Прогнозирование фондового рынка: новый подход на основе нейронных сетей

от

Автор: Денис Аветисян

Исследование предлагает усовершенствованную модель для прогнозирования цен акций, объединяющую возможности Neural Prophet и глубоких нейронных сетей.

🐢

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

Бесплатный Телеграм канал

В статье рассматривается модель NP-DNN, оптимизированная с использованием Optuna и включающая предварительную обработку данных и извлечение признаков для повышения точности прогнозирования временных рядов.

Прогнозирование цен на акции остается сложной задачей, несмотря на развитие статистических методов, часто не способных адекватно оценить вероятностный диапазон будущих изменений. В данной работе, посвященной ‘Stock Market Price Prediction using Neural Prophet with Deep Neural Network’, предложена новая модель NP-DNN, сочетающая в себе Neural Prophet и глубокую нейронную сеть для повышения точности прогнозирования. Использование Z-нормализации, методов заполнения пропусков и многослойного персептрона позволило добиться точности в 99.21% при сравнении с другими подходами. Сможет ли предложенный подход стать основой для создания более надежных и эффективных стратегий инвестирования на фондовом рынке?

Разоблачение Непредсказуемости: Вызовы Точного Прогнозирования Фондового Рынка

Традиционные методы прогнозирования фондового рынка сталкиваются с серьезными трудностями из-за присущей финансовым данным внутренней волатильности и нелинейности. Исторически сложившиеся подходы, такие как скользящие средние или линейная регрессия, часто оказываются неэффективными при анализе рыночных колебаний, поскольку не способны адекватно отразить сложные взаимосвязи и внезапные изменения. Рынок демонстрирует поведение, далекое от линейного: небольшие изменения в одном факторе могут приводить к непропорционально большим колебаниям цен, а прошлые тенденции не всегда являются надежным индикатором будущего. Эта непредсказуемость требует разработки более совершенных моделей, способных учитывать нелинейные зависимости и адаптироваться к быстро меняющимся условиям, чтобы повысить точность прогнозирования и снизить риски для инвесторов.

Существующие подходы к прогнозированию фондового рынка зачастую не способны уловить сложные временные зависимости и тонкие закономерности, критически важные для достижения высокой точности. Традиционные модели, как правило, рассматривают данные как последовательность независимых событий, игнорируя долгосрочные тренды и взаимосвязи между различными активами. Это приводит к тому, что даже незначительные колебания и неожиданные события могут существенно искажать прогнозы. Более того, рынок характеризуется нелинейностью и хаотичностью, что требует применения сложных математических инструментов и алгоритмов для выявления скрытых паттернов. Неспособность адекватно учитывать эти факторы приводит к значительным погрешностям в прогнозах и, как следствие, к убыткам для инвесторов. Поэтому разработка моделей, способных эффективно анализировать временные ряды и выявлять тонкие корреляции, является ключевой задачей современной финансовой аналитики.

Неспособность существующих методов прогнозирования учитывать динамичную и нелинейную природу финансовых рынков обуславливает необходимость разработки более устойчивых и адаптивных прогностических моделей. Традиционные подходы, часто основанные на линейных регрессиях или простых статистических инструментах, оказываются неэффективными при столкновении со сложными временными зависимостями и скрытыми закономерностями, определяющими колебания цен акций. В связи с этим, активно исследуются альтернативные методы, включая алгоритмы машинного обучения, нейронные сети и гибридные модели, способные обучаться на больших объемах данных и адаптироваться к меняющимся рыночным условиям. Целью этих исследований является создание инструментов, способных не только предсказывать краткосрочные колебания, но и выявлять долгосрочные тенденции, что позволит инвесторам принимать более обоснованные решения и снижать риски.

NP-DNN: Симбиоз Нейронных Сетей и Пророческих Алгоритмов

Модель NP-DNN представляет собой гибридный подход к прогнозированию, объединяющий в своей архитектуре алгоритм Neural Prophet и глубокую нейронную сеть. Данная комбинация позволяет использовать преимущества каждого из компонентов: Neural Prophet обеспечивает эффективное моделирование исторических паттернов, трендов и сезонности, а глубокая нейронная сеть — способность выявлять и использовать сложные нелинейные зависимости в данных. В результате, NP-DNN стремится к повышению точности прогнозирования за счет синергии этих двух подходов, преодолевая ограничения, присущие каждому из них при использовании по отдельности.

Neural Prophet демонстрирует высокую эффективность в выделении исторических закономерностей, трендов и сезонности временных рядов, что делает его надежной основой для прогнозирования. Модель использует декомпозицию временного ряда на отдельные компоненты — тренд, сезонность и остаток — для точного моделирования каждой составляющей. Особое внимание уделяется обработке данных с нерегулярными интервалами и учету праздничных дней и специальных событий, влияющих на временные ряды. Алгоритм автоматически определяет оптимальные параметры сезонности и тренда, а также позволяет пользователю настраивать их вручную для повышения точности прогнозов. Встроенные механизмы обработки пропущенных значений и выбросов повышают устойчивость модели к шумам и неполным данным.

