В МГУ создали модель ИИ для прогнозирования цен акций и успешной торговли

Учёные факультета ВМК МГУ разработали новый метод прогнозирования цен акций РТС. Они использовали сочетание временных рядов и текстовых данных из финансовых новостей.

Результаты исследования представили на Всероссийской конференции «Ломоносовские чтения-2024». Специалисты в области финансов и искусственного интеллекта высоко оценили работу. Новый подход точнее традиционных методов и помогает инвесторам адаптироваться к изменениям на рынке.

Фондовые рынки влияют на ключевые секторы экономики, поэтому важно предсказывать их движения. Учёные факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ предложили новый метод: они анализируют временные ряды цен акций и обрабатывают тексты из финансовых новостей с помощью машинного обучения.

Дмитрий Голембиовский, профессор кафедры исследования операций факультета ВМК МГУ, рассказал, что они применили рекуррентные нейронные сети для анализа временных рядов и смогли выявить сложные закономерности в данных о ценах акций. А с помощью модели из семейства BERT для анализа текстов финансовых новостей они научились учитывать влияние внешних событий на рыночные цены.

Исследователь добавил, что этот метод учитывает исторические данные и анализирует текущие события. Это делает его ценным в условиях быстро меняющегося рынка.

С помощью нового подхода инвесторы и аналитики фондового рынка могут использовать искусственный интеллект для точного прогнозирования цен. Это делает торговлю более предсказуемой и успешной.

Учёные планируют расширить модель: адаптировать её под другие рынки и улучшить алгоритмы для работы в разных экономических условиях. Это поможет создать более устойчивые и адаптивные финансовые системы в условиях глобальной экономической неопределённости.

20.09.2024