Когда данные становятся предсказанием: как Mamba и гиперграфы улучшают прогнозы фондового рынка

Автор: Денис Аветисян

Как новая архитектура глубокого обучения, сочетающая Mamba и двойные гиперграфы, позволяет точнее прогнозировать динамику акций и увеличивать доходность инвестиций.

"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

Архитектура MaGNet объединяет блоки MAGE, использующие двунаправленный Mamba, адаптивное управление, MoE и многоголовое внимание для моделирования временных зависимостей, с механизмом Feature-wise 2D Spatiotemporal Attention, захватывающим межпризнаковые зависимости при сохранении пространственно-временной структуры, и двойным гиперграфовым модулем, моделирующим как точные временные причинно-следственные связи (TCH), так и глобальные рыночные закономерности посредством мягких назначений и взвешивания на основе расхождения Дженсена-Шеннона (JSD).

Представлена модель MaGNet, использующая временной анализ и моделирование глобальных связей для повышения точности прогнозов фондового рынка.

Прогнозирование трендов фондового рынка остается сложной задачей из-за волатильности и взаимосвязей между акциями. В данной работе представлена новая архитектура ‘MaGNet: A Mamba Dual-Hypergraph Network for Stock Prediction via Temporal-Causal and Global Relational Learning’, объединяющая Mamba-модели для временного моделирования с двойными гиперграфами для анализа взаимосвязей. Предложенный подход демонстрирует превосходство в точности прогнозирования и доходности инвестиций по сравнению с современными методами. Сможет ли MaGNet стать основой для более эффективных и устойчивых инвестиционных стратегий в условиях постоянно меняющегося рынка?

Сложность Моделирования Временных Рядов на Финансовых Рынках

Традиционное моделирование временных рядов испытывает трудности при учете сложных взаимозависимостей на финансовых рынках. Существующие подходы часто не способны адекватно отразить нелинейные и изменяющиеся во времени отношения между финансовыми инструментами. Точное прогнозирование динамики фондового рынка требует понимания временной последовательности событий и причинно-следственных связей. Учет этих взаимодействий критичен для разработки устойчивых инвестиционных стратегий и управления рисками. Неспособность моделей адекватно отражать нюансы приводит к систематическим ошибкам в прогнозах и финансовым потерям.

MaGNet: Архитектура Двойного Гиперграфа для Финансового Моделирования

Архитектура MaGNet использует двойную структуру гиперграфа для представления локальных временных причинно-следственных связей и глобальных рыночных структур. В основе MaGNet лежит MAGE Block – компонент для всестороннего временного моделирования, интегрирующий Bidirectional Mamba, Adaptive Gating, Sparse MoE и Multi-Head Attention. Такая комбинация технологий обеспечивает высокую производительность и масштабируемость при анализе финансовых данных.

Тестирование стратегии MaGNet на индексах DJIA, HSI и NASDAQ 100 демонстрирует ее эффективность в различных рыночных условиях.

Предложенная архитектура позволяет MaGNet захватывать сложные зависимости и закономерности, что потенциально может повысить точность прогнозов и улучшить результаты торговли.

Гиперграфы: Моделирование Взаимосвязей на Финансовых Рынках

Гиперграфы, являясь расширением традиционных графов, хорошо подходят для представления сложных взаимосвязей финансовых данных. В отличие от обычных графов, гиперграфы позволяют устанавливать связи между произвольным количеством узлов, точнее отражая многосторонние зависимости. Для моделирования динамических причинно-следственных связей между акциями используется Временной причинно-следственный гиперграф (TCH), учитывающий временную последовательность событий и методы причинно-следственного вывода. Одновременно, Глобальный вероятностный гиперграф (GPH) моделирует мгновенные рыночные закономерности посредством назначения мягких гиперребер, отражающих степень влияния между активами.

Результаты тестирования стратегии MaGNet на индексах S&P 100, CSI300 и Nikkei225 подтверждают ее применимость к широкому спектру финансовых рынков.

Комбинируя TCH и GPH, MaGNet эффективно представляет как краткосрочные зависимости, так и широкие рыночные влияния, что повышает точность прогнозирования и эффективность инвестиционных стратегий.

Превосходство MaGNet в Прогнозировании и Инвестиционных Стратегиях

Модель MaGNet демонстрирует превосходство в прогнозировании фондового рынка по сравнению с традиционными моделями. Исследования показали, что данный подход позволяет достичь более высокой точности предсказаний, что является ключевым фактором для успешных инвестиционных стратегий. Оценка с использованием коэффициента Шарпа подтверждает способность MaGNet генерировать доходность с учетом риска: на индексе CSI 300 достигнут коэффициент Шарпа 1.32, а на S&P 100 – 1.40. Годовая доходность составила до 22.6% на CSI 300 и 17.14% на S&P 100.

Достигнутая точность прогнозирования составляет 54.9% для CSI 300, 54.19% для HSI и 54.02% для Nikkei 225. Это указывает на потенциал улучшения управления рисками и повышения прибыльности, подобно тому, как идеальный алгоритм находит единственно верное решение.

Представленная работа демонстрирует стремление к созданию алгоритмической элегантности в области финансовых прогнозов. MaGNet, объединяя Mamba и двойные гиперграфы, представляет собой попытку построения модели, основанной на чётких математических принципах, а не на эмпирической подгонке к данным. Как однажды заметил Роберт Тарьян: «Если вы не можете описать проблему в терминах, которые может понять компьютер, вы не понимаете проблему сами». Эта фраза отражает суть подхода, заложенного в MaGNet: перевод сложной задачи прогнозирования на язык строгой алгоритмической логики, где каждый компонент имеет ясное определение и обоснование. Использование двойных гиперграфов позволяет моделировать сложные взаимосвязи между различными факторами, влияющими на динамику рынка, что соответствует принципу минимизации избыточности и стремлению к наиболее компактному и точному представлению информации.

Что дальше?

Представленная архитектура MaGNet, безусловно, демонстрирует способность к моделированию временных зависимостей и извлечению реляционной информации из финансовых данных. Однако, красота алгоритма не должна заслонять фундаментальные вопросы. Доказательство устойчивости модели к непредсказуемым, «черным лебедям» рынка остается открытым. Эффективность предложенного двойного гиперграфа в долгосрочной перспективе, при изменении рыночной динамики, требует строгого математического обоснования, а не только эмпирической оценки на исторических данных.

Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены на интеграции принципов причинно-следственного вывода непосредственно в архитектуру сети. Простое обнаружение корреляций – это не предсказание. Необходимо отделить истинные причинные связи от случайных совпадений. Дальнейшее развитие может включать в себя формализацию неопределенности и риска, что позволит создавать модели, способные не только предсказывать, но и оценивать вероятность различных сценариев развития событий.

В конечном итоге, истинный прогресс в области прогнозирования финансовых рынков заключается не в создании все более сложных алгоритмов, а в углублении понимания фундаментальных принципов, управляющих этими системами. Алгоритм должен быть доказуем, а не просто «работать на тестах» – и это не просто техническая деталь, а философский императив.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.00085.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-04 18:50