Возможности искусственного интеллекта для анализа рынка ценных бумаг
Рассмотрение вопросов использования искусственного интеллекта в анализе ценных бумаг. Описание преимуществ использования нейронных сетей и их недостатков на фондовом рынке. Автоматизация рутинных задач, процесс извлечения информации и прогнозирования.
| Рубрика | Финансы, деньги и налоги |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 12.12.2024 |
| Размер файла | 15,3 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Возможности искусственного интеллекта для анализа рынка ценных бумаг
Бахтияров Р.Р.
Аннотация
Статья посвящена вопросу использования искусственного интеллекта в анализе ценных бумаг. Были описаны преимущества использования нейронных сетей и их недостатки на фондовом рынке.
Ключевые слова: нейронные сети, акции, ценные бумаги, фондовый рынок.
Bakhtiyarov R.R.
ARTIFICIAL INTELLIGENCE CAPABILITIES FOR SECURITIES MARKET ANALYSIS
Abstract
Article is devoted to the use of artificial intelligence in securities analysis. The advantages of using neural networks and their disadvantages in the stock market were described.
Keywords: neural networks, stocks, securities, stock market.
Введение
Анализ фондового рынка всегда сопряжен с рядом трудностей, с которыми сталкиваются аналитики, прежде чем они смогут принять окончательное решение. Основная трудность в этом процессе заключается в том, что данных для анализа, которые нужно обработать, слишком много. Исторические котировки акций, финансовые отчеты компаний, публикации в СМИ -- это далеко не полный перечень информации, которую следует учитывать. Обработка данных из такого массива вручную занимает колоссальное количество времени. А личные предубеждения или снижение когнитивных способностей могут приводить к неправильной обработке и интерпретации данных.
Наконец, финансовый рынок инвестиционных ценных бумаг характеризуется очень высоким уровнем неопределенности и волатильности. Рыночным прогнозам аналитиков часто мешают колебания цен на акции, непредвиденные события и внешние воздействия, которые могут быть непреодолимыми и приводить к значительным изменениям на рынке.
В решении многих перечисленных проблем могут помочь нейронные сети, они могут обработать огромные объемы данных, автоматизировав рутинные задачи, такие как анализ текстов, извлечение информации и прогнозирование.
Преимущества использования нейронных сетей в анализе рынка ценных бумаг
Рассмотрим основные преимущества:
1. Обработка больших объемов данных
Нейронные сети работают с высокой скорости и могут работать с большими объемами данных за короткое время. Это дает инвесторам отличный инструмент для сбора достаточного количества данных финансового характера, чтобы использовать историю цен на акции, принципы компании, статьи и т.д. Все эти данные, которые они учитывают, помогают им в принятии инвестиционных решений.
2. Улучшенный анализ котировок
Нейронные сети могут использоваться для создания моделей прогнозирования ценных бумаг, которые учитывают множество факторов и переменных. Это позволяет инвесторам делать более точные прогнозы о будущих ценах акций и изменениях на рынке. Уже есть успешные примеры задействования нейросетей в анализе временного ряда финансовых данных, а именно индекса ММВБ. Выбранная нейронная сеть была обучена на исторических данных по индексу ММВБ и после обучения использовалась для прогнозирования дальнейшего поведения этого индекса. По итогу был построен прогноз, где была успешна предсказана общая тенденция движения индекса ММВБ в будущем. Например, она показала, что индекс с высокой вероятностью продолжит рост в ближайшие несколько дней. Эти числовые результаты подчеркивают эффективность применения таких технологий в анализе и прогнозировании финансовых рынков, предоставляя исследователям ценную информацию о возможных трендах и изменениях на рынке [1].
3. Анализ финансовых новостей, отчетов компаний
искусственный интеллект ценная бумага
Зачастую стоимость ценных бумаг может резко измениться из-за 2 видов новостей - это шаблонные и нестандартные новости. В первом случае это новости, к которым готов инвестор -- отчеты компаний, ставка ЦБ, различные финансовые публикации. В случае нестандартных новостей рынок ценных бумаг непредсказуем.
Сегодня нейросети не только могут делать прогнозы, основываясь на котировки бумаг, но и на новости, отчеты компаний, пресс-релизы, рыночные настроения. Например, агентство Bloomberg предоставило BloombergGPT. Данная модель имеет 50 млрд параметров, которая может анализировать и классифицировать различные новости. Данную модель протестировали на финансовых тестах NLP (Natural Language Processing). Результаты были превосходными, они превосходят всех конкурентов на рынке [2].
