Финансовый прогноз нового поколения: объединяя интеллект и данные

от

Автор: Денис Аветисян

В статье представлена инновационная архитектура, сочетающая возможности больших языковых моделей и трансформеров для повышения точности прогнозирования цен на акции.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

Гибридный подход на основе внимания позволяет учитывать семантическую информацию из финансовых новостей и повышать интерпретируемость моделей временных рядов.

Несмотря на значительные успехи в области прогнозирования финансовых рынков, эффективное объединение текстовой и количественной информации остается сложной задачей. В данной работе, ‘Improving Financial Forecasting with a Synergistic LLM-Transformer Architecture: A Hybrid Approach to Stock Price Prediction’, предложена новая гибридная архитектура, сочетающая большие языковые модели (LLM) и трансформеры, для повышения точности прогнозирования цен акций. Полученные результаты демонстрируют, что интеграция семантической информации из финансовых новостей значительно улучшает прогнозную способность модели и ее интерпретируемость. Возможно ли создание более устойчивых и объяснимых систем финансового прогнозирования на основе формализованного понимания взаимодействия LLM и трансформеров?

Иллюзия Точного Предсказания: Вызовы Финансового Анализа

Традиционные модели временных рядов, такие как линейная регрессия, зачастую оказываются неспособны адекватно отразить сложное и нелинейное поведение финансовых рынков. Эти модели, основанные на предположении о линейной зависимости между прошлыми и будущими значениями, не учитывают множество факторов, влияющих на стоимость акций — от макроэкономических показателей и действий регуляторов до психологических аспектов поведения инвесторов. В результате, предсказания, основанные на линейной регрессии, могут существенно отклоняться от реальной рыночной динамики, особенно в периоды высокой волатильности и непредсказуемости. Более того, эти модели испытывают трудности с выявлением скрытых закономерностей и трендов, которые проявляются в нелинейных зависимостях, что ограничивает их эффективность в долгосрочном прогнозировании.

Рекуррентные нейронные сети, такие как LSTM и GRU, представляют собой значительный шаг вперед по сравнению с традиционными моделями временных рядов в прогнозировании финансовых рынков. Однако, несмотря на свою способность учитывать последовательность данных, они сталкиваются с трудностями при обработке долгосрочных зависимостей — то есть, при определении влияния событий, произошедших далеко в прошлом, на текущую цену акций. Более того, эти сети испытывают ограничения в интеграции неструктурированных данных, таких как новостные статьи и настроения в социальных сетях, которые часто содержат ценную информацию, неявную в числовых временных рядах. В результате, для достижения высокой точности прогнозирования требуется разработка более сложных моделей, способных эффективно обрабатывать как исторические данные, так и потоковую неструктурированную информацию, преодолевая тем самым ограничения рекуррентных сетей.

Эффективное прогнозирование цен на акции требует от моделей способности обрабатывать не только исторические данные, но и информацию, поступающую в режиме реального времени из новостных источников и социальных сетей. Традиционные подходы, основанные исключительно на анализе прошлых котировок, часто оказываются неспособными учесть влияние текущих событий и настроений инвесторов. Современные исследования показывают, что интеграция данных о новостях и тональности публикаций позволяет значительно повысить точность прогнозов, поскольку позволяет моделировать реакцию рынка на изменяющиеся условия. Анализ тональности, выявляющий позитивное или негативное отношение к конкретной компании или сектору, в сочетании с данными о торговых объемах и ценах, формирует более полную картину и позволяет выявлять скрытые тенденции, недоступные при использовании только исторических данных. Таким образом, создание моделей, способных эффективно объединять структурированные финансовые данные с неструктурированной информацией из новостных лент, является ключевой задачей в области количественного анализа финансовых рынков.

Гибридная Модель: LLM и Transformer на Службе Прогнозированию

Предлагаемый подход объединяет архитектуру Transformer с генератором сигналов на основе большой языковой модели (LLM) для создания гибридной модели прогнозирования цен на акции. Архитектура Transformer обрабатывает исторические данные о ценах, выявляя временные зависимости и паттерны. Генератор сигналов LLM, в свою очередь, анализирует финансовые новости и преобразует неструктурированный текст в количественные рыночные сигналы, которые затем интегрируются в Transformer. Такая комбинация позволяет модели учитывать как исторические данные, так и информацию, полученную в режиме реального времени из новостных источников, что потенциально повышает точность прогнозирования.

