МОСКВА, 14 марта. /ТАСС/. Математики разработали первый для российского рынка алгоритм, позволяющий предугадывать колебания котировок ценных бумаг при помощи анализа новостного потока. Этот подход позволит инвесторам более эффективно распоряжаться ресурсами и строить стратегии по вложению средств в российский фондовый рынок, сообщила во вторник пресс-служба НИУ ВШЭ.
"Мы не первые придумали анализировать новости для предсказания котировок, но мы впервые использовали эту модель для российского рынка. И мы впервые использовали тематическое моделирование и тональность для предсказания поведения акций на бирже с учетом множества тем", - заявил ведущий научный сотрудник НИУ ВШЭ (Санкт-Петербург) Сергей Кольцов, чьи слова приводит пресс-служба вуза.
Математиков, экономистов и инвесторов давно интересует, как можно предсказывать то, как меняется курс различных фондовых бумаг. На сегодняшний день у исследователей нет точного ответа на этот вопрос, однако за последние годы ученым удалось создать алгоритмы, способные предугадывать колебания курса тех или иных активов на фондовом рынке по тому, как они менялись в прошлом и что об этих бумагах пишут в СМИ.
Кольцов, его коллеги по НИУ ВШЭ и специалисты банка ВТБ разработали первый российский алгоритм, использующий сообщения в крупнейших российских СМИ для составления таких прогнозов для российского рынка ценных бумаг. При подготовке работы этой программы, получившей имя STTM, исследователи проанализировали свыше 197 тыс. экономических статей, опубликованных в ведущих СМИ с 2013 по 2021 год.
Как объясняют исследователи, STTM собирает новости и затем сортирует их по темам на базе алгоритмов тематического моделирования. В каждом тематическом блоке, в том числе не связанных напрямую с экономикой и финансами, программа выделяет ключевые слова и определяет их тональность. После этого она сравнивает корелляцию между сообщениями о ценных бумагах и изменениями котировок за определенный промежуток времени.
Работу этого подхода ученые проверили на наборе из 40 самых ликвидных акций на российском фондовом рынке. Расчеты показали, что алгоритм STTM точнее предсказывает колебания курса этих акций, чем 26 других компьютерных моделей, созданных без учета особенностей российских СМИ и рынка. Как надеются ученые, это позволит найти их разработке широкое применение на практике, чему также способствует то, что ее исходный код доступен для всех желающих.