Штормовое предупреждение для инвесторов: ВШЭ создала ИИ-модель для предсказания кризисов на бирже с точностью 83%

Модель, которая видит кризис за сутки

Специалисты из ВШЭ создали нейросетевую систему, способную за 24 часа до события предупредить о краткосрочном кризисе на фондовом рынке. Точность разработки — свыше 83%.

Модель анализирует не только стандартный набор макро- и микроэкономических показателей, но и индексы настроений инвесторов — переменную, которую раньше практически невозможно было формализовать в алгоритмах. Такой подход позволяет улавливать как объективные сигналы, так и эмоциональные колебания участников торгов, что критично при прогнозировании резких рыночных просадок.

Как устроена модель

Над созданием модели работали профессор ВШЭ Тамара Теплова вместе с экспертами Максимом Файзулиным и Алексеем Куркиным. В своей разработке они применили гибридный формат глубокого обучения, объединив сразу три метода — Temporal Convolutional Network, Long Short-Term Memory и механизм Attention.

Даниил Наумов, директор по инновационному развитию искусственного интеллекта Московской биржи, отмечает, что подобные алгоритмы применялись и раньше, в других системах риск-менеджмента, но их точность со временем растёт.

Новая переменная — эмоции инвесторов

Для обучения модели использовались биржевые и макроэкономические данные за десятилетний период — с 2014 по 2024 год. В выборку вошли значения индекса Мосбиржи, валютные котировки и сведения о капитализации компаний-эмитентов. Дополнительной, новой переменной в алгоритме стали индексы внутреннего и внешнего инвестиционного настроения.

Эти индексы агрегируют данные о поведении и ожиданиях участников торгов и позволяют зафиксировать эмоциональные изменения на рынке. В итоге модель «видит» не только объективную картину, но и скрытые психологические сигналы, которые часто предшествуют скачкам волатильности и коррекциям котировок.

Точность предсказаний

Изначально модель показывала точность 78,70% в день, когда ожидался кризис, и 78,85% при прогнозе на следующий день. После регулярного переобучения показатель достиг 83,87%.

Самое большое влияние на прогноз оказывают рыночные индикаторы, величина капитализации компаний-эмитентов и динамика валютных курсов. В совокупности эти параметры дают интегральный сигнал о вероятности кризиса в ближайшие 1–5 сессий.

Дмитрий Кашаев, директор по стратегическим проектам БКС, подчёркивает ценность короткого горизонта прогнозирования.

Он добавляет, что интеграция таких систем в работу управляющих компаний повысит точность расчёта VaR и лимитов концентрации по конкретным отраслям и инструментам.

Что это значит для рынка

По словам Тамары Тепловой, разработанная система способна стать ценным инструментом для инвесторов, аналитиков и регуляторов. Она не просто анализирует прошлые кризисы, но и работает в проактивном режиме, предупреждая о рисках заранее.

С учётом регулярного обновления данных модель можно интегрировать в динамическую архитектуру мониторинга рисков, адаптированную под российский рынок. Это позволит оперативно реагировать на колебания, минимизировать потери и более уверенно работать в условиях макроэкономической нестабильности.

Эксперт Дмитрий Кашаев считает, что подобные решения пойдут на пользу рынку и смогут выявлять точки напряжения ещё до полноценного кризиса.

Фото: Unsplash