4. Формирование инвестиционного портфеля
Инвестиционный портфель -- это совокупность различных видов инвестиций, которые могут принадлежать как физическому, так и юридическому лицу. Сегодня, нейронные сети могут помочь создать безопасный и доходный инвестиционный портфель. Например, Financial Times проводили исследование, где чат-боту ChatGPT дали задание собрать оптимальный портфель из определенного набора ценных бумаг. По итогу собранный портфель за 8 недель дал 5 процентов роста. Результаты оказались лучше, чем у многих крупных инвестиционных фондов Великобритании [3].
Ограничения нейронных сетей.
- необходимо работать с большим количеством источников данных. Недостаток данных или их низкое качество могут привести к неверным предположениям и снижению точности результатов.
- нейронная сеть не умеет предсказывать движение фондового рынка с высокой точностью. Она основывается только на анализе предшествующих данных. Следовательно, результат может быть успешен только в том случае, если исходные данные поддаются аппроксимации.
Заключение
Использование искусственных нейронных сетей в анализе акций вдохнуло новую жизнь в анализ ценных бумаг, и теперь инвесторы могут быть более рациональными с точки зрения вариантов инвестирования. Нейронных сетей достаточно для обработки больших объемов информации, выявления закономерностей и улучшения прогнозирования. Тем не менее, недостатком, который следует учитывать, является необходимость предоставления достаточного количества информации и риск переобучения системы. В целом, искусственные нейронные сети признаны мощным инструментом, они позволяют инвесторам выполнять задачи быстрее с меньшими рисками и затратами.
Список литературы
1. Сайт habr.com [электронный ресурс] URL: https://habr.com/ru/articles/396505/ (дата обращения 20.02.2024);
2. Сайт habr.com [электронный ресурс] URL: https://habr.com/ru/news/726778/ (дата обращения 21.02.2024);
3. Сайт https://ft.com/ [электронный ресурс] URL: https://www.ft.com/content/c8de53ac-6978-4b88 b7ed-7cdbcbfebbbf (дата обращения 21.04.2024);
4. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер.с польск. И.Д. Рудинского: учебное пособие / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. -- 2-е изд. -- Москва: Горячая линия-Телеком, 2013. -- 384 с. Лань: электронно-библиотечная система. -- URL: https://e.lanbook.com/book/11843 (дата обращения: 25.03.2024)
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Понятие о рынке ценных бумаг. Место рынка ценных бумаг. Функции ценных бумаг. Составные части рынка ценных бумаг и его участники. Эволюция российского рынка ценных бумаг. Тенденции развития рынка ценных бумаг. Основные проблемы.
курсовая работа [32,9 K], добавлен 05.06.2006Регистрация ценных бумаг. Этапы эмиссии ценных бумаг. Проспект ценных бумаг как источник информации инвестора об эмитенте. Эффективность функционирования первичного рынка ценных бумаг. Уровни правового регулирования внутренних заимствований РФ.
контрольная работа [25,3 K], добавлен 03.03.2013Понятие и виды ценных бумаг. Природа и признаки ценных бумаг. Двойственность ценных бумаг. Классификация ценных бумаг. Обращение ценных бумаг. Оборот ценных бумаг. Источники правового регулирования вопросов эмиссии и обращения ценных бумаг.
курсовая работа [29,6 K], добавлен 08.02.2004Возрождение рынка ценных бумаг в РФ. Теоретические основы рынка ценных бумаг. Особенности первичного и вторичного рынка ценных бумаг. Виды ценных бумаг. Современное состояние российского рынка ценных бумаг и перспективы его развития.
курсовая работа [40,2 K], добавлен 04.06.2006Виды рисков на рынке ценных бумаг. Способы страхования рисков на рынке ценных бумаг. Эмиссия ценных бумаг: требования к информации и порядок осуществления процедуры эмиссии. Обращение ценных бумаг. Разновидности систематического риска в инвестициях.
курсовая работа [29,5 K], добавлен 03.03.2012Характеристика понятия, целей и задач системы управления рынком ценных бумаг. Анализ государственного регулирования и саморегулируемых организаций рынка ценных бумаг. Работа рынка ценных бумаг в США. Развитие регулирования рынка ценных бумаг в России.
