Предсказание движений акций: новый взгляд на анализ данных

Автор: Денис Аветисян

Новая модель объединяет многомасштабный анализ и графовые нейронные сети для повышения точности прогнозирования трендов.

Система MS-HGFN формирует представление о пространстве, используя многомасштабную выборку с усреднением, временные зависимости, улавливаемые трансформерной архитектурой, и динамически адаптируемые матрицы смежности, построенные на основе внутри- и меж-атрибутивных признаков, а затем объединяет эти представления в единый поток признаков, балансируя детализацию и общую картину для последующего прогнозирования.

В статье представлена Multi-Scale Hierarchical Graph Fusion Network (MS-HGFN) для эффективного захвата временных и пространственных зависимостей в данных о движении акций.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Прогнозирование динамики фондового рынка остается сложной задачей из-за его волатильности и взаимосвязанности активов. В данной работе представлена модель ‘Gated Fusion Enhanced Multi-Scale Hierarchical Graph Convolutional Network for Stock Movement Prediction’, использующая многомасштабные графовые нейронные сети для более точного моделирования этих зависимостей. Предложенная архитектура MS-HGFN эффективно захватывает пространственно-временные корреляции, объединяя информацию из различных временных масштабов и учитывая как внутри-, так и меж-активные паттерны. Сможет ли подобный подход существенно повысить стабильность и точность прогнозирования доходности на финансовых рынках?

Рынок как Экосистема: Поиск Скрытых Взаимосвязей

Точное прогнозирование трендов фондового рынка критически важно, но затруднено его волатильностью. Традиционные методы анализа часто игнорируют сложные взаимосвязи между факторами, влияющими на стоимость акций. Игнорирование этих связей обрекает любые архитектурные решения на будущие сбои.

Схема демонстрирует взаимосвязь между двумя акциями, учитывая как междоменные, так и внутридоменные атрибуты.

Необходимы новые методы, учитывающие эти взаимосвязи для повышения точности прогнозов.

Глубокое Обучение: Раскрытие Скрытых Паттернов Рынка

Глубокое обучение предоставляет мощный инструментарий для выявления нелинейных закономерностей в финансовых данных. Архитектуры Transformer и графовые нейронные сети (GNN) особенно эффективны для захвата временных и реляционных зависимостей. GNN моделируют взаимовлияние акций, а Transformer – временную динамику внутри одной акции. Комбинирование этих подходов позволяет создать более точные и надежные модели.

MS-HGFN: Иерархический Анализ Многомасштабной Сложности

Многомасштабный анализ позволяет изучать временные зависимости на различных уровнях детализации, выявляя скрытые корреляции. Ключевым компонентом предложенной архитектуры является иерархический модуль графовой нейронной сети (GNN), моделирующий как меж-, так и внутри-атрибутивные взаимосвязи. Разработанная мульти-масштабная иерархическая сеть слияния графов (MS-HGFN) улучшила точность прогнозирования трендов акций до 1.4% на бенчмарк-датасетах (S&P 100, CSI 300 и CSI 500). На S&P 100 достигнута точность 53.35% (на 0.43% выше, чем у GCN, MCC 0.0590), на CSI 300 – 53.21% (на 0.76% выше, MCC 0.0567), на CSI 500 – 53.46% и MCC 0.0651.

Последствия и Перспективы: Эволюция Рыночной Экосистемы

Точность прогнозирования трендов фондового рынка имеет значительные последствия для оптимизации портфеля и инвестиционных стратегий. Предложенный подход, объединяющий GNN, Transformer и многомасштабный анализ, – шаг к созданию более устойчивой системы для навигации по сложностям рынка. На датасете CSI300 разработанная модель превзошла другие, достигнув пиковой стоимости портфеля в 12 миллионов. Дальнейшие исследования будут направлены на расширение структуры с включением внешних факторов и данных в режиме реального времени. Всё взаимосвязано, и разделение системы не отменяет её общей судьбы.

Представленная работа демонстрирует стремление к созданию системы, способной улавливать сложные взаимосвязи в финансовых данных. Подобно тому, как экосистема развивается, а не строится, предложенная многомасштабная иерархическая графовая сеть стремится не к статичному предсказанию, а к адаптации к постоянно меняющимся условиям рынка. Ведь система, которая никогда не ошибается, действительно мертва – она не учитывает динамику реальности. Как заметил Эдсгер Дейкстра: “Программирование — это не столько искусство написания программ, сколько искусство организации сложной системы.” Эта фраза подчеркивает, что успех в прогнозировании трендов требует не просто обработки данных, но и создания устойчивой, саморегулирующейся структуры, способной учитывать временные и пространственные зависимости, что и демонстрирует предложенный подход к анализу временных рядов.

Что впереди?

Представленная работа, как и все попытки предсказать движение рынка, создает иллюзию контроля над хаосом. Каждая успешная итерация лишь откладывает неизбежное – осознание того, что система всегда сложнее модели. MS-HGFN, безусловно, демонстрирует способность улавливать временные и пространственные зависимости, но эти зависимости – лишь тени будущих сбоев, заложенные в самой архитектуре. Следующим шагом, вероятно, станет усложнение – добавление новых «масштабов», новых уровней абстракции, что лишь ускорит приближение момента, когда модель перестанет соответствовать реальности.

Более перспективным направлением представляется не поиск более точных предсказаний, а разработка систем, способных адаптироваться к непредсказуемости. Вместо того, чтобы строить «идеальную» модель рынка, следует сосредоточиться на создании механизмов, позволяющих смягчать последствия ошибок, возникающих в любой прогностической системе. Это требует отказа от идеи централизованного контроля и перехода к децентрализованным, самоорганизующимся структурам.

Документация, конечно, будет написана – после того, как эта архитектура потерпит неудачу. Никто не документирует пророчества после их исполнения. Истинно важным является не запечатлеть текущее состояние системы, а понять принципы, определяющие ее эволюцию, ее неизбежное разрушение и, возможно, возрождение в новом обличии.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.01570.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-04 21:21