Прогнозирование рисков и выявление аномалий на финансовых рынках: новый подход

Автор: Денис Аветисян

Исследование представляет гибридную систему на основе архитектуры FEDformer для повышения точности анализа финансовых временных рядов.

"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

Предлагается инновационный фреймворк, объединяющий частотный анализ, обнаружение аномалий на основе остатков и прогнозирование рисков с использованием глубокого обучения.

Финансовые рынки характеризуются высокой волатильностью и подверженностью резким колебаниям, что затрудняет своевременное выявление аномалий и прогнозирование рисков. В данной работе, посвященной разработке ‘A FEDformer-Based Hybrid Framework for Anomaly Detection and Risk Forecasting in Financial Time Series’, предложена новая гибридная модель, сочетающая в себе частотный анализ, остаточный детектор аномалий и механизм прогнозирования рисков. Полученные результаты демонстрируют, что предложенный подход позволяет значительно повысить точность выявления нестабильных ситуаций и прогнозировать потенциальные финансовые кризисы, опережая существующие методы на 11,5% по F1-мере. Возможно ли дальнейшее совершенствование данной модели для создания надежных систем раннего предупреждения и повышения устойчивости финансовых рынков?

Предсказание будущего в шуме: Основы анализа финансовых временных рядов

Анализ финансовых временных рядов является основой для принятия обоснованных инвестиционных решений, однако традиционные методы сталкиваются с рядом трудностей, обусловленных спецификой данных. Изменчивость рынков, нелинейные зависимости и наличие шума существенно усложняют прогнозирование и выявление закономерностей. Простые статистические модели часто оказываются неэффективными в улавливании тонких нюансов, а их применение может приводить к ошибочным выводам и финансовым потерям. Более того, финансовые временные ряды часто демонстрируют не стационарность, что требует применения специальных методов преобразования данных, таких как дифференцирование или логарифмирование, перед проведением анализа. Поэтому, для эффективного анализа требуется использование современных алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения, способных адаптироваться к сложным и динамичным рыночным условиям, и учитывать взаимосвязи между различными финансовыми инструментами.

Успешное выявление аномалий во временных рядах финансовых данных представляет собой сложную задачу, требующую применения надежных методов фильтрации шума и точного определения истинных отклонений. Финансовые рынки характеризуются высокой волатильностью и подвержены влиянию множества факторов, что приводит к появлению значительного количества случайных колебаний, маскирующих потенциально важные сигналы. Для эффективного обнаружения аномалий, таких как резкие скачки или падения цен, используются различные статистические и машинные методы, включая алгоритмы, основанные на $z$-оценках, скользящем среднем и моделях машинного обучения, таких как автоэнкодеры и Isolation Forest. Ключевым аспектом является не только выявление отклонений, но и их дифференциация от нормальных флуктуаций, что требует тщательной настройки параметров и адаптации алгоритмов к специфике конкретного финансового инструмента и рыночной ситуации.

Частотное видение: Новый взгляд на временные данные

Преобразование во частотную область, или частотный анализ, представляет собой метод декомпозиции временных рядов для выявления скрытых периодических составляющих. Вместо анализа данных во временной области, где значения отображаются последовательно во времени, частотный анализ преобразует сигнал в представление, показывающее амплитуду и фазу различных частот, присутствующих в данных. Это достигается с помощью математических преобразований, таких как преобразование Фурье, которые позволяют разложить сложный сигнал на сумму синусоидальных волн разной частоты и амплитуды. В результате анализа в частотной области можно идентифицировать доминирующие частоты, сезонность и другие периодические паттерны, которые могут быть не очевидны при прямом анализе временного ряда. Такой подход особенно полезен для выявления циклических трендов и прогнозирования будущих значений, опираясь на выявленные периодичности.

Архитектура FEDformer использует частотное разложение для улучшения моделирования временных рядов, особенно в контексте финансовых данных. В отличие от стандартных Transformer-моделей, обрабатывающих данные последовательно во временной области, FEDformer применяет дискретное преобразование Фурье (ДПФ) для преобразования входных данных во частотную область. Это позволяет модели явно учитывать различные частотные компоненты временного ряда и эффективно моделировать долгосрочные зависимости. Интеграция частотного домена в архитектуру Transformer достигается за счет использования спектральных блоков внимания, которые оперируют с частотными представлениями данных, что приводит к повышению точности прогнозирования и улучшению интерпретируемости результатов для финансовых временных рядов.

