Финансовый интеллект нового поколения: объединяя данные для прогнозирования рынков и рисков

от

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представляют новую мультимодальную модель, способную одновременно анализировать микро- и макроэкономические факторы для повышения точности прогнозирования и оценки финансовых рисков.

"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 унифицированная мультимодальная большая языковая модель Uni-FinLLM, использующая модульные головные компоненты для совместного моделирования прогнозирования акций и оценки системных рисков.

Несмотря на растущую потребность в комплексном анализе финансовых рисков, существующие подходы часто разделяют микро- и макроуровневые задачи, упуская взаимосвязи. В данной работе представлена модель ‘Uni-FinLLM: A Unified Multimodal Large Language Model with Modular Task Heads for Micro-Level Stock Prediction and Macro-Level Systemic Risk Assessment’ — унифицированная мультимодальная большая языковая модель, объединяющая текстовые, числовые и визуальные данные для одновременного прогнозирования колебаний акций и оценки системных рисков. Полученные результаты демонстрируют значительное повышение точности прогнозов на различных финансовых задачах благодаря совместному представлению данных и кросс-модальному вниманию. Способна ли такая унифицированная модель стать основой для создания масштабируемого инструмента поддержки принятия решений в сфере финансов?

Временные аномалии и горизонты предсказаний

Традиционные финансовые модели зачастую оперируют изолированными данными, что существенно ограничивает их способность к точному прогнозированию. Исторически сложилось так, что различные финансовые показатели — от объемов торгов до макроэкономических индикаторов — анализировались по отдельности, без учета сложных взаимосвязей между ними. Такой подход игнорирует эффект мультипликатора, когда изменение одного параметра может каскадно влиять на всю систему. В результате, модели оказываются неспособными предвидеть кризисные явления, возникающие из-за скрытых корреляций и нелинейных взаимодействий между различными рынками и активами. Например, незначительное колебание на рынке сырья может спровоцировать цепную реакцию, приводящую к обвалу фондового рынка, что остается незамеченным при анализе данных в отрыве друг от друга.

Точное прогнозирование поведения финансовых рынков требует интеграции разнородных типов данных — от численных временных рядов до текстовых новостей, однако эта задача представляется сложной для существующих методов. Традиционные модели часто анализируют каждый вид информации изолированно, упуская важные взаимосвязи и сигналы, скрытые в пересечении различных источников. Например, внезапное изменение настроений, отраженное в новостных лентах, может опережать колебания цен на активы, но существующие алгоритмы не всегда способны оперативно уловить и учесть эту корреляцию. Попытки объединить эти данные сталкиваются с проблемами несовместимости форматов, различной частоты обновления и необходимостью обработки больших объемов неструктурированной информации, что требует разработки принципиально новых подходов к моделированию и анализу данных.

Финансовые системы по своей природе представляют собой чрезвычайно сложные взаимосвязанные сети, где даже незначительные изменения в одной области могут спровоцировать каскад последствий по всей системе. Современные модели прогнозирования часто не способны адекватно учесть эту сложность, ограничиваясь анализом отдельных факторов и упуская из виду скрытые системные риски. Для более точного прогнозирования требуется разработка моделей, способных к мультимодальному анализу — то есть, к одновременной обработке и интеграции различных типов данных, включая числовые временные ряды, текстовые новости, данные социальных сетей и другие источники информации. Такие модели должны выявлять не только явные тренды, но и слабые сигналы, указывающие на потенциальные системные сбои, и оценивать их вероятное влияние на финансовую стабильность. Успешное решение этой задачи позволит значительно повысить устойчивость финансовых систем к различным шокам и кризисам.

Uni-FinLLM: Единый подход к многомерному анализу

Архитектура Uni-FinLLM разработана для объединения информации из трех основных источников: численных данных рынка (котировки, объемы торгов), фундаментальных показателей компаний (балансы, отчеты о прибылях и убытках) и текстовых финансовых новостей. Данная интеграция осуществляется посредством многомодального подхода, позволяющего модели учитывать взаимосвязи между различными типами данных. В основе архитектуры лежит трансформер, модифицированный для обработки разнородной информации, что обеспечивает возможность комплексного анализа финансовых данных и выявления скрытых закономерностей, недоступных при использовании отдельных источников.

