Вангуем биржевые кризисы. Облажаю свою заботу!

Как сообщается на сайте Высшей школы экономики, экономисты университета разработали нейросетевую модель, способную за сутки до события с точностью более 83% предупредить о приближении краткосрочного фондового кризиса.

«Модель работает даже на сложных, несбалансированных данных и учитывает не только экономические показатели, но и настроение инвесторов. Работа сотрудников Центра финансовых исследований и анализа данных ФЭН ВШЭ Тамары Тепловой, Максима Файзулина и Алексея Куркина опубликована в журнале Socio-Economic Planning Sciences», — уточняется в сообщении.

В первом приближении новость выглядит, как типичный «китайский хайп». Появляется много вопросов: а как себя ведет сеть в другие дни? Сколько ложных срабатываний? Кроме факта «кризиса» что еще она показывает: какие цели по движению активов, насколько сильным оно будет? В конце концов, и стоящие часы два раза в сутки показывают точное время, – рассматривает новость исполнительный директор и руководитель отдела управления портфелем Mind Money Алексей Афанасьевский. — Количество точных прогнозов не является показателем эффективности торговой стратегии. Важно и сколько она приносит, и сколько теряет на всем множестве исходов, а не на специально отфильтрованной части. В конце концов Мартингейл (стратегия управления ставками в азартных играх, основанная на том, что игрок повышает ставки, пока не получит выигрыш) дает чуть меньше 100% успешных торговых серий, при этом на длительном промежутке времени гарантирует потерю 100% капитала.

Вызывает сомнение также набор технологий. Упомянутые архитектуры довольно старые (в быстро меняющемся технологическом мире). И временные сверточные сети существуют лет шесть как, и трансформеры с фокусом внимания тоже — основа самых модных LLM уже годы. А LSTM (которые ошибочно названы LTSM и продублированы во множестве изданий) вообще решение, которому сто лет в обед. Ну не сто, но больше десяти точно есть.
Идея собрать несколько архитектур и попытаться предсказать рынок — настолько массовая и настолько банальная, что сложнее сказать, кто из тех, кто связан с ИИ и фондовым рынком, этого не пробовал, чем сказать, у кого получилось.

Я даже не говорю, что это Черный ящик, в котором мы не понимаем, что у модели внутри, и когда она сломается. Самая важная часть сообщения тут чисто психологическая составляющая — если бы подобная история была рабочей, это было бы то, что все трейдеры видят в горячечных мечтах — создание Грааля, решения, которое могло бы собрать все деньги мира. Если бы это работало — никто бы не стал публиковать никаких результатов, а уже давно бы приценивался, какой остров себе купить.
Так что выглядит, будто студенты на коленке собрали в любом бесплатном фреймворке три сетки, сильно переобучили на истории за 10 лет (причем 14-24 годы в России — очень интересное время, но очень сильно отличающееся и от того, что было до начала названного периода и от того, я уверен, что будет дальше) и показали какому-то милому профессору в возрасте, не очень понимающему в современных технологиях, скорости смены поколений решений в ИИ и, самое главное, в их применении для использования на фондовом рынке.

Есть старый анекдот. К Сталину пришли метеорологи с системой прогнозирования погоды, он спросил:

— А какая точность у ваших прогнозов?

— 40%, Иосиф Виссарионович!

— А давайте ви будете делать прогнозы наоборот, и точность будет — 60%...

Здесь, скорее всего, ситуация похожая.