Новости как предсказатель: Как ИИ анализирует события для прогнозирования доходности акций

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что использование искусственного интеллекта для структурированного анализа новостных сообщений позволяет значительно повысить точность прогнозирования изменений в стоимости 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

В работе представлен подход, основанный на извлечении структурированных представлений событий из новостей с помощью больших языковых моделей и использовании механизмов внимания для прогнозирования доходности акций.

Несмотря на значительный прогресс в количественном анализе финансовых рынков, эффективное извлечение прогностической информации из неструктурированных текстовых данных остается сложной задачей. В работе ‘Structured Event Representation and Stock Return Predictability’ предлагается новый подход к прогнозированию доходности акций, основанный на структурированном представлении событий, извлеченных из новостных статей с помощью больших языковых моделей. Показано, что разработанная модель, использующая механизмы внимания, превосходит существующие текстовые модели и обеспечивает интерпретируемую структуру факторов, влияющих на прогнозируемую доходность. Какие еще возможности открывает структурированный подход к анализу новостного потока для повышения точности и интерпретируемости финансовых прогнозов?

За пределами поверхностных оценок: Ограничения традиционного финансового прогнозирования

Традиционное финансовое прогнозирование, опирающееся на анализ временных рядов и поверхностную оценку настроений, зачастую оказывается неспособным уловить сложные факторы, определяющие динамику рынка. Данные методы, как правило, концентрируются на прошлых ценах и простых индикаторах общественного мнения, игнорируя при этом значимые события и их взаимосвязи. В результате, прогнозы, основанные исключительно на этих подходах, могут быть неточными и не отражать реальную картину, поскольку упускают из виду ключевые движущие силы, влияющие на стоимость активов. Анализ настроений, хотя и полезен, не предоставляет полной картины, поскольку не учитывает контекст и причины, лежащие в основе этих настроений, что ограничивает его прогностическую ценность.

Традиционные методы прогнозирования финансовых рынков часто оказываются неспособными уловить сложные взаимосвязи между событиями, влияющими на колебания цен акций. Исследования показывают, что упрощенные модели, полагающиеся на поверхностный анализ, не учитывают каскад последствий, возникающих от переплетения глобальных новостей, политических решений и технологических инноваций. В результате, предсказания, основанные исключительно на исторических данных или краткосрочных настроениях инвесторов, зачастую демонстрируют значительную погрешность, особенно в периоды повышенной волатильности и непредсказуемости. Неспособность адекватно оценить влияние многофакторных событий приводит к неточным прогнозам и, как следствие, к убыткам для участников рынка.

Традиционные финансовые модели часто сосредотачиваются на анализе настроений инвесторов, полагая, что общее ощущение рынка является ключевым предиктором изменений цен. Однако, исследования показывают, что подобный подход упускает из виду фундаментальную важность самих событий, формирующих экономическую реальность. Анализ настроений, хотя и полезен, представляет собой лишь поверхностное отражение более глубоких процессов. Например, изменение процентных ставок центральным банком или крупное технологическое открытие оказывают влияние на рынки независимо от того, как инвесторы к этому относятся в данный момент. Игнорирование этих объективных факторов в пользу субъективных оценок может приводить к неточным прогнозам и упущенным возможностям, поскольку реальное воздействие на финансовые инструменты определяется не эмоциональным фоном, а конкретными происходящими событиями и их взаимосвязями.

Для повышения точности финансовых прогнозов требуется углубленное понимание не только рыночных настроений, но и лежащих в основе событий, а также взаимосвязей между ними. Традиционные методы, ориентированные на анализ временных рядов и поверхностную оценку тональности, зачастую упускают из виду сложные причинно-следственные связи, определяющие колебания цен на акции. Исследования показывают, что для успешного предсказания динамики рынка необходимо учитывать широкий спектр факторов — от геополитических событий и макроэкономических показателей до технологических прорывов и изменений в потребительском поведении. Особое внимание уделяется построению моделей, способных выявлять и анализировать сложные зависимости между этими факторами, что позволяет более точно оценивать риски и возможности, и, как следствие, формировать более эффективные инвестиционные стратегии.

SER Framework: Структурирование хаоса новостных событий

Фреймворк SER использует большие языковые модели (LLM) для выполнения извлечения событий из необработанных новостных статей. Этот процесс, называемый LLM Event Extraction, преобразует текстовые данные в структурированное представление событий, которое позволяет однозначно определить ключевые элементы происходящего. В результате, информация о событиях представляется в стандартизированном формате, пригодном для дальнейшего анализа и обработки, что значительно упрощает автоматизацию задач, связанных с мониторингом и анализом новостного потока.