Генератор сигналов на основе большой языковой модели (LLM) обрабатывает финансовые новости, преобразуя неструктурированный текст в количественно определяемые рыночные сигналы. Этот процесс включает в себя извлечение релевантной информации из новостных статей, таких как упоминания компаний, экономические показатели и настроения рынка. Полученные данные кодируются в числовые значения, представляющие потенциальное влияние на цены акций. Ключевым элементом является показатель достоверности (Confidence Score), отражающий степень уверенности LLM в точности и значимости сгенерированного сигнала, что позволяет модели учитывать уровень надежности информации при принятии решений.

Сигнал, сгенерированный языковой моделью (LLM), интегрируется в архитектуру Transformer посредством механизма конкатенации векторов. Это позволяет Transformer использовать как исторические данные о ценах акций, так и информацию, полученную из анализа финансовых новостей в режиме реального времени. Вектор сигнала LLM добавляется к векторному представлению исторических данных перед подачей в слои внимания Transformer, обеспечивая модели возможность учитывать текущие рыночные настроения и новостные события при прогнозировании. Такой подход позволяет модели динамически адаптироваться к изменяющимся условиям рынка и повышает точность прогнозов за счет учета факторов, которые традиционно не учитываются в моделях, основанных исключительно на исторических данных.

Динамическое объединение (Dynamic Gating Fusion) представляет собой механизм адаптивного регулирования влияния сигнала, генерируемого большой языковой моделью (LLM), на процесс прогнозирования. Этот метод позволяет модели автоматически определять оптимальный вес LLM сигнала в зависимости от контекста входных данных и текущей рыночной ситуации. В отличие от фиксированного взвешивания, динамическое объединение оценивает релевантность LLM сигнала, используя параметры, полученные в процессе обучения, и соответствующим образом корректирует его вклад в итоговый прогноз. Это повышает устойчивость модели к шуму и нерелевантной информации, содержащейся в новостных потоках, и позволяет более эффективно использовать LLM сигнал в периоды высокой рыночной волатильности или при наличии значимых новостных событий, тем самым улучшая общую производительность и точность прогнозирования.

Валидация и Оценка Эффективности Модели

Архитектура Transformer по своей природе способна улавливать временные зависимости благодаря механизму самовнимания (Self-Attention). В отличие от рекуррентных нейронных сетей, Transformer обрабатывает всю последовательность данных параллельно, что позволяет ему выявлять взаимосвязи между различными моментами времени без учета их порядка. Механизм самовнимания вычисляет веса, определяющие важность каждого элемента последовательности для каждого другого элемента, таким образом, учитывая контекст и долгосрочные зависимости. Это особенно важно при анализе временных рядов, где значения в определенный момент времени могут быть связаны с событиями, произошедшими в прошлом или будущем. Attention(Q, K, V) = softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V, где Q, K и V — матрицы запросов, ключей и значений, а d_k — размерность ключей.

Для строгой оценки вклада каждого компонента гибридной LLM-Transformer модели было проведено исследование методом абляции. Результаты показали, что как LLM-сигнал, так и возможности обработки Transformer-архитектуры вносят значимый вклад в общую производительность модели. Отключение LLM-части приводило к существенному снижению точности прогнозирования, что подтверждает важность семантической информации, предоставляемой языковой моделью. Аналогично, удаление Transformer-компонента также негативно влияло на результаты, подчеркивая необходимость эффективной обработки временных рядов и извлечения паттернов из данных. Комбинированное использование обоих компонентов обеспечило наилучшую производительность, подтверждая синергию между семантическим пониманием и способностью к моделированию последовательностей.

Модель демонстрирует превосходство над традиционными методами, такими как XG-Boost, и расширяет возможности других последовательных моделей. В ходе тестирования зафиксировано снижение среднеквадратической ошибки (RMSE) на 5.28% по сравнению с базовой моделью Vanilla Transformer (p = 0.003). Статистическая значимость данного улучшения подтверждена p-значением, что указывает на надежность полученных результатов и превосходство предложенной архитектуры в задачах прогнозирования временных рядов.

Внедрение механизма динамического объединения (Dynamic Gating Fusion) существенно повышает устойчивость модели к шуму в данных. Данный механизм позволяет модели адаптивно взвешивать вклады различных источников информации, эффективно подавляя влияние аномальных или нерелевантных данных. В результате, даже при наличии несовершенных или зашумленных входных данных, модель сохраняет стабильность предсказаний и демонстрирует надежные результаты, что подтверждается экспериментальными данными и статистическим анализом.

