Когда данные говорят о прибыли: новый датасет для анализа китайского фондового рынка

Автор: Денис Аветисян

Как структурированный мультимодальный датасет и удобный фреймворк позволяют повысить точность прогнозов на китайском фондовом рынке.

"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

Анализ новостного потока о компании Yili Co., Ltd. с использованием большой языковой модели позволил выделить факторы, коррелирующие с динамикой акций на следующий день, что демонстрирует потенциал извлечения полезной информации даже из переведённых текстов и подтверждает неизбежность столкновения теории с реальными рыночными условиями.

Представлен CSMD — курируемый мультимодальный датасет для анализа китайского фондового рынка и LightQuant — облегченный фреймворк для эффективного экспериментирования.

Анализ фондового рынка представляет собой сложную задачу, требующую учета множества факторов и качественных данных. В данной работе представлен ‘CSMD: Curated Multimodal Dataset for Chinese Stock Analysis’ – новый мультимодальный набор данных, специально разработанный для анализа китайского фондового рынка с обеспечением высокой степени валидации качества. Предлагаемый набор данных и разработанный фреймворк LightQuant демонстрируют улучшенную точность прогнозирования фондового рынка по сравнению с существующими ресурсами. Позволит ли использование тщательно отобранных и структурированных данных повысить эффективность инвестиционных стратегий на динамичном китайском рынке?

Текст и Цена: Поиск Скрытых Связей

Традиционный финансовый анализ часто рассматривает текстовые данные и динамику цен изолированно, упуская важные межмодальные сигналы. Это приводит к неполному пониманию факторов, влияющих на рынок, и снижает точность прогнозов. Успешное выявление взаимосвязи между новостными настроениями и поведением рынка критически важно для создания надежных прогностических моделей. Появление комплексных наборов данных, таких как CSMD, открывает возможности для изучения этих взаимосвязей. Наличие объединенных данных о ценах акций и новостных настроениях позволяет разрабатывать более совершенные алгоритмы прогнозирования и управления инвестициями.

Моделирование Рынка: От RNN до Трансформеров

Модели, такие как StockNet, CMIN и HAN, предназначены для совместной обработки текста новостей и котировок акций, используя синергию содержащейся в них информации. Рекуррентные нейронные сети (RNN), в частности LSTM, BiLSTM, ALSTM и Adv-LSTM, эффективно захватывают последовательные зависимости, свойственные данным временных рядов, учитывая прошлые значения для прогнозирования изменений котировок. Трансформерные архитектуры, такие как DTML, предоставляют мощные возможности для моделирования сложных временных и межбиржевых корреляций. Бэктестинг показывает, что StockNet достигает наивысшей годовой доходности среди протестированных моделей, подтверждая эффективность совместной обработки текстовой и количественной информации.

Бэктестинг и Оценка: Надежность Прогнозов

LightQuant Framework – удобная и эффективная платформа для всестороннего бэктестинга торговых стратегий, обеспечивающая автоматизированный анализ исторических данных и оценку эффективности моделей прогнозирования. Модели обучаются и оцениваются с использованием набора данных CSMD, демонстрируя точность в 92% для различных архитектур и превосходство над CMIN-CN. Применяемые методы, такие как состязательное обучение (Adv-LSTM), направлены на повышение устойчивости и обобщающей способности моделей. В ходе бэктестинга Adv-LSTM демонстрирует наивысший коэффициент Шарпа, а HAN – минимальную максимальную просадку (MDD).

Предложенная схема LightQuant представляет собой комплексную структуру, предназначенную для эффективной обработки и анализа данных.

Качество Данных и LLM: Автоматизация Анализа

Всё большее распространение получает практика использования больших языковых моделей (LLM), таких как GPT-4, для оценки качества наборов данных, автоматизируя проверку на когерентность, информативность и тематическую релевантность. Модели, такие как MiniLM-L6-v2, активно применяются для уточнения и фильтрации текстовых данных, улучшая общее качество и снижая уровень шума. Анализ финансовой настроенности, в сочетании с использованием LLM, позволяет извлекать значимые сведения из новостных статей, обогащая прогностические модели. Наборы данных CSMD 300 и CSMD 500 демонстрируют стабильно более высокие показатели эффективности по сравнению с CMIN-CN при использовании большинства протестированных моделей. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом.

Исследование, представленное в статье, демонстрирует, как тщательно отобранные и качественные данные могут значительно повысить точность прогнозирования на фондовом рынке. Однако, как известно человеку, повидавшему немало деплоев, любая, даже самая изящная модель обречена на столкновение с суровой реальностью продакшена. Г.Х. Харди однажды заметил: «Математика — это искусство делать очевидные вещи сложным образом». Подобно этому, создание идеального датасета — сложная задача, но когда он создан, его ждёт неизбежное испытание временем и объёмами данных, поступающих из реального мира. Учитывая динамичность фондового рынка, любые предсказания, основанные даже на самых качественных данных, не застрахованы от ошибок. В конечном итоге, всё, что можно задеплоить, однажды упадёт, но важно, чтобы этот процесс был элегантным и позволил извлечь уроки для дальнейшего совершенствования.

Что дальше?

Представленный набор данных CSMD, несомненно, упрощает задачу начального эксперимента в области анализа китайского фондового рынка. Однако, иллюзия простоты обманчива. Каждая «революционная» модель, демонстрирующая улучшение точности прогнозирования, рано или поздно столкнется с неизбежной реальностью: рыночный шум всегда найдёт способ сломать элегантную теорию. Качество данных, безусловно, важно, но оно – лишь одна сторона медали. Неизвестные неизвестные, политические факторы, внезапные изменения в регулировании – всё это ускользает от формальных моделей.

Архитектура LightQuant, облегчающая проведение экспериментов, – это, скорее, не решение, а компромисс, переживший деплой. Необходимость в быстрых прототипах неизбежно ведет к накоплению технического долга. В конечном итоге, оптимизация фреймворка неизбежно приведет к его переоптимизации под конкретный набор задач, а затем – к необходимости рефакторинга, который, по сути, является реанимацией надежды.

Настоящий вызов заключается не в создании более точных моделей, а в разработке систем, способных адаптироваться к непрерывно меняющейся среде. Вероятно, будущее за гибридными подходами, сочетающими статистический анализ, машинное обучение и экспертные оценки. Но даже в этом случае, не стоит забывать: всё, что оптимизировано, рано или поздно оптимизируют обратно.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.01318.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-04 18:32