Представления событий в рамках SER Framework структурируются в виде триплетов “субъект-действие-объект”, что позволяет стандартизировать извлечение информации из новостных статей. Каждый триплет точно определяет, кто совершил какое действие над чем, обеспечивая четкое и однозначное описание события. Такой формат позволяет алгоритмам машинного обучения эффективно анализировать и сопоставлять события, независимо от синтаксических вариаций в исходном тексте. Использование триплетов обеспечивает возможность количественного анализа и построения графов знаний, что критически важно для задач прогнозирования и выявления скрытых связей.

В основе построения прогностических моделей в SER Framework лежит акцент на содержании новостных событий, а не на способах их освещения. Традиционные методы анализа новостей часто сосредотачиваются на стилистике, тоне и деталях подачи информации («как» произошло событие). SER Framework, напротив, извлекает суть события, определяя, “что” произошло, выделяя ключевые элементы — субъект, действие и объект. Такой подход позволяет создать более устойчивую основу для прогнозирования, поскольку он менее подвержен влиянию вариаций в журналистском стиле и фокусируется на фундаментальных фактах, определяющих развитие событий. Игнорирование нюансов подачи позволяет системе более эффективно обобщать информацию и выявлять закономерности, независимые от конкретного источника или формулировки.

Структурированный подход, используемый в SER Framework, позволяет выявлять неочевидные связи и закономерности в новостных данных, которые упускаются из виду при использовании традиционных методов анализа. В отличие от простых поисков по ключевым словам или статистического анализа частотности слов, извлечение событий в формате “субъект-действие-объект” позволяет системе понимать семантические отношения между различными элементами новостного сообщения. Это, в свою очередь, позволяет обнаруживать косвенные связи, корреляции между событиями, и выявлять тренды, которые не очевидны при поверхностном анализе текстовых данных. В результате, SER Framework обеспечивает более глубокое понимание новостной картины и повышает точность прогнозирования.

Раскрытие прогностической силы: Механизмы внимания и валидация

В основе SER Framework лежит механизм внимания (Attention Mechanism), который позволяет взвешивать значимость различных событий при прогнозировании динамики цен акций. Данный механизм динамически определяет, какие события оказывают наибольшее влияние на изменение цены, присваивая им больший вес в процессе анализа. В отличие от традиционных подходов, где все события рассматриваются как равнозначные, механизм внимания позволяет модели сосредоточиться на наиболее релевантной информации, игнорируя шум и нерелевантные данные. Это достигается путем вычисления весов для каждого события на основе его взаимосвязи с целевой переменной — изменением цены акции — и последующего применения этих весов при агрегировании информации. В результате, SER Framework способен более точно идентифицировать и использовать сигналы, влияющие на ценообразование, что повышает эффективность прогнозирования.

Для оценки прогностической способности SER-фреймворка использовались регрессионный анализ Фама-МакБета и метод сортировки портфелей. Регрессия Фама-МакБета позволила оценить статистическую значимость выявленных закономерностей между структурированным представлением событий и будущей доходностью акций, учитывая кросс-секционные корреляции. Сортировка портфелей, основанная на прогнозах SER, позволила разделить акции на группы с разным ожидаемым уровнем доходности и оценить фактическую доходность каждой группы, подтверждая эффективность модели в предсказании рыночных движений. Данные методы обеспечивают надежную и объективную оценку прогностической силы SER по сравнению с альтернативными подходами.

Сравнительный анализ показал, что разработанная модель SER превосходит по эффективности базовые модели, такие как BERT и анализ тональности текста. При ежедневных прогнозах годовая доходность модели SER составила 10.93%, а при еженедельных — 5.23%. Данные результаты демонстрируют способность SER генерировать более точные прогнозы и, как следствие, более высокую прибыль по сравнению с альтернативными подходами к прогнозированию динамики цен на акции.

Превосходство SER Framework, подтвержденное положительным альфа-коэффициентом по пятифакторной модели Фама-Френча, демонстрирует эффективность подхода структурированного представления событий в улавливании рыночных сигналов. Положительное значение $α$ указывает на то, что модель генерирует доходность, превышающую ожидаемую, учитывая систематические риски, измеряемые пятью факторами: рыночным риском, размером компании, стоимостью, прибыльностью и инвестициями. Это подтверждает, что SER Framework способен выявлять и использовать информацию из структурированных событий для формирования прибыльных инвестиционных стратегий, превосходящих традиционные модели оценки рисков и доходности.

