Прогнозирование фондового рынка: новый взгляд на динамику и нейросети

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают подход, учитывающий скорость и ускорение изменений на рынке, для повышения точности долгосрочных прогнозов с помощью искусственных нейронных сетей.

☕️

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

Бесплатный Телеграм канал

Прогнозирование динамики индекса Dow Jones демонстрирует превосходство кинематически информированной нейронной сети KIANN над некинематической, при нормализованных входных данных, что указывает на значительное влияние учета кинематических ограничений на точность предсказаний финансовых временных рядов.

В статье представлена модель KINN, использующая принципы физики и графовые нейронные сети для улучшения предсказаний на фондовом рынке путем включения кинематических подсказок в функцию потерь.

Прогнозирование динамики фондового рынка традиционно сталкивается с проблемами высокой волатильности и непредсказуемости. В данной работе, озаглавленной ‘Weak Relation Enforcement for Kinematic-Informed Long-Term Stock Prediction with Artificial Neural Networks’, предложен подход, основанный на использовании нейронных сетей, учитывающих кинематические зависимости между точками временного ряда. Подобный подход позволяет не только прогнозировать будущие значения, но и обеспечивать согласованность между последовательными точками, снижая вероятность появления нереалистичных предсказаний. Может ли слабое усиление взаимосвязей в данных стать ключом к созданию более устойчивых и точных моделей прогнозирования финансовых рынков?

Элегантность Прогнозирования: Вызов Финансовых Временных Рядов

Традиционные статистические методы часто оказываются неэффективными при моделировании нелинейной динамики фондовых рынков из-за ограничений в улавливании сложных взаимодействий и резких изменений. Искусственные нейронные сети (ANN) предлагают большую гибкость, однако их вычислительная сложность и склонность к переобучению могут снижать точность прогнозов. Ключевая задача – эффективное моделирование временных зависимостей и интеграция релевантных признаков, включая исторические данные, макроэкономические факторы и рыночные настроения.

Модель KGate демонстрирует прогнозы по индексу Dow Jones, в то время как некинематическая нейронная сеть (ANN) и кинематически информированная нейронная сеть KIANN предоставляют альтернативные прогнозы, основанные на ненормализованных входных данных.

Подобно тому, как элегантное решение необходимо для сложной системы уравнений, финансовые рынки требуют моделей с логически обоснованной структурой.

Эволюция Нейронных Сетей: От RNN к Физически Обоснованным Моделям

Рекуррентные нейронные сети (RNN), включая LSTM и GRU, часто испытывают трудности при работе с долгосрочными зависимостями из-за проблемы затухания или взрыва градиентов. Нейронные сети, учитывающие физические принципы (Physics-Aware Neural Networks), интегрируют в процесс обучения физические законы. В контексте финансовых рынков это предполагает включение кинематических параметров. Использование физически обоснованных признаков позволяет моделям строить более устойчивые прогнозы.

Включение скорости и ускорения в качестве признаков предоставляет моделям более глубокое понимание рыночного импульса и потенциальных точек разворота. Кинематически информированные нейронные сети (Kinematic-Informed Neural Networks) расширяют эту концепцию, специфически используя кинематические признаки для повышения точности прогнозирования, учитывая не только текущую цену, но и динамику её изменения.

Экспериментальная Валидация на Глобальных Финансовых Индексах

Методология исследования включала обучение и оценку моделей на ключевых финансовых индексах: Dow Jones Index, NASDAQ Index, NIKKEI Index и DAX Index. Использование разнообразных индексов позволило оценить обобщающую способность разработанных нейронных сетей и их устойчивость к различным рыночным условиям. Для эффективной предварительной обработки данных применялась нормализация Min-Max, обеспечивая оптимальную производительность моделей и предотвращая доминирование отдельных признаков.

Для обучения моделей использовался оптимизатор Adam, минимизирующий сумму квадратов ошибки и повышающий точность прогнозирования. Статистическая значимость результатов оценивалась с помощью Wilcoxon Signed Rank Test, подтвердившего улучшение производительности нейронных сетей, основанных на кинематической информации, с уровнем достоверности более 99% для архитектур LSTM, GMDH и KGate.

За Пределами Прогнозирования: Импликации и Перспективы Исследований

Успешная интеграция кинематических признаков указывает на более широкую применимость машинного обучения, основанного на физических принципах, в задачах прогнозирования временных рядов, улучшая точность прогнозов в задачах, где важна учет динамики и эволюции систем во времени.

Дальнейшее развитие подходов может быть достигнуто за счет изучения более сложных архитектур, таких как Temporal Graph Neural Networks и Transformer Networks. Использование продвинутых техник, включая механизмы внимания и радиальные базисные сети, может способствовать улучшению отбора признаков и обобщающей способности моделей. Истинная красота алгоритма проявляется не в трюках, а в непротиворечивости его границ и предсказуемости.

Представленная работа демонстрирует стремление к математической чистоте в области прогнозирования фондового рынка. Авторы, подобно тем, кто ценит доказуемость алгоритмов, вводят в функцию потерь компоненты, отражающие скорость и ускорение, тем самым снижая вероятность ложных предсказаний. Это не просто улучшение точности, а стремление к созданию модели, основанной на физически обоснованных принципах. Как однажды заметил Линус Торвальдс: «Плохой код похож на плохую шутку: если нужно объяснять, то она не смешная». Аналогично, модель, требующая постоянного объяснения своих результатов, не является истинно элегантной. Предложенный подход KINN, ориентированный на временные графовые нейронные сети и физически обоснованное обучение, представляет собой шаг к созданию более надежных и предсказуемых систем прогнозирования.

Что Дальше?

Без четкого определения понятия «рыночная эффективность» любое усложнение нейронной сети – лишь изящная трата вычислительных ресурсов. Предложенный подход, использующий подсказки о кинематике, безусловно, представляет интерес, однако необходимо признать, что корреляция между скоростью и ускорением актива и будущей доходностью не является доказательством причинно-следственной связи. Иллюзия предсказания может возникнуть из-за неполноты данных или, что более вероятно, из-за статистической случайности.

Следующим шагом представляется не столько увеличение сложности архитектуры сети, сколько разработка формальной математической модели, описывающей влияние кинематических факторов на поведение рынка. Необходимо строго доказать, что включение этих факторов действительно снижает дисперсию прогнозов, а не просто добавляет еще один источник шума. Эмпирические результаты, какими бы впечатляющими они ни были, не заменят математическую элегантность.

В конечном итоге, истинная ценность данной работы заключается в постановке вопроса о необходимости более глубокого понимания фундаментальных принципов, управляющих финансовыми рынками. Иначе говоря, перед тем, как строить сложные модели, следует задаться вопросом: что мы вообще пытаемся предсказать, и возможно ли это в принципе?

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.10494.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-14 13:40