Компонент глубокой нейронной сети (ГНС) в модели NP-DNN использует свою способность к выявлению и моделированию сложных нелинейных зависимостей в данных. В отличие от традиционных статистических методов, которые часто предполагают линейные взаимосвязи, ГНС способны аппроксимировать произвольные функции, что позволяет более точно учитывать сложные взаимодействия между входными признаками и целевой переменной. Это особенно важно при прогнозировании временных рядов, где нелинейные тренды и сезонность могут существенно влиять на будущие значения. Архитектура ГНС, состоящая из множества слоев и нелинейных функций активации, позволяет моделировать эти зависимости на различных уровнях абстракции, обеспечивая повышенную точность прогнозирования по сравнению с линейными моделями или моделями, основанными на простых статистических методах.

Гибридная архитектура NP-DNN разработана для смягчения ограничений, присущих отдельным моделям прогнозирования. Neural Prophet эффективно выявляет исторические закономерности, тренды и сезонность, обеспечивая надежную основу для прогнозов, однако может испытывать трудности с моделированием сложных нелинейных зависимостей. В свою очередь, глубокие нейронные сети (DNN) обладают высокой способностью к обучению таким нелинейным взаимосвязям, но могут быть менее эффективны при обработке данных с выраженными сезонными компонентами или при наличии недостаточного количества исторических данных. Интегрируя сильные стороны обеих моделей, NP-DNN стремится обеспечить более точные и надежные прогнозы, чем при использовании каждой модели по отдельности.

Подготовка Данных и Оптимизация Модели: Точность в Деталях

Для обеспечения высокой точности прогнозирования необходима тщательная предварительная обработка данных. В частности, применяются методы импутации пропущенных значений, позволяющие заполнить недостающие данные на основе статистических оценок или моделей. Параллельно проводится Z-нормализация, которая стандартизирует данные путем преобразования их к нулевому среднему и единичному стандартному отклонению. Данные преобразования позволяют избежать доминирования признаков с большими значениями и улучшают сходимость алгоритмов машинного обучения, что в конечном итоге повышает качество прогнозов.

Для оптимизации производительности компонента глубокой нейронной сети используется Optuna, фреймворк для автоматической настройки гиперпараметров. Optuna применяет алгоритмы, такие как Tree-structured Parzen Estimator (TPE) и CMA-ES, для эффективного поиска оптимальных значений гиперпараметров модели, таких как количество слоев, количество нейронов в каждом слое, скорость обучения и параметры регуляризации. Процесс оптимизации включает в себя определение пространства поиска для каждого гиперпараметра, проведение серии испытаний с различными комбинациями значений и выбор конфигурации, обеспечивающей наилучшие результаты на валидационном наборе данных. Использование Optuna позволяет автоматизировать трудоемкий процесс ручной настройки гиперпараметров, снизить риск переобучения и повысить общую точность и надежность модели прогнозирования.

NP-DNN использует набор данных Crunchbase, представляющий собой обширный источник информации о компаниях и профилях LinkedIn. Данный набор данных включает в себя сведения о финансировании, сотрудниках, отраслях и других ключевых показателях, что позволяет модели NP-DNN повысить точность прогнозирования. В частности, Crunchbase предоставляет данные, необходимые для обучения модели, позволяя ей выявлять закономерности и связи между различными атрибутами компаний и их будущими показателями. Объем и разнообразие данных Crunchbase существенно расширяют возможности NP-DNN по сравнению с использованием более узких или ограниченных источников информации.

Для извлечения признаков из набора данных Crunchbase используется многослойный персептрон (MLP). Crunchbase предоставляет обширную информацию о компаниях и профилях LinkedIn, которая служит входными данными для MLP. MLP обрабатывает эти данные, выявляя и преобразуя релевантные характеристики, такие как отрасль, размер компании, количество сотрудников и данные о взаимодействиях в LinkedIn, в числовые векторы признаков. Эти векторы затем используются в качестве входных данных для других компонентов системы, обеспечивая более эффективное прогнозирование и анализ.

Эффект от Внедрения: Превосходство NP-DNN в Прогнозировании

В ходе сравнительного анализа было установлено, что нейросетевая модель NP-DNN демонстрирует стабильно более высокую точность прогнозирования по сравнению с общепринятыми моделями, такими как Random Forest, LightGBM и даже крупными языковыми моделями. Данное превосходство подтверждается результатами экспериментов, в которых NP-DNN последовательно минимизирует ошибки прогнозирования в различных сценариях. Использование инновационной архитектуры и методов обучения позволяет модели эффективно выявлять сложные закономерности в данных, что обеспечивает более надежные и точные предсказания, особенно в условиях высокой волатильности и неопределенности на финансовых рынках. Такое существенное улучшение показателей открывает новые возможности для повышения эффективности инвестиционных стратегий и оптимизации процессов принятия решений.

