядов, позволит системе не только обнаруживать явные признаки манипуляций, но и прогнозировать потенциальные попытки неправомерного влияния на цены активов, обеспечивая более надежную защиту интересов инвесторов и стабильность финансовой системы.

Система AIMM демонстрирует способность выявлять предварительные сигналы манипулирования на рынке за девять дней до фактического начала манипуляций. Это достигается благодаря анализу социальных сигналов, предшествующих открытию торговой сессии, что позволяет не только реагировать на уже произошедшие события, но и предвидеть потенциальные попытки неправомерного влияния на цены активов. Такой проактивный подход предоставляет регуляторам и участникам рынка ценную возможность для заблаговременного принятия мер, направленных на предотвращение злоупотреблений и защиту интересов инвесторов. Эффективное прогнозирование манипуляций позволяет минимизировать риски и поддерживать стабильность финансовой системы, обеспечивая более справедливые и прозрачные условия для всех участников.

Предварительные результаты оценки на основе журнала предсказаний AIMM демонстрируют идеальную точность, полноту и F1-меру для подмножества предсказаний с известными метками, подтверждая стабильную работу потоковой обработки данных, оценки и регистрации в соответствии с результатами офлайн-оценки.
Предварительные результаты оценки на основе журнала предсказаний AIMM демонстрируют идеальную точность, полноту и F1-меру для подмножества предсказаний с известными метками, подтверждая стабильную работу потоковой обработки данных, оценки и регистрации в соответствии с результатами офлайн-оценки.

Исследование представляет систему AIMM, стремящуюся выявить скоординированные манипуляции на рынке, объединяя данные из социальных сетей с рыночными показателями. Эта работа, как и любое построение сложной системы, не является простым актом проектирования, а скорее процессом взращивания, где каждый архитектурный выбор закладывает основу для будущих отказов. Кен Томпсон однажды заметил: «Системы — это не инструменты, а экосистемы. Их нельзя построить, только вырастить». Данное наблюдение особенно актуально для AIMM, поскольку система должна адаптироваться к постоянно меняющимся тактикам манипуляторов, требуя гибкости и способности к самообучению, а не жесткой, заранее определенной структуры. Оценка риска, генерируемая AIMM, — это не абсолютная истина, а лишь прогноз, основанный на текущем состоянии экосистемы, подверженный ошибкам и требующий постоянной переоценки.

Что дальше?

Представленная работа, подобно любому пророчеству, скорее задаёт вопросы, чем даёт ответы. Система AIMM выявляет корреляции между шумом в социальных сетях и колебаниями рынка, но корреляция — не причинность. Она сигнализирует о возможности манипуляции, но не определяет её намерения. Каждый обнаруженный «рисковый» сигнал — это всего лишь тень, отбрасываемая сложной игрой, в которой участвуют не только алгоритмы, но и человеческая психология. Неизбежно возникнет вопрос: насколько вообще возможно «обнаружить» манипуляцию, не вмешиваясь в неё и не становясь её частью?

Будущие исследования должны сместить фокус с обнаружения аномалий на понимание эволюции манипулятивных стратегий. Рынок — это адаптивная система, и манипуляторы будут учиться обходить существующие фильтры. Вместо того, чтобы строить всё более сложные детекторы, необходимо создавать системы, способные предсказывать новые формы обмана, подобно иммунной системе, обучающейся на новых угрозах. И, возможно, самое важное — признать, что абсолютной защиты от манипуляций не существует. Система, которая заявляет о своей непогрешимости, лишь откладывает момент неминуемого разочарования.

В конечном итоге, AIMM — это не финальный продукт, а отправная точка. Это инструмент для наблюдения, но не для контроля. Истинный успех не в том, чтобы остановить манипуляции, а в том, чтобы понять их природу и научиться жить с ними, как с неизбежной частью сложной и непредсказуемой финансовой экосистемы.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16103.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-19 09:29