Угадывая рынок: Как нейросети учатся на новостях и графиках

от

Автор: Денис Аветисян

Новая модель объединяет анализ финансовых новостей с данными временных рядов, чтобы повысить точность прогнозов фондового рынка.

☕️

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

Бесплатный Телеграм канал

Исследование демонстрирует, что графовые нейронные сети, интегрирующие новостной фон и исторические данные, превосходят стандартные LSTM-модели в прогнозировании динамики акций.

Прогнозирование динамики фондового рынка остается сложной задачей, несмотря на развитие традиционных моделей, ориентированных преимущественно на исторические данные. В статье ‘A Hybrid Model for Stock Market Forecasting: Integrating News Sentiment and Time Series Data with Graph Neural Networks’ предложена гибридная модель, объединяющая анализ временных рядов с данными новостного фона и использующая графовые нейронные сети для выявления взаимосвязей. Эксперименты показали, что предложенный подход превосходит стандартные LSTM-модели, что подчеркивает ценность интеграции неструктурированных данных и анализа взаимосвязей в прогнозировании финансовых рынков. Какие перспективы открывает использование графовых нейронных сетей для более глубокого понимания факторов, влияющих на поведение инвесторов и динамику цен?

За пределами временных рядов: ограничения традиционного прогнозирования

Традиционные методы прогнозирования цен на акции в значительной степени опираются на анализ временных рядов, рассматривая исторические данные как основной источник информации. Однако, этот подход часто упускает из виду критически важный контекст, влияющий на динамику рынка. В то время как анализ прошлых ценовых изменений может выявить определенные закономерности, он не учитывает внешние факторы, такие как новостные события, макроэкономические показатели, или даже социальные тенденции. Такое ограничение приводит к неполной картине и, как следствие, к снижению точности прогнозов. В реальности, колебания цен на акции редко являются исключительно результатом внутренних рыночных сил; они часто обусловлены сложным взаимодействием различных внешних факторов, которые необходимо учитывать для получения более надежных и точных прогнозов.

Модели долгосрочной краткосрочной памяти (LSTM), несмотря на свою распространенность в прогнозировании финансовых временных рядов, демонстрируют ограниченные возможности в учете внешних факторов, существенно влияющих на динамику рынка. Исследования показывают, что LSTM, сосредоточенные исключительно на исторических данных о ценах, часто уступают по точности альтернативным подходам, способным интегрировать информацию из новостных лент, социальных сетей и макроэкономических показателей. Это связано с тем, что LSTM-сети, по своей архитектуре, испытывают трудности в эффективной обработке и взвешивании не-временных данных, что приводит к неполному пониманию причинно-следственных связей, определяющих поведение рынка. Предложенный метод, в отличие от LSTM, позволяет учитывать широкий спектр внешних факторов, что значительно повышает точность прогнозирования и обеспечивает более надежные результаты.

Традиционные подходы к прогнозированию динамики акций зачастую рассматривают изменения цен как исключительно временной процесс, игнорируя критически важную роль новостного фона и внешних событий. Исследования показывают, что рыночные колебания редко обусловлены лишь предшествующей динамикой; внезапные политические заявления, экономические отчеты, даже социальные тенденции способны оказать существенное влияние на поведение инвесторов и, как следствие, на стоимость акций. Пренебрежение этими факторами приводит к созданию моделей, не способных адекватно отражать реальную сложность рынка и, в конечном итоге, к снижению точности прогнозов. Анализ новостного потока и сопоставление его с изменениями цен позволяет выявить скрытые взаимосвязи и создать более надежные прогностические инструменты, учитывающие как временные ряды, так и контекст событий.

Улавливая настроение рынка: сила новостного анализа

Анализ тональности новостей предоставляет ценную информацию о рыночных настроениях и потенциальных изменениях цен. Положительная тональность, отраженная в новостных статьях и заголовках, часто коррелирует с ростом цен на активы, в то время как негативная тональность может указывать на снижение. Этот анализ позволяет оценить преобладающее мнение инвесторов, которое не всегда отражается в исторических данных о ценах. Особенно важно учитывать, что новостной фон может предшествовать реальным изменениям цен, предоставляя возможность для разработки прогностических моделей, основанных на оценке рыночных настроений. Игнорирование тональности новостей может привести к неполной оценке рисков и упущенным возможностям для получения прибыли.

