Современный инструментарий анализа инвестиционных процессов на основе нейронносетевого моделирования

Keywords: neural networks, investment processes, investment modeling, financial analysis, financial analytics using neural networks.

В современном динамичном мире инвестиционные процессы становятся все более сложными и подверженными влиянию различных факторов. В условиях постоянных изменений на финансовых рынках, необходимость в эффективных методах анализа и прогнозирования инвестиционных решений

становится ключевой для успешного управления финансовыми портфелями. В этом контексте нейронно-сетевое моделирование привлекает все большее внимание как мощный инструмент для анализа и прогнозирования инвестиционных процессов.

Традиционные методы анализа инвестиционных процессов включают в себя ряд подходов и инструментов, которые используются для оценки потенциальной доходности и рисков инвестиций. Вот несколько основных методов анализа:

1. Фундаментальный анализ:

Финансовый анализ: Оценка финансового состояния компании с использованием финансовых отчетов, таких как бухгалтерская отчетность и отчет о прибылях и убытках.

Оценка бизнес-модели: Изучение стратегии компании, ее

конкурентоспособности, рыночной доли и перспектив на рынке.

Анализ отрасли: Изучение макроэкономических и индустриальных трендов, которые могут влиять на компанию.

2. Технический анализ:

Графический анализ: Исследование графиков цен и объемов для выявления трендов и точек входа/выхода.

Индикаторы: Использование технических индикаторов, таких как скользящие средние, относительная сила и стохастик, для определения перекупленности или перепроданности актива.

3. Оценка рисков:

Кредитный анализ: Оценка кредитоспособности компании и ее способности возвращать заемные средства.

Макроэкономический анализ: Анализ внешних факторов, таких как инфляция, процентные ставки и политическая стабильность, которые могут повлиять на инвестиции.

4. Оценка стоимости активов:

Дисконтированный денежный поток (DCF): Оценка стоимости актива на основе дисконтированных будущих денежных потоков.

Методы сравнения: Сравнение финансовых показателей и стоимости активов с аналогичными компаниями на рынке.

5. Портфельный анализ:

Оценка диверсификации: Распределение инвестиций между различными активами для уменьшения риска.

Оценка ожидаемой доходности и риска портфеля: Анализ соотношения доходности и риска в портфеле инвестиций.

6. Сравнительный анализ:

Анализ относительной доходности: Сравнение производительности инвестиции с производительностью других инвестиций или рыночного индекса.

7. Социальный анализ:

Оценка корпоративной социальной ответственности (CSR): Учет влияния компании на общество, окружающую среду и общественное благосостояние. Она представляет собой все множество обязательств, добровольно принимаемых на себя бизнесом по отношению к заинтересованным сторонам. Подобные обязательства выходят за рамки минимальных требований закона и предлагают удовлетворение не только требований, но и соответствие ожиданиям общества и иных групп.

Эти методы часто используются в комбинации для получения более полного и точного представления об инвестиционной возможности. Важно отметить, что решение об инвестициях должно быть основано не только на анализе данных, но и на общей стратегии, финансовых целях и инвестиционной философии инвестора.

Также важно заметить, что данные традиционные методы несмотря на сложившуюся и устоявшуюся систему их применения имеют ряд как положительных, так и отрицательных черт, которые в своей совокупности играют ключевую роль в процессе принятия решений по инвестированию.

Данные плюсы и минусы использования традиционных методов представлены в таблице 1.

Таблица 1. Плюсы и минусы использования традиционных методов анализа инвестиционных процессов.

Исходя из информации представленной в таблице 1 можно сделать вывод о том, что в современных условиях все более важной становится интеграция традиционных методов с современными технологиями и алгоритмами, чтобы повысить эффективность и точность анализа инвестиций.

К данным современным технологиям относятся искусственный интеллект и нейронные сети. Они представляют собой модель компьютерного обучения, которая вдохновлена структурой и функцией человеческого мозга. Они используются для решения разнообразных задач, таких как распознавание образов, классификация, регрессия, анализ текста, обработка естественного языка и другие [1,2,3].

Нейронные сети демонстрируют выдающуюся способность к обучению на больших объёмах данных и решению сложных задач, но требуют аккуратной настройки и больших вычислительных ресурсов.

Также нейронные сети широко применяются в анализе инвестиционных процессов. Они могут использоваться для прогнозирования рыночных трендов, определения оптимальных портфелей, анализа финансовых данных и многих других задач. Далее произведено рассмотрение их применения наиболее углубленно.

Прогнозирование ценных бумаг: Нейронные сети могут анализировать исторические данные о ценах активов и предсказывать будущие тренды на финансовых рынках. Основными этапами данного процесса являются сбор исторических данных о ценах ценных бумаг, объемах торгов, а также других факторов, которые могут влиять на цены, подготовка данных, выбор архитектуры нейронной сети, обучение модели, валидация и тестирование в заключение прогнозирование.

Анализ сентимента рынка: Нейронные сети могут анализировать новостные статьи, социальные медиа и другие источники информации для определения общего настроения на рынке и принятия решений на основе этого анализа. Это может включать в себя оценку того, насколько инвесторы позитивно или негативно относятся к конкретным активам, отраслям или рынкам в целом. Основными этапами данного процесса являются обработка естественного языка, анализ социальных медиа, анализ финансовых отчетов, модели временных рядов, объединение данных и создание торговых стратегий.

Однако важно отметить, что анализ сентимента рынка с использованием нейронных сетей не лишен вызовов. Например, модели могут столкнуться с проблемой интерпретации саркастических высказываний или изменчивости в языке трейдеров. Также необходимо учитывать, что сентимент рынка может быстро меняться, и модели должны быть способными адаптироваться к динамике рынка.

Оптимизация портфеля: Нейронные сети могут помочь оптимизировать структуру инвестиционного портфеля, учитывая различные факторы, такие как риски, доходность и ликвидность активов [4,5].

Риск-менеджмент: Нейронные сети могут использоваться для определения потенциальных рисков и разработки стратегий управления рисками.

Технический анализ: Нейронные сети могут автоматически анализировать графики цен и объемов, выявлять паттерны и тенденции, что помогает трейдерам и инвесторам в принятии решений.

Однако, как и в любой области, использование нейронных сетей в инвестициях имеет свои ограничения и риски. Важно учитывать, что финансовые рынки подвержены различным факторам, включая неопределенность и изменчивость, и прошлые результаты не всегда предсказывают будущие.

Таким образом в настоящей научной статье был рассмотрен современный инструментарий анализа инвестиционных процессов, основанный на применении нейронно-сетевого моделирования. Исследование проводилось с целью оценки эффективности данного подхода и его потенциала для повышения точности прогнозирования в инвестиционной сфере.

Результаты подтверждают, что использование нейронных сетей в анализе инвестиционных процессов способствует улучшению качества прогнозов и повышению точности принятия решений. Нейронные сети позволяют учесть множество переменных и сложных взаимосвязей, что делает их мощным инструментом для моделирования динамичных и изменчивых рыночных условий.

Однако, несмотря на достигнутые положительные результаты, следует отметить необходимость дополнительных исследований и тестирования моделей на различных рынках и в различных экономических условиях. Кроме того, важно продолжать развивать методологию и технологии нейронно-сетевого моделирования с целью улучшения их применимости в инвестиционном анализе.

В целом, результаты нашего исследования свидетельствуют о перспективности применения нейронно-сетевого моделирования в анализе инвестиционных процессов, что может содействовать более эффективному управлению инвестиционным портфелем и принятию обоснованных инвестиционных решений в условиях современной динамичной экономической среды.