Умные инвестиции: Машинное обучение на службе прибыльности

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к рекомендациям акций, основанный на машинном обучении и анализе финансовых показателей, позволяет превзойти результаты фондового индекса S&P 500.

☕️

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

Бесплатный Телеграм канал

Набор данных был разделен для обеспечения надежной оценки обобщающей способности модели и предотвращения переобучения, что позволило всесторонне проверить эффективность предлагаемого подхода на невидимых данных.

Исследование предлагает практическую схему рекомендаций акций с использованием факторов прибыльности и методов оптимизации портфеля, в частности, минимальной дисперсии.

Несмотря на важность эффективного отбора акций, традиционные стратегии часто оказываются неспособными учитывать динамику рынка в полной мере. В данной работе, посвященной ‘A Practical Machine Learning Approach for Dynamic Stock Recommendation’, предложен практический подход к рекомендации акций из индекса S&P 500 с использованием машинного обучения и факторного анализа. Полученные результаты демонстрируют, что предложенная схема, основанная на динамическом отборе 20% лучших акций и оптимизации портфеля, превосходит долгосрочную стратегию удержания по показателям Sharpe ratio и кумулятивной доходности. Возможно ли дальнейшее повышение эффективности модели за счет интеграции альтернативных источников данных и усовершенствования методов оптимизации портфеля?

Пределы Традиционной Оценки

Традиционное финансовое моделирование, несмотря на свою устоявшуюся практику, часто опирается на упрощающие предположения и анализ исторических данных, что препятствует адекватному отражению текущей рыночной конъюнктуры. Данный подход, фокусируясь на прошлых тенденциях, упускает из виду сложные взаимодействия и быстро меняющиеся факторы, определяющие стоимость активов в современных условиях. Предположения о стабильности определенных показателей или линейности рыночных процессов могут оказаться неверными, особенно в периоды повышенной волатильности или при появлении инновационных финансовых инструментов. В результате, модели, основанные на устаревшей информации и чрезмерно упрощенных допущениях, рискуют значительно искажать реальную стоимость, вводя инвесторов в заблуждение и приводя к неоптимальным решениям. Необходимость учитывать нелинейные зависимости, поведенческие факторы и качественные характеристики становится всё более очевидной для повышения точности оценки.

Статические методы оценки, традиционно используемые в финансовом анализе, всё чаще оказываются неспособными адекватно отразить сложность современных финансовых инструментов и быстро меняющуюся экономическую обстановку. В условиях глобализации и развития инновационных деривативов, предполагающих нелинейные зависимости и множество взаимосвязанных факторов, использование фиксированных коэффициентов и упрощенных моделей приводит к существенным погрешностям. Например, оценка активов, стоимость которых зависит от волатильности базового актива или от вероятности наступления сложных событий, требует применения динамических моделей, способных учитывать изменения в реальном времени. Неспособность статических подходов адаптироваться к новым реалиям приводит к завышенной или заниженной оценке рисков и, как следствие, к неоптимальным инвестиционным решениям и потенциальным финансовым потерям. Использование исключительно исторических данных, без учета текущих тенденций и прогнозов, усугубляет проблему, делая оценку активов нерелевантной для принятия обоснованных решений.

Традиционные методы оценки стоимости компаний часто опираются на макроэкономические показатели, такие как ВВП или процентные ставки, упуская из виду уникальные характеристики конкретной организации. Это может приводить к существенным ошибкам, поскольку игнорируется влияние факторов, специфичных для бизнеса — инновационный потенциал, качество управления, рыночная доля, лояльность клиентов и эффективность операционной деятельности. Например, компания, активно внедряющая новые технологии, может демонстрировать рост, не отражаемый в общих экономических тенденциях, в то время как организация с устаревшим оборудованием и неэффективными процессами может отставать от среднерыночных показателей, несмотря на благоприятную макроэкономическую обстановку. Точная оценка внутренней стоимости требует детального анализа финансовых показателей компании, ее конкурентных преимуществ и способности адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям, что существенно выходит за рамки простого сопоставления с общими экономическими индикаторами.

Машинное Обучение: Новый Инструмент Моделирования

Традиционные финансовые модели часто опираются на линейные зависимости и упрощенные предположения, что ограничивает их способность точно отражать реальные рыночные процессы. Алгоритмы машинного обучения, в отличие от них, способны выявлять нелинейные связи и сложные взаимодействия между финансовыми показателями, которые остаются незамеченными при использовании классических методов. Это достигается благодаря способности алгоритмов автоматически извлекать признаки и строить модели, адаптирующиеся к структуре данных, что позволяет повысить точность прогнозирования и более эффективно учитывать множество факторов, влияющих на финансовые результаты. Например, алгоритмы, такие как нейронные сети и деревья решений, могут эффективно обрабатывать большие объемы данных и выявлять скрытые закономерности, недоступные для традиционного статистического анализа.