Оценка производительности модели NP-DNN проводилась с использованием ключевых метрик, таких как точность (Accuracy) и среднеквадратичная ошибка (RMSE). Результаты продемонстрировали, что NP-DNN значительно превосходит существующие методы прогнозирования в минимизации ошибок предсказания. Более высокая точность указывает на способность модели правильно определять направление изменения цен акций, в то время как низкий показатель RMSE свидетельствует о меньшем среднем отклонении прогнозируемых значений от фактических. Сочетание этих факторов подтверждает превосходство NP-DNN в обеспечении более надежных и точных прогнозов на фондовом рынке, что особенно важно для принятия обоснованных инвестиционных решений и повышения эффективности систем поддержки принятия решений.

В ходе анализа данных Crunchbase, нейросетевая модель NP-DNN продемонстрировала выдающуюся точность прогнозирования цен акций, достигнув показателя в 93.21%. Этот результат значительно превосходит производительность традиционных алгоритмов прогнозирования, включая модели на основе случайных лесов, градиентного бустинга и даже крупных языковых моделей. Достигнутое улучшение точности свидетельствует о потенциале NP-DNN для повышения надежности и эффективности систем поддержки принятия решений в сфере финансов, позволяя более точно оценивать риски и возможности на фондовом рынке. Данный показатель открывает перспективы для разработки более совершенных инструментов прогнозирования, способных адаптироваться к сложным и изменчивым условиям современной экономики.

Нейронно-программируемая сеть глубокого обучения (NP-DNN) значительно расширяет функциональные возможности существующих систем поддержки принятия решений (СППР) за счет предоставления прогнозов, отличающихся повышенной точностью и надежностью. Внедрение NP-DNN позволяет СППР не только анализировать исторические данные и текущие рыночные тенденции, но и формировать более обоснованные и перспективные прогнозы, минимизируя риски, связанные с неточностью информации. Благодаря своей способности к адаптации и обучению на больших объемах данных, NP-DNN обеспечивает более глубокое понимание сложных финансовых процессов, что, в свою очередь, способствует повышению эффективности принятия стратегических решений в области инвестиций и управления капиталом. Это позволяет СППР переходить от простой обработки данных к проактивному прогнозированию и оптимизации бизнес-процессов.

Результаты исследования демонстрируют перспективность применения гибридных моделей в прогнозировании динамики фондового рынка. Традиционные методы зачастую сталкиваются с высокой волатильностью и нелинейностью данных, что ограничивает точность предсказаний. Предложенный подход, объединяющий нейронные сети и деревья решений, позволяет учесть как сложные зависимости в данных, так и обеспечить стабильность и интерпретируемость прогнозов. Данная комбинация позволяет значительно снизить погрешность предсказаний, что особенно важно для принятия обоснованных инвестиционных решений и повышения эффективности систем поддержки принятия решений в финансовой сфере. Подобные гибридные модели открывают новые возможности для более точного анализа и прогнозирования тенденций на рынке ценных бумаг.

Исследование демонстрирует стремление не просто предсказать колебания рынка, но и понять лежащие в его основе закономерности. Авторы, подобно инженерам, подвергают существующие модели — Neural Prophet и глубокие нейронные сети — тщательному тестированию и модификации. Как отмечал Марвин Минский: «Лучший способ понять — это построить». В данном случае, построение гибридной модели NP-DNN, оптимизированной с помощью Optuna и дополненной методами извлечения признаков и нормализации, является попыткой не просто получить более точный прогноз, а разобрать механизм формирования рыночных цен. Успех в повышении точности предсказаний — это следствие глубокого анализа и творческого подхода к решению задачи, что соответствует философии проверки существующих правил и поиска новых, более эффективных подходов.

Куда же дальше?

Предложенная в данной работе комбинация Neural Prophet и глубоких нейронных сетей, оптимизированная посредством Optuna, безусловно, демонстрирует потенциал улучшения точности прогнозирования цен на акции. Однако, стоит признать, что сама постановка задачи — предсказание хаотичного поведения рынка — таит в себе фундаментальные ограничения. Каждый «эксплойт» начинается с вопроса, а не с намерения, и здесь вопрос в том, возможно ли вообще достоверно предсказать систему, где иррациональность и случайность играют не меньшую роль, чем закономерности.

Перспективным направлением представляется не столько повышение точности краткосрочных прогнозов, сколько разработка моделей, способных выявлять и учитывать аномалии, “черных лебедей”, которые неизбежно возникают на рынке. Необходимо сместить акцент с поиска “идеального” алгоритма на создание систем, устойчивых к непредсказуемым событиям, способных адаптироваться и учиться на ошибках. В частности, исследование влияния неструктурированных данных — новостных лент, социальных сетей — представляется весьма плодотворным.

В конечном итоге, задача прогнозирования цен на акции — это не только техническая, но и философская проблема. Это попытка взломать систему, понять её внутреннюю логику, выявить её слабые места. И, возможно, самый главный урок заключается в том, что полная предсказуемость — это признак стагнации, а истинная жизнь рынка — в его непредсказуемости.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.05202.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-09 08:30