Явное моделирование частот в FEDformer позволяет эффективно улавливать долгосрочные зависимости во временных рядах, которые часто остаются незамеченными стандартными подходами. Традиционные модели, такие как стандартные Transformer-ы, могут испытывать трудности при обработке данных с длительными интервалами между значимыми событиями, поскольку их способность к экстраполяции ограничена. FEDformer, в отличие от них, декомпозирует временные ряды на частотные компоненты, что позволяет модели явно учитывать низкочастотные колебания, несущие информацию о долгосрочных трендах и взаимосвязях. Это достигается за счет использования частотно-зависимых механизмов внимания, позволяющих модели фокусироваться на релевантных частотах при обработке данных, что существенно повышает ее способность к прогнозированию и анализу долгосрочных зависимостей во временных рядах, особенно в финансовых данных.

Симбиоз предвидения и обнаружения: Комплексный подход к рискам

Предлагается гибридная структура, объединяющая возможности модели FEDformer и детектора аномалий, основанного на остатках. FEDformer обеспечивает прогнозирование временных рядов, а детектор аномалий, анализируя разницу между фактическими значениями и прогнозами (остатки), выявляет необычные отклонения. Такой подход позволяет получить более полную картину, поскольку FEDformer обеспечивает общую предсказательную способность, а детектор аномалий — чувствительность к неожиданным флуктуациям, не улавливаемым стандартными методами прогнозирования. Данная комбинация позволяет проводить комплексный анализ финансовых данных и повышает точность выявления аномалий.

Детектор аномалий, интегрированный в гибридную систему, определяет нетипичные колебания путем анализа ошибок прогнозирования, генерируемых моделью FEDformer. Принцип работы заключается в вычислении разницы между фактическими значениями временного ряда и соответствующими прогнозами FEDformer. Значительные отклонения от ожидаемых значений рассматриваются как аномалии. Такой подход позволяет не только выявлять текущие отклонения, но и дополняет прогностическую способность FEDformer, обеспечивая более комплексный анализ финансовых данных и повышая точность обнаружения нештатных ситуаций.

Предлагаемая структура выходит за рамки обнаружения аномалий и применяется для прогнозирования рисков, используя представление латентных признаков для предвидения потенциальных финансовых кризисов и моделирования волатильности. Применение данной структуры на финансовых временных рядах продемонстрировало снижение среднеквадратичной ошибки (RMSE) на 15.7% и увеличение оценки F1 на 11.5% при задачах обнаружения аномалий, что подтверждает ее эффективность в прогнозировании рисков и повышении точности анализа финансовых данных.

Исследование демонстрирует, что построение надежных систем анализа финансовых временных рядов требует не просто применения алгоритмов, но и учета их внутренней сложности. Авторы предлагают гибридный подход на основе FEDformer, который, по сути, признает, что идеальной модели не существует. Как отмечал Марвин Минский: «Наиболее эффективный способ предсказать будущее — это создать его». Данный подход, интегрирующий частотный анализ и обнаружение аномалий, позволяет не просто прогнозировать риски, но и адаптироваться к непредсказуемым изменениям на рынке. Это подтверждает идею о том, что настоящая устойчивость системы заключается не в ее абсолютной уверенности, а в способности к обучению и коррекции.

Что дальше?

Предложенная архитектура, основанная на FEDformer, несомненно, представляет собой шаг вперёд в анализе финансовых временных рядов. Однако, следует помнить: любая система, стремящаяся к идеальной точности, неизбежно лишает себя возможности к адаптации. Обнаружение аномалий и прогнозирование рисков — процессы, по своей природе нелинейные и подверженные влиянию факторов, которые предвидеть невозможно. Попытка “победить” неопределённость — это иллюзия, ведущая к хрупкости.

Будущие исследования должны быть направлены не на увеличение количества параметров модели, а на развитие методов оценки её устойчивости к непредсказуемым сбоям. Необходимо признать, что ложные срабатывания и неверные прогнозы — не ошибки, а сигналы о необходимости пересмотра базовых предположений. В конечном итоге, система, которая никогда не ломается, мертва — она не способна учиться и эволюционировать.

Поиск идеального решения в области финансовых моделей — занятие бесплодное. Идеальное решение не оставит места для человеческой интуиции и критического мышления. Подлинный прогресс заключается в создании инструментов, которые расширяют возможности аналитика, а не заменяют его.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.12951.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-18 11:10