Выявление незаконных операций на фондовом рынке с помощью машинного обучения

Автор: Денис Аветисян

Новый подход на основе алгоритма XGBoost позволяет эффективно обнаруживать и идентифицировать случаи незаконного использования инсайдерской информации.

☕️

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

Бесплатный Телеграм канал

На основе анализа снижения критерия информативности при обучении модели случайного леса, выявлена иерархия значимости признаков, определяющая вклад каждого из них в процесс принятия решений, что подробно описано в работе [neupane2024randomforest].

В статье демонстрируется, что комбинация алгоритма XGBoost с тщательно подобранными признаками и методами декорреляции данных обеспечивает высокую точность выявления незаконных инсайдерских сделок, превосходя традиционные методы и предлагая практический инструмент для регуляторного надзора.

Обнаружение незаконных операций с использованием инсайдерской информации представляет собой сложную задачу ввиду огромных объемов транзакций и необходимости выявления скрытых закономерностей. В данной работе, посвященной применению алгоритмов XGBoost для выявления незаконных операций с использованием инсайдерской информации (‘An extreme Gradient Boosting (XGBoost) Trees approach to Detect and Identify Unlawful Insider Trading (UIT) Transactions’), демонстрируется высокая точность (97%) выявления мошеннических действий посредством машинного обучения и анализа значимости признаков. Возможно ли, используя подобные подходы, существенно повысить эффективность надзора за финансовыми рынками и снизить риски, связанные с инсайдерской торговлей?

Теневые Операции: Выявление Незаконного Торгового Обмена

Незаконное использование инсайдерской информации подрывает доверие к рынку, что обуславливает необходимость разработки надежных методов обнаружения. Традиционные подходы сталкиваются с трудностями при анализе сложности современных финансовых данных и выявлении тонких закономерностей. Суть инсайдерской торговли – использование конфиденциальной информации для получения прибыли. Выявление таких случаев требует сопоставления информации о сделках с данными о связях между участниками рынка и причинах изменения цен. Каждый новый деплой — это маленький апокалипсис.

XGBoost: Пророчество Точных Прогнозов

Для моделирования и прогнозирования незаконных инсайдерских операций используется алгоритм XGBoost, демонстрирующий высокую эффективность при работе с нелинейными зависимостями в финансовых данных. Предварительная обработка данных с применением PCA улучшает производительность XGBoost за счет снижения размерности и уровня шума, выделяя наиболее значимые признаки. Комиссия по ценным бумагам и биржам США (SEC) получает значительную выгоду от внедрения данной технологии, достигая точности обнаружения более 97%.

Глубинный Взгляд: Выявление Ключевых Факторов

Для оценки значимости признаков используется комбинированный подход, расширяющий методы MDI и Permutation Importance, что повышает надежность ранжирования. Иерархическая кластеризация, основанная на корреляции Спирмена, группирует коррелированные признаки, улучшая стабильность и интерпретируемость, уменьшая влияние мультиколлинеарности. Полученный анализ позволяет выделить ключевые индикаторы, такие как рыночная бета. Практики корпоративного управления также являются критически важными признаками, отражающими институциональные механизмы контроля.

Ранжирование важности признаков, основанное на значениях перестановок после удаления корреляции, обусловленной иерархической кластеризацией, демонстрирует, что наиболее значимые переменные расположены в порядке убывания их относительной важности, определяемой по шкале, представленной на горизонтальной оси.

Модель демонстрирует высокую долю истинно положительных результатов и крайне низкий уровень ложноотрицательных результатов, что подтверждает ее эффективность.

Настройка и Адаптация: Эволюция Прогностической Системы

Для тонкой настройки модели XGBoost применялись различные методы оптимизации параметров, включая байесовскую оптимизацию, поиск по сетке и эволюционные алгоритмы. Исследование показало, что байесовская оптимизация демонстрирует наибольшую эффективность. Внедрение методов Target Embedding потенциально улучшает способность модели обрабатывать категориальные признаки, преобразуя их в непрерывные векторные представления. Для валидации преимуществ XGBoost, алгоритм Random Forest использовался в качестве сравнительной базовой модели.

Оптимизированная система предоставляет регуляторам и участникам рынка проактивный инструмент для поддержания целостности рынка, достигая точности более 97% и низкой доли ложноположительных результатов. Система, подобно живому организму, не строится, а скорее взращивается, и каждый архитектурный выбор — это пророчество о будущей неустойчивости.

Исследование показывает, что построение эффективных систем обнаружения инсайдерской торговли требует не просто применения алгоритмов, но и тонкого понимания взаимосвязей между признаками. Авторы демонстрируют, что корреляция данных может скрывать важные сигналы, а грамотный отбор и декореляция признаков значительно повышают точность модели XGBoost. Это напоминает о том, что системы – это не инструменты, а экосистемы, требующие постоянного взращивания и адаптации. Как заметила Симона де Бовуар: «Старость – это всего лишь еще одна планета, на которую нужно привыкнуть». Так и в построении систем, каждое изменение – это адаптация к новой реальности, требующая гибкости и внимательности к деталям. Игнорирование этих нюансов чревато пророчествами о будущих сбоях, которые, в конечном итоге, и сбываются.

Что дальше?

Представленная работа демонстрирует эффективность алгоритма XGBoost в обнаружении незаконных инсайдерских операций. Однако, следует признать, что «высокая точность» — это лишь момент в постоянно меняющемся ландшафте финансовых махинаций. Каждая найденная закономерность, каждая оптимизированная модель — это приглашение к новым, более изощренным методам сокрытия. Масштабируемость, столь часто упоминаемая в подобных исследованиях, – это всего лишь слово, которым мы оправдываем растущую сложность систем.

Будущие работы должны сосредоточиться не столько на улучшении точности, сколько на развитии способности к адаптации. Необходимо исследовать методы, позволяющие моделям учиться на новых, ранее невиданных паттернах, а не просто экстраполировать существующие. Данные, очищенные и декоррелированные сегодня, завтра потребуют переосмысления. В конечном счете, идеальная архитектура – это миф, нужный нам, чтобы не сойти с ума, но реальность диктует постоянный поиск компромиссов между производительностью и гибкостью.

Всё, что оптимизировано, однажды потеряет гибкость. Более перспективным представляется исследование не статичных моделей, а самообучающихся экосистем, способных эволюционировать вместе с рынком и его участниками. Не поиск «идеального» алгоритма, а создание условий для постоянной адаптации – вот истинная задача.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.08306.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-12 13:43