Анализ заголовков новостей и содержания статей позволяет получить более детальную информацию о рыночных настроениях, чем просто общая оценка тональности. Анализ заголовков, как правило, фокусируется на краткосрочных реакциях и первоначальном восприятии событий, в то время как анализ полного текста статьи предоставляет контекст и позволяет выявить более сложные и нюансированные точки зрения. Комбинирование этих методов позволяет не только определить, является ли новость позитивной, негативной или нейтральной, но и оценить степень выраженности этих настроений, а также выявить скрытые подтексты и взаимосвязи, что критически важно для точного прогнозирования рыночных изменений и принятия обоснованных инвестиционных решений.

Автоматизированное извлечение настроений из финансовых текстов стало возможным благодаря моделям, таким как FinancialBERT и Sigma. FinancialBERT, основанная на архитектуре BERT, предварительно обучена на большом корпусе финансовых данных, что позволяет ей эффективно понимать нюансы финансового языка и точно определять тональность текста — позитивную, негативную или нейтральную. Sigma, в свою очередь, представляет собой другой подход к анализу настроений, специализирующийся на обработке финансовых новостей и отчетов. Обе модели позволяют анализировать большие объемы текстовой информации — новостные статьи, пресс-релизы, отчеты компаний, социальные сети — значительно быстрее и эффективнее, чем ручной анализ, что делает возможным проведение крупномасштабного анализа рыночных настроений и выявление потенциальных трендов.

Для повышения точности прогностических моделей финансового рынка необходимо учитывать как исторические данные о ценах, так и текущее рыночное настроение. Использование исключительно данных о ценах часто оказывается недостаточным, поскольку не отражает субъективные факторы, влияющие на поведение инвесторов. Интеграция анализа рыночного настроения, полученного из новостных источников и социальных сетей, позволяет выявлять закономерности, которые не видны при анализе только ценовых графиков. Современные модели машинного обучения, сочетающие данные о ценах с показателями рыночного настроения, демонстрируют более высокую прогностическую способность, особенно в условиях повышенной волатильности и неопределенности. Для эффективной интеграции данных о настроениях применяются различные методы, включая взвешивание показателей настроений и использование их в качестве дополнительных входных параметров в прогностические алгоритмы.

Графовые нейронные сети: рассуждения о финансовых данных

Представленная архитектура графовой нейронной сети (GNN) разработана для интеграции данных временных рядов с анализом тональности новостей. Данная модель объединяет количественные данные, такие как исторические цены акций, с качественной информацией, извлеченной из новостных статей. Используя граф как структуру данных, где узлами являются акции и новостные сообщения, а ребрами — связи между ними, модель способна учитывать влияние новостных событий на динамику цен. Интеграция данных осуществляется посредством специальных слоев, которые обрабатывают как числовые значения временных рядов, так и векторные представления тональности новостей, обеспечивая комплексный анализ рыночной информации.

Модель использует архитектуру GraphSAGE для эффективной передачи сообщений между узлами графа, представляющими акции и новости. GraphSAGE позволяет агрегировать информацию от соседних узлов, вычисляя взвешенную сумму признаков, что обеспечивает эффективное масштабирование на большие графы. Этот процесс позволяет модели учитывать влияние новостных событий на изменение цен акций, поскольку новости, связанные с определенной акцией, влияют на ее узел в графе, а затем распространяют это влияние на соседние узлы, представляющие другие акции, связанные с данной. В процессе передачи сообщений, GraphSAGE использует обучаемые веса для определения важности каждого соседнего узла, что позволяет модели динамически адаптироваться к различным структурам графа и учитывать различные факторы, влияющие на цены акций.

Представление акций и новостных статей в виде узлов графа позволяет модели учитывать сложные взаимосвязи между ними. Каждый узел представляет собой либо акцию, либо новостную статью, а ребра отражают отношения между ними, например, упоминание акции в новостной статье или корреляцию цен между акциями. Такой подход позволяет модели использовать алгоритмы распространения сообщений, такие как GraphSAGE, для агрегации информации от соседних узлов. Это, в свою очередь, позволяет учитывать влияние новостных событий на изменение цен акций и выявлять скрытые зависимости между различными финансовыми инструментами. Фактически, граф представляет собой сеть взаимосвязей, позволяющую модели проводить умозаключения о влиянии различных факторов на финансовые рынки.

Обучение и оценка модели проводились на двух крупных наборах данных: Bloomberg Dataset и US Equities Dataset. Использование данных из различных источников позволило обеспечить устойчивость и обобщающую способность модели при работе с разными рыночными условиями и типами активов. В результате тестирования, модель продемонстрировала точность в 53% при прогнозировании изменения цен акций, что подтверждает ее потенциал для практического применения в задачах финансового анализа и прогнозирования.