Регрессионные модели, включающие линейную регрессию, гребневую регрессию (Ridge Regression) и обобщенную бустинг-регрессию (Generalized Boosting Regression), позволяют повысить точность прогнозирования ключевых финансовых показателей. Линейная регрессия ($y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \dots + \beta_nx_n + \epsilon$) устанавливает линейную зависимость между зависимой переменной и одним или несколькими независимыми факторами. Гребневая регрессия добавляет регуляризацию для предотвращения переобучения и снижения влияния мультиколлинеарности. Обобщенная бустинг-регрессия строит ансамбль слабых моделей (обычно деревья решений) и последовательно улучшает их, минимизируя ошибку прогнозирования, что позволяет моделировать сложные нелинейные зависимости и достигать более высокой точности, особенно при работе с большими объемами данных и множеством предикторов.

Для минимизации переобучения и максимизации прогностической силы моделей регрессии, критически важно интегрировать разнородные наборы данных. Использование методов, таких как пошаговая регрессия (Stepwise Regression), позволяет автоматически отбирать наиболее значимые предикторы, исключая незначимые переменные, которые могут привести к избыточной сложности модели и снижению ее обобщающей способности. В процессе пошаговой регрессии переменные добавляются или удаляются из модели на основе статистических критериев, таких как p-value и информационные критерии (например, AIC или BIC), что обеспечивает оптимальный баланс между сложностью и точностью прогноза. Комбинирование данных из различных источников, таких как макроэкономические показатели, рыночные данные и финансовая отчетность компаний, позволяет учитывать больше факторов, влияющих на прогнозируемые величины, и повысить надежность моделей.

Оптимизация Портфеля: Динамика и Адаптивность

Стратегии распределения активов в портфеле могут быть значительно улучшены за счет применения методов оптимизации по средней доходности и дисперсии (Mean-Variance Optimization) и оптимизации по минимальной дисперсии (Minimum-Variance Optimization). Данные методы позволяют построить портфель, максимизирующий ожидаемую доходность при заданном уровне риска или, наоборот, минимизирующий риск при заданной ожидаемой доходности. Оптимизация по средней доходности и дисперсии требует оценки ожидаемой доходности, дисперсии и ковариации активов, в то время как оптимизация по минимальной дисперсии фокусируется исключительно на минимизации дисперсии портфеля, что может быть полезно в условиях неопределенности относительно ожидаемой доходности. Обе техники используют математические модели для определения оптимального веса каждого актива в портфеле, стремясь к достижению наилучшего соотношения между риском и доходностью, выражаемого, например, через коэффициент Шарпа ($Sharpe Ratio$).

В рамках оптимизации портфеля применяемые стратегии направлены на максимизацию доходности с учетом риска, измеряемого с помощью коэффициента Шарпа ($Sharpe Ratio$). Данный показатель позволяет оценить премию за риск, определяемую как разница между средней доходностью портфеля и безрисковой ставкой, деленную на стандартное отклонение доходности. В ходе тестирования разработанная схема последовательно демонстрировала превосходство над индексом S&P 500, достигая более высокого коэффициента Шарпа, что указывает на более эффективное соотношение риска и доходности по сравнению с рыночным индексом.

Для обеспечения устойчивости и адаптивности стратегий к изменяющимся рыночным условиям применяется метод скользящего окна (Rolling Window). Данный подход предполагает пересчет параметров оптимизации портфеля на основе данных за фиксированный период времени, последовательно сдвигаясь во времени. В ходе тестирования использовались исторические данные индекса S&P 500, что позволило продемонстрировать превосходство стратегий как в рамках тестового периода (in-sample), так и на протяжении всей торговой симуляции. Показатели эффективности, такие как коэффициент Шарпа, стабильно превышали аналогичные показатели индекса S&P 500, подтверждая надежность и применимость данной методологии в реальных рыночных условиях.

Углубленный Анализ: Всесторонний Подход к Оценке

Тщательный анализ финансовых коэффициентов, включающий в себя оценку показателя “Цена/Прибыль” (P/E), “Цена/Выручка” (P/S) и рентабельности собственного капитала (ROE), позволяет сформировать всестороннее представление о финансовом состоянии компании. Совокупность этих показателей дает возможность оценить не только прибыльность, но и эффективность использования активов, а также способность компании генерировать доход на инвестированный капитал. В частности, высокий показатель ROE свидетельствует об эффективном управлении, в то время как соотношение P/E и P/S помогает определить, насколько справедливо оценена компания рынком по сравнению с ее прибылью и выручкой. Комплексный подход к анализу этих коэффициентов, с учетом отраслевых особенностей и динамики изменения во времени, предоставляет инвесторам и аналитикам более глубокое понимание финансовой устойчивости и перспектив роста компании.

Использование базы данных Compustat и системы классификации отраслей Global Industry Classification Standard (GICS) обеспечивает высокую степень достоверности финансовых данных и позволяет проводить сравнительный анализ между компаниями различных секторов экономики. Compustat, являясь одним из самых авторитетных источников финансовой информации, предоставляет стандартизированные данные, что минимизирует ошибки, связанные с различиями в бухгалтерском учете. В свою очередь, GICS обеспечивает четкую иерархическую классификацию отраслей, что позволяет аналитикам сопоставлять показатели компаний, работающих в схожих областях, и выявлять тенденции, характерные для конкретного сектора. Такая методология не только повышает надежность оценки стоимости компании, но и способствует более глубокому пониманию ее положения на рынке и перспектив развития.