Перспективы и Влияние на Финансовые Рынки

Успешное сочетание больших языковых моделей (LLM) и архитектуры Transformer открывает перспективные пути к созданию более интеллектуальных и адаптивных моделей финансочного прогнозирования. Данный подход позволяет учитывать сложные зависимости в данных, извлекать информацию из неструктурированных источников и динамически подстраиваться к изменяющимся рыночным условиям. В отличие от традиционных статистических методов, LLM и Transformer способны обучаться на больших объемах текстовой информации, такой как новостные статьи, отчеты компаний и социальные сети, что позволяет выявлять скрытые закономерности и предсказывать будущие тенденции с большей точностью. Это создает возможности для разработки систем, способных не только прогнозировать цены активов, но и оценивать риски, оптимизировать инвестиционные портфели и повышать эффективность финансовых рынков в целом.

Несмотря на доказанную эффективность Financial-BERT в решении определенных задач финансового анализа, предложенный подход, генерирующий сигналы в режиме реального времени, способен значительно улучшить точность прогнозирования цен на акции. В то время как Financial-BERT опирается на статические данные и исторические закономерности, интеграция с динамически формируемыми сигналами позволяет модели адаптироваться к текущей рыночной ситуации и оперативно реагировать на изменения. Это особенно важно в условиях высокой волатильности, где традиционные методы часто оказываются неэффективными. В результате, комбинирование преимуществ Financial-BERT и нашей архитектуры открывает перспективы для создания более надежных и точных моделей прогнозирования, способных приносить более значительную прибыль инвесторам.

Разработанная модель демонстрирует значительный потенциал для совершенствования инвестиционных стратегий, систем управления рисками и повышения общей эффективности финансовых рынков. Благодаря способности к более точному прогнозированию цен на акции, она позволяет инвесторам принимать более обоснованные решения, оптимизируя портфели и снижая потенциальные убытки. Улучшенное управление рисками достигается за счет более своевременной идентификации и оценки потенциальных угроз, что способствует большей стабильности финансовых операций. В конечном итоге, более точное прогнозирование и эффективное управление рисками способствуют повышению ликвидности рынка, снижению транзакционных издержек и, как следствие, увеличению общей эффективности финансовой системы.

Дальнейшие исследования направлены на расширение возможностей данной архитектуры путем включения альтернативных источников данных, таких как новостные ленты, социальные сети и геополитические индикаторы, для повышения точности прогнозирования. Ожидается, что интеграция этих нетрадиционных данных позволит модели более эффективно улавливать скрытые взаимосвязи и рыночные настроения. Кроме того, планируется адаптировать данную архитектуру для анализа и прогнозирования динамики других финансовых инструментов, включая валютные пары, сырьевые товары и корпоративные облигации, что потенциально откроет новые горизонты для автоматизированной торговли и управления рисками. Расширение применимости модели позволит создать универсальный инструмент для комплексного анализа финансовых рынков.

Данное исследование, стремящееся улучшить точность прогнозирования цен на акции посредством синергии больших языковых моделей и трансформеров, напоминает о фундаментальной непредсказуемости человеческих систем. Каждая гипотеза, лежащая в основе моделей прогнозирования, — это попытка убедить себя в упорядоченности мира, хотя рынки, как и сами люди, подвержены иррациональным колебаниям. Стивен Хокинг однажды заметил: «Интеллект — это способность адаптироваться к изменениям». В контексте финансового прогнозирования, адаптация к непредвиденным событиям и интеграция семантической информации из новостных источников, как это демонстрирует предложенная гибридная архитектура, представляется не просто улучшением точности, но и признанием ограниченности любых предсказательных моделей. Ведь даже самые сложные алгоритмы остаются лишь отражением коллективных надежд и страхов, запечатленных в графиках.

Что дальше?

Предложенная архитектура, объединяющая возможности больших языковых моделей и трансформеров, безусловно, демонстрирует потенциал повышения точности прогнозирования финансовых рынков. Однако, стоит помнить, что любая модель — это лишь упрощение сложной реальности, а реальность, в свою очередь, постоянно меняется. Интеграция семантической информации из новостей — шаг в верном направлении, но он лишь слегка прикрывает тот факт, что рынки формируются не логикой, а коллективными надеждами и страхами, запечатлёнными в графиках.

Будущие исследования, вероятно, сосредоточатся на усовершенствовании интерпретируемости этих моделей. Способность «понимать», почему модель делает тот или иной прогноз, важна не столько для улучшения точности, сколько для создания иллюзии контроля. Каждая стратегия работает, пока в неё не начинают верить слишком сильно. Ключевым вызовом остаётся преодоление систематических ошибок, заложенных в самой природе человеческого поведения.

В конечном итоге, задача не в создании идеального предсказателя, а в понимании границ предсказуемости. Финансовые рынки — это не система, которую можно «взломать», а сложный адаптивный организм, который постоянно эволюционирует, чтобы избежать предсказаний. И в этом — вся ирония.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.02878.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-07 09:30