За пределами точечных прогнозов: количественная оценка неопределенности с использованием гауссовских процессов

В отличие от традиционных методов прогнозирования, которые предоставляют лишь точечные оценки, данная разработка выходит за их пределы, используя $Gaussian Process$ для количественной оценки неопределенности, сопровождающей каждый прогноз. Это позволяет не просто предсказать значение, но и оценить диапазон возможных исходов и вероятность их наступления. Вместо уверенного, но потенциально ошибочного утверждения, система предоставляет распределение вероятностей, отражающее степень доверия к прогнозу. Такой подход особенно важен в финансовой сфере, где понимание рисков не менее важно, чем потенциальная прибыль, и позволяет более обоснованно оценивать возможные колебания цен и принимать взвешенные инвестиционные решения.

Предоставление инвесторам не только прогноза, но и количественной оценки неопределенности, существенно расширяет возможности принятия обоснованных решений. Традиционные модели часто ограничиваются выдачей единого значения, не отражая весь спектр возможных исходов и связанных с ними рисков. Предложенный подход, напротив, позволяет оценить вероятность различных сценариев развития событий, предоставляя информацию о потенциальной прибыли и убытках. Это особенно важно в условиях волатильности финансовых рынков, где понимание границ возможных колебаний может существенно повлиять на стратегию инвестирования и управление капиталом. Оценка рисков, основанная на вероятностных прогнозах, позволяет инвесторам более адекватно оценивать потенциальную доходность и принимать решения, соответствующие их уровню толерантности к риску.

Исследования показали повышение точности прогнозирования в задачах бинарной классификации, таких как определение вероятности роста или падения цены актива, и оценки значимости увеличения. Применение разработанного подхода позволило достичь 53% точности, что на 1% превосходит результаты базовой LSTM модели. Этот прирост, хотя и кажущийся незначительным, имеет существенное значение в контексте финансовых рынков, где даже небольшое улучшение может привести к ощутимой прибыли. Полученные данные свидетельствуют о перспективности использования предложенного метода для повышения эффективности принятия инвестиционных решений и управления рисками.

Интеграция графового анализа с вероятностным моделированием открывает качественно новый уровень в прогнозировании финансовых рынков. Традиционные методы часто рассматривают активы изолированно, игнорируя сложные взаимосвязи между ними. В данном подходе, активы и их взаимовлияние моделируются в виде графа, где узлы представляют активы, а ребра — связи между ними. Это позволяет учитывать каскадные эффекты и системные риски, которые трудно уловить с помощью стандартных статистических моделей. Вероятностное моделирование, в частности, использование гауссовских процессов, позволяет не только предсказывать будущие значения, но и количественно оценивать неопределенность прогнозов, предоставляя инвесторам более полное представление о потенциальных рисках и возможностях. Такое сочетание позволяет учитывать не только исторические данные, но и структуру взаимосвязей между активами, что повышает точность и надежность прогнозов, особенно в условиях высокой волатильности и неопределенности.

Представленное исследование демонстрирует, что интеграция неструктурированных данных — новостных потоков — с традиционными временными рядами позволяет значительно повысить точность прогнозирования на фондовом рынке. Успех предложенной гибридной модели, использующей графовые нейронные сети, подтверждает ценность анализа взаимосвязей между различными финансовыми инструментами и новостными событиями. Как однажды заметила Ада Лавлейс: «Самое важное — это предвидеть, что может произойти». Это высказывание напрямую перекликается с основной задачей, решаемой в данной работе — попыткой предсказать будущие изменения цен на акции, используя комплексный анализ доступных данных и выявляя скрытые зависимости.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует потенциал графовых нейронных сетей в прогнозировании динамики фондового рынка. Однако, увлечение сложностью модели не должно затмевать скромную истину: любые прогнозы — это лишь приближение к хаосу. Графовые структуры позволяют учесть взаимосвязи, но вопрос о полноте и релевантности этих связей остаётся открытым. Поиск оптимального баланса между объёмом данных, сложностью графа и вычислительными затратами представляется ключевой задачей.

Более того, сама природа «новостного фона» требует критического осмысления. Агрегация и анализ текстовых данных — процесс, неизбежно окрашенный субъективностью. Идеальное решение — это, возможно, не улучшение алгоритмов обработки естественного языка, а признание их принципиальной неспособности уловить истинные мотивы и ожидания рынка. Совершенство, в данном контексте, — это не создание более точного прогноза, а осознание его иллюзорности.

Будущие исследования должны сосредоточиться не на увеличении количества параметров модели, а на разработке более строгих метрик оценки и методов верификации. Истинная ценность — не в предсказании будущего, а в понимании ограничений наших знаний о нём. Каждый добавленный параметр — это след недоверия к простоте, а простота — это, возможно, высшая форма элегантности.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.08567.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-10 08:15