Архитектура Uni-FinLLM базируется на Transformer, что позволяет эффективно обрабатывать и интегрировать разнородные финансовые данные. Для объединения численных данных рынка, фундаментальных показателей компаний и текстовых новостей используется механизм Cross-Modal Attention Fusion. Данный подход позволяет модели динамически взвешивать вклад каждого источника информации при формировании представления о финансовой ситуации, обеспечивая более точную и комплексную оценку, чем при использовании отдельных модальностей. Cross-Modal Attention позволяет модели устанавливать связи между различными типами данных, например, сопоставлять изменения в новостных заголовках с колебаниями цен акций или коррелировать финансовые показатели компании с рыночными трендами.

Архитектура Uni-FinLLM обеспечивает гибкость применения благодаря использованию модульных голов задач. Данный подход позволяет модели адаптироваться к решению различных финансовых задач, включая прогнозирование цен отдельных акций (микроуровень) и оценку системных рисков на уровне всего финансового рынка (макроуровень). Модульные головы задач функционируют как специализированные слои, оптимизированные для конкретного типа анализа, что позволяет Uni-FinLLM эффективно переключаться между задачами без необходимости переобучения всей модели. Это значительно повышает универсальность и экономическую эффективность использования Uni-FinLLM в различных финансовых приложениях.

Модель Uni-FinLLM демонстрирует высокую эффективность в извлечении значимых закономерностей из временных рядов финансовых данных благодаря использованию механизма Temporal Attention. В ходе тестирования модель достигла точности прогнозирования направления тренда на уровне 67.4%, что на 5.7 процентных пункта превосходит результат базовой модели Llama-Fin (61.7%). Применение Temporal Attention позволяет модели эффективно учитывать последовательность данных во времени, что критически важно для прогнозирования финансовых тенденций и оценки рисков.

Усиление репрезентаций посредством передовых техник

Модель Uni-FinLLM использует сети внимания на графах (Graph Attention Networks, GAT) для анализа взаимосвязей между финансовыми организациями и активами. GAT позволяют модели учитывать не только характеристики отдельных сущностей, но и их связи друг с другом, что критически важно для оценки системного риска. В отличие от традиционных методов, которые рассматривают финансовые институты изолированно, GAT динамически взвешивают важность связей между ними, выявляя потенциальные каналы распространения риска и повышая точность прогнозирования финансовых кризисов. Использование GAT позволяет модели эффективно обрабатывать сложные сетевые структуры, характерные для финансовой системы, и выявлять уязвимости, которые могут быть не видны при использовании более простых моделей.

Метод контрастного обучения в Uni-FinLLM позволяет модели уточнить понимание финансовых сценариев путем обучения различению схожих и несхожих ситуаций. В процессе обучения модель получает пары сценариев — схожие и несхожие — и оптимизируется для увеличения расстояния между представлениями несхожих сценариев и уменьшения расстояния между представлениями схожих. Это достигается за счет использования функции потерь, которая штрафует модель за неправильное разделение сценариев, что позволяет ей более эффективно выявлять тонкие различия и зависимости в финансовых данных, улучшая точность прогнозирования и анализа.

Интеграция визуальных представлений финансовых данных, таких как графики и диаграммы, обеспечивает дополнительный уровень информации для обработки моделью Uni-FinLLM. Вместо обработки исключительно текстовых данных, модель получает возможность анализировать визуальные паттерны, тренды и корреляции, представленные в графическом формате. Это позволяет учитывать не только фактические значения показателей, но и динамику их изменения, а также визуально определяемые аномалии или зависимости, что потенциально улучшает точность прогнозирования и выявления рисков в финансовых системах. Использование визуальных данных расширяет возможности модели по распознаванию сложных взаимосвязей, которые могут быть неявными в текстовых источниках.

Использование предварительно обученных языковых моделей, таких как BloombergGPT и Financial BERT, позволяет Uni-FinLLM эффективно анализировать финансовые новости и тональность текстов. В результате данной интеграции, средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE) снизилась на 10.9 процентных пункта по сравнению с базовой моделью Llama-Fin. Это указывает на значительное улучшение точности прогнозирования Uni-FinLLM благодаря способности эффективно извлекать и интерпретировать информацию из текстовых источников, связанных с финансовыми рынками.