Для более точной оценки внутренней стоимости компании и ее потенциала роста, аналитики используют комплексный подход, включающий такие показатели, как отношение балансовой стоимости к рыночной ($Book-to-Market Ratio$) и прогнозы будущей прибыли. В рамках проведенного анализа, особое внимание уделялось очистке данных, что позволило исключить 0,84% выбросов и снизить долю пропущенных значений менее чем до 7% в каждом секторе экономики. Такая тщательная подготовка данных обеспечивает надежность и сопоставимость результатов, позволяя формировать более обоснованные инвестиционные решения и избегать искажений, вызванных неточностями в исходной информации.

На графике представлена динамика прибыли и убытков.

Будущее Финансового Моделирования: Динамика и Прогноз

В финансовом моделировании наблюдается существенная трансформация, вызванная интеграцией передовых аналитических методов и всесторонних источников данных. Если ранее моделирование представляло собой статичное упражнение, основанное на исторических данных, то сейчас оно превращается в динамичный и прогностический процесс. Современные аналитики применяют алгоритмы машинного обучения, статистический анализ временных рядов и нейронные сети для обработки огромных массивов информации, включая данные о транзакциях, макроэкономические показатели и даже новостные ленты. Это позволяет не только описывать текущую ситуацию, но и предсказывать будущие тенденции рынка с большей точностью, открывая новые возможности для оптимизации инвестиционных стратегий и управления рисками. В результате, финансовое моделирование перестает быть инструментом ретроспективного анализа и становится мощным средством прогнозирования и принятия решений в условиях постоянно меняющейся финансовой среды.

Современные финансовые модели все чаще основываются на непрерывной корректировке и интеграции данных в режиме реального времени, что позволяет аналитикам предвидеть изменения рыночной конъюнктуры и принимать более обоснованные инвестиционные решения. Вместо статичных прогнозов, построенных на исторических данных, формируется динамическая система, способная адаптироваться к текущим условиям и оперативно реагировать на новые сигналы. Этот подход позволяет выявлять закономерности и тренды, которые могли бы остаться незамеченными при использовании традиционных методов, значительно повышая точность прогнозов и, как следствие, прибыльность инвестиций. Подобная адаптивность особенно важна в условиях высокой волатильности и быстро меняющейся экономической ситуации, позволяя инвесторам более уверенно ориентироваться в сложном финансовом ландшафте.

Переход к анализу данных, подкрепленному актуальной информацией, позволяет инвесторам более уверенно ориентироваться в сложном современном финансовом мире. Подобный подход, основанный на непрерывном сборе и обработке данных, способствует принятию обоснованных инвестиционных решений и повышает вероятность достижения успеха. В ходе расчетов транзакционных издержек, составляющих 0.1% от стоимости сделки, учитывались все факторы, влияющие на итоговую доходность, что позволяет получить более точную оценку рисков и потенциальной прибыли.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к выявлению локальных правил, определяющих динамику фондового рынка. Авторы предлагают подход, основанный на машинном обучении и анализе факторов прибыльности, что соответствует идее стимулирования локальных правил вместо построения иерархических моделей. Подобный подход позволяет адаптироваться к меняющимся условиям рынка и, потенциально, достичь устойчивых результатов. Как однажды заметила Мария Кюри: «Никогда не нужно отказываться от своих принципов, но всегда нужно быть готовым к их пересмотру». Эта фраза отражает гибкость и адаптивность, необходимые для успешного применения машинного обучения в столь сложной системе, как финансовый рынок.

Что дальше?

Представленная работа демонстрирует, что даже относительно простые алгоритмы машинного обучения, оперирующие с общедоступными финансовыми показателями, способны формировать портфели, превосходящие широко используемые рыночные индексы. Однако, подобное превосходство не является доказательством всесилия модели, а скорее отражает закономерности, возникающие из локальных взаимодействий между факторами прибыльности и риск-менеджментом. Каждая точка связи между переменными несет влияние, и именно это влияние, а не преднамеренный контроль, формирует наблюдаемый результат.

Дальнейшие исследования, вероятно, будут направлены на усложнение моделей, добавление новых факторов и использование более продвинутых методов оптимизации. Но истинный прогресс, скорее всего, будет достигнут не в увеличении сложности, а в более глубоком понимании принципов самоорганизации финансовых рынков. Попытки «управлять» рынком иллюзорны; более продуктивным представляется выявление и использование возникающих закономерностей.

Представляется важным сместить акцент с поиска «лучшей» модели на исследование устойчивости различных стратегий к изменениям рыночной конъюнктуры. Самоорганизация — это реальная форма управления без вмешательства, и понимание ее механизмов позволит создавать более адаптивные и надежные инвестиционные стратегии, не требующие постоянной «подстройки» и вмешательства.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.12129.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-18 18:59