курсовая работа [40,6 K], добавлен 05.06.2010Понятие рынка ценных бумаг. Организация и андеррайтинг выпуска ценных бумаг: общее описание. Организатор выпуска ценных бумаг. Банк – организатор андеррайтер выпуска: практика и перспективы. Андеррайтинг, его роль при размещении на рынке ценных бумаг.
контрольная работа [25,1 K], добавлен 12.09.2010Экономический механизм функционирования рынка государственных и корпоративных ценных бумаг ОАО "Банк Москвы". Понятие рынка ценных бумаг, функции и виды рынка ценных бумаг. Меры по совершенствованию регулирования и развития рынка ценных бумаг в РФ.
курсовая работа [98,9 K], добавлен 13.06.2012Определение и сущность риска на рынке ценных бумаг. Классификация и виды финансовых рисков на рынке ценных бумаг. Операционные риски срочного рынка и алгоритмической торговли. Перспективы и пути совершенствования развития рынка ценных бумаг в России.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 21.12.2013История рынка ценных бумаг, его структура, организация и функции. Технический и фундаментальный анализ фондового рынка. Спекулятивные и страховые сделки на рынке ценных бумаг. Теория рефлексивности Дж. Сороса. Регулирование рынка ценных бумаг в Украине.
курсовая работа [278,2 K], добавлен 23.05.2009Структура рынка ценных бумаг и ее роль в обеспечении справедливого ценообразования. Принципы и практика ценообразования на рынке ценных бумаг. Организационная структура системы государственного регулирования рынка ценных бумаг: субъекты, объекты, задачи.
дипломная работа [68,8 K], добавлен 01.06.2010Задачи рынка ценных бумаг, рыночная инфраструктура и инструменты ценообразования. Прогнозирование перспективных направлений экономического развития на основе анализа динамики продажной стоимости ценных бумаг. Первичный и вторичный рынок ценных бумаг.
контрольная работа [20,0 K], добавлен 17.08.2010Использование ценных бумаг в СССР. Эмиссия ценных бумаг а СССР. Возрождение рынка ценных бумаг РФ в переходный период. Выпуск акций и других ценных бумаг. Мировой финансовый кризис 1997-1998 годов. Современный рынок ценных бумаг России: этапы роста.
контрольная работа [33,6 K], добавлен 10.11.2008Экономическая сущность и роль ценных бумаг. Финансовые инструменты, используемые на рынке ценных бумаг. Доходность ценных бумаг и модели оценки акций. Принципы оценки стоимости облигаций и индексы на рынке ценных бумаг. Опционы, фьючерсные сделки.
учебное пособие [606,1 K], добавлен 15.01.2009Теоретические аспекты организации рынка ценных бумаг в республике Беларусь. Деятельность фондовой биржи как эмитента регулируемого рынка ценных бумаг. Государственное регулирование рынка ценных бумаг, лицензирование. Основные проблемы рынка ценных бумаг.
дипломная работа [1022,1 K], добавлен 12.06.2010Сущность и особенности долговых ценных бумаг. Методики оценки риска ценных бумаг и стоимости разных видов облигаций. Методы формирования портфеля ценных бумаг. Современное состояние и тенденции развития рынка российских государственных ценных бумаг.
дипломная работа [1,6 M], добавлен 26.02.2010Сущность, структура и организация рынка ценных бумаг России. Место рынка ценных бумаг в системе рынков. Участники рынка ценных бумаг и виды профессиональной деятельности на нем. Реформирование системы государственного регулирования РЦБ России.
курсовая работа [54,3 K], добавлен 02.05.2005Понятие, классификация и обязанности профессиональных участников рынка ценных бумаг. Виды лицензирования деятельности участников рынка ценных бумаг, порядок приостановления и прекращения лицензии. Анализ инвестиционных характеристик ценных бумаг.
контрольная работа [22,0 K], добавлен 08.06.2010Определение служебной информации. Раскрытие информации о ценных бумагах. Суть принципа прозрачности рынка. Использование служебной информации на рынке ценных бумаг и совершаемые сделки. Цели эмиссии и её виды (первичная, вторичная), понятие андеррайтера.
презентация [321,6 K], добавлен 14.03.2016Понятие, структура и функции рынка ценных бумаг. Субъекты рынка ценных бумаг. Проблемы и пути совершенствования рынка ценных бумаг. Функция страхования ценовых и финансовых рисков. Определение налогового потенциала по налогу на прибыль организации.
курсовая работа [108,5 K], добавлен 24.09.2013