От предсказания к пониманию: Раскрытие динамики рынка

Исследования в рамках SER-фреймворка выявили значительное влияние так называемой «сущностной ко-двигательности» на динамику фондового рынка. Этот феномен демонстрирует, что акции компаний, связанных через общие сущности — будь то поставщики, клиенты, общие руководители или географическое положение — склонны демонстрировать скоррелированные колебания цен. Вместо традиционного анализа по секторам, SER-фреймворк позволяет выявить более тонкие взаимосвязи, основанные на реальных бизнес-отношениях. Например, негативные новости о ключевом поставщике могут вызвать снижение цен акций не только у этой компании, но и у всех ее клиентов, что подтверждает взаимосвязанность рынка и необходимость учитывать сущностные связи при оценке рисков и формировании инвестиционных стратегий. Данный подход предоставляет возможность более точно предсказывать рыночные движения, основываясь на информации о взаимодействии между компаниями, а не только на отраслевой принадлежности.

Применение тематического моделирования к извлеченным событиям позволяет выявить более широкие тематические категории, определяющие тенденции на рынке. Этот метод анализирует большие объемы текстовой информации, выделяя ключевые темы и связи между событиями, которые могут быть незаметны при традиционном анализе. В результате, удается не просто фиксировать отдельные события, влияющие на стоимость акций, но и понимать общие тренды, формирующиеся вокруг определенных тем — будь то технологические инновации, изменения в регулировании или макроэкономические факторы. Такой подход предоставляет возможность увидеть «большую картину», выявляя скрытые взаимосвязи и предсказывая будущие движения рынка на основе анализа преобладающих тематических направлений.

Более глубокое понимание динамики рынка открывает возможности для принятия обоснованных инвестиционных решений и совершенствования стратегий управления рисками. Анализ связей между событиями, сущностями и колебаниями цен позволяет инвесторам не просто реагировать на изменения, но и предвидеть их, выявляя скрытые факторы, влияющие на стоимость активов. Это позволяет формировать портфели, адаптированные к конкретным рыночным условиям и уровню допустимого риска, а также своевременно корректировать их в ответ на новые данные. Использование подобных подходов способствует повышению эффективности инвестиций и снижению потенциальных убытков, особенно в периоды повышенной волатильности и неопределенности.

Данная методика позволяет установить прямую связь между происходящими событиями и динамикой фондового рынка, что открывает новые возможности для анализа факторов, определяющих финансовые результаты компаний. Вместо традиционного подхода, основанного на статистических корреляциях, система выявляет конкретные события — публикации новостей, заявления представителей компаний, изменения в регулировании — и оценивает их влияние на изменение стоимости акций. Благодаря этому, инвесторы получают не просто информацию о что произошло с ценой актива, но и понимание почему это произошло, что позволяет более обоснованно оценивать риски и принимать взвешенные инвестиционные решения. Анализ событий и их связь с доходностью акций предоставляет ценный инструмент для выявления скрытых факторов, влияющих на финансовое состояние компаний, и прогнозирования будущей динамики рынка.

Исследование демонстрирует, что структурированное представление событий, извлеченное из новостных статей с помощью больших языковых моделей, действительно способно улучшить предсказуемость доходности акций. Этот подход, основанный на внимании и интерпретируемости, позволяет не просто прогнозировать изменения, но и понимать механизмы, лежащие в основе этих изменений. В этом контексте, слова Эпикура: «Не тот, кто много знает, а тот, кто умеет рассуждать, мудр» приобретают особое значение. Ведь именно умение извлекать суть из информационного потока и находить закономерности, а не просто накапливать данные, является ключом к успешному прогнозированию и пониманию динамики финансовых рынков. Подобно тому, как система стареет, но может делать это достойно, так и модели, основанные на внимании, способны адаптироваться и сохранять свою эффективность во времени.

Что дальше?

Представленная работа, стремясь уловить эхо событий в потоке новостей, неизбежно сталкивается с фундаментальной проблемой: время. Версионирование представлений событий — это лишь форма памяти, попытка зафиксировать неуловимое течение реальности. Однако, как показывает опыт, даже самая тщательно структурированная информация подвержена энтропии. Модели внимания, хотя и позволяют выделить ключевые моменты, не могут остановить неумолимую стрелу времени, всегда указывающую на необходимость рефакторинга, переосмысления и адаптации к меняющимся обстоятельствам.

Будущие исследования, вероятно, будут направлены на преодоление этой временной асимметрии. Поиск методов, позволяющих не просто фиксировать события, но и прогнозировать их эволюцию, станет ключевой задачей. Необходимо учитывать не только явные связи между событиями, но и скрытые корреляции, формирующиеся под влиянием долгосрочных трендов и непредсказуемых факторов.

В конечном итоге, успешность подобных моделей будет определяться не столько точностью прогнозов, сколько способностью адаптироваться к неизбежным ошибкам. Все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. И задача исследователя — не создать идеальную модель, а разработать систему, способную извлекать уроки из прошлого и адаптироваться к будущему, каким бы неопределенным оно ни было.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.19484.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-23 13:39