Как я учился оценивать компании с помощью машинного обучения и почти не сгорел

Если честно, идея «построить свою модель оценки акций» у меня была давно, но я постоянно откладывал это дело, думая, что нужны суперкомпьютеры и дипломы по ИИ. Потом оказалось, что почти всё, что нужно, лежит в открытом доступе — финансовые отчёты, котировки, новости — и терпение, чтобы не сойти с ума на первом же этапе.

Первое, с чего я начал, — собрать данные. Я выбрал 50 компаний из разных секторов: от энергетики до IT. Скачивал исторические цены акций, отчёты о прибыли, балансовые показатели. Да, скучно, но это фундамент. Без данных ваша модель — просто набор фантазий.

Дальше я решил определиться с метриками. Вроде понятно, что прибыль, выручка, долговая нагрузка и P/E ratio важны, но я добавил кое-что необычное: волатильность за последние три месяца и средний объём торгов. Иногда эти показатели сами по себе дают сигнал, что акции переоценены или недооценены.

На третьем этапе я столкнулся с классической проблемой машинного обучения: переобучение. Моя первая модель буквально угадывала исторические значения, но на новых данных — провал. Тут важно помнить: ваша модель не должна быть идеальной на прошлом, она должна работать на будущем. Я убрал лишние признаки, сделал простую линейную регрессию и добавил кросс-валидацию. Казалось бы, скучно, зато надёжно.

Следующий шаг — проверка результатов. Я сравнивал прогнозы модели с фактическими изменениями цен на следующие три месяца. И знаете что? Иногда модель не угадывала, но чаще всего она показывала, где акция стоит слишком дорого и где есть потенциал роста. И это уже полезно: вы не получаете точное предсказание, но получаете ориентир для своих решений.

Совет по личному опыту: не пытайтесь сразу делать супер-сложные нейронные сети. Начните с простого. Линейные регрессии, случайные леса, градиентный бустинг — эти вещи решают больше, чем кажется. И главное — понимайте данные. Если вы не видите, как рост