Влияние на финансовую стабильность и инновации

Улучшенные возможности прогнозирования фондового рынка позволяют инвесторам принимать более обоснованные решения, что потенциально ведет к повышению эффективности рынка. Исследования показали, что новая модель демонстрирует значительное улучшение точности прогнозов, достигая коэффициента попадания (Hit Ratio) в 64.3%, что превосходит базовые показатели. Данный результат указывает на способность модели выявлять закономерности и тенденции, которые ранее оставались незамеченными, предоставляя инвесторам ценную информацию для оптимизации их портфелей и снижения рисков. Повышенная точность прогнозов способствует более эффективному распределению капитала и, как следствие, более стабильному и предсказуемому функционированию финансовой системы.

Улучшенная оценка системного риска позволяет заблаговременно выявлять и смягчать потенциальные финансовые кризисы, способствуя большей стабильности финансовой системы. Разработанная система продемонстрировала точность в 82.3% при раннем предупреждении о системных рисках, что превосходит показатели ведущих моделей на основе графовых нейронных сетей (GNN). Такой уровень точности открывает возможности для проактивных мер по стабилизации рынков и снижению вероятности возникновения масштабных финансовых потрясений, что имеет критическое значение для поддержания экономического благополучия и доверия инвесторов.

Возможность интеграции разнородных источников данных открывает новые перспективы для алгоритмической торговли и оптимизации инвестиционных портфелей. Исследования показывают, что объединение традиционных финансовых показателей с неструктурированными данными, такими как новостные ленты и социальные сети, позволяет создавать более точные и адаптивные торговые стратегии. Такой подход позволяет алгоритмам выявлять скрытые закономерности и предсказывать рыночные движения с большей вероятностью, что, в свою очередь, способствует повышению эффективности портфельных инвестиций и снижению рисков. В частности, анализ текстовых данных в сочетании с количественными показателями позволяет оценивать настроения инвесторов и оперативно реагировать на изменения рыночной конъюнктуры, что особенно важно в условиях высокой волатильности.

Архитектура Uni-FinLLM отличается высокой адаптивностью к меняющимся рыночным условиям и возможностью интеграции новых типов данных. Данная модульная конструкция позволила добиться впечатляющих результатов в прогнозировании кредитного риска, где точность модели составила 84.1% при значении ROC-AUC 0.892. Кроме того, Uni-FinLLM превосходит современные графовые нейронные сети (GNN) в раннем предупреждении о кризисных ситуациях, демонстрируя F1-score в 79.8%. Такая гибкость позволяет не только оперативно реагировать на изменения в финансовом ландшафте, но и расширять спектр анализируемой информации, что критически важно для повышения надежности и эффективности финансовых инструментов.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к созданию систем, способных адаптироваться к сложным и динамичным условиям финансового рынка. Uni-FinLLM, объединяя микро- и макро-уровни анализа, позволяет не просто предсказывать изменения, но и понимать взаимосвязи, формирующие системные риски. Как однажды заметил Клод Шеннон: «Информация — это не уничтожение энтропии, а способ ее организации». Подобно этому, модель не борется со сложностью данных, а структурирует ее, позволяя системе учиться и эволюционировать. Использование кросс-модального слияния и общего пространства представлений — это не просто техническое решение, а философия, признающая важность взаимосвязанности и целостности в понимании сложных систем.

Что дальше?

Представленная работа, несомненно, демонстрирует потенциал унифицированных моделей для анализа финансовых систем. Однако, следует признать, что сама архитектура, как и любая другая, не является панацеей. Время покажет, насколько устойчиво предложенный подход к кросс-модальному слиянию противостоит шуму, присущему финансовым данным, и не станет ли он очередным сложным инструментом, требующим постоянной калибровки. Архитектура без истории, без понимания контекста прошлых кризисов, рискует повторить их.

Настоящая проблема заключается не в увеличении количества параметров модели, а в создании систем, способных к саморефлексии, к осознанию границ своей компетенции. Представленный Uni-FinLLM — лишь один шаг на пути к созданию интеллектуальной финансовой экосистемы. Остается открытым вопрос о разработке метрик, способных оценить не только точность прогнозов, но и степень доверия модели к своим собственным выводам.

В конечном счете, ценность подобных исследований определяется не мгновенной прибылью, а способностью замедлить энтропию, отсрочить неизбежное старение системы. Каждая задержка — цена понимания. Поиск методов, позволяющих модели учиться на ошибках прошлого, а не просто повторять их, представляется задачей, достойной внимания в будущем.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.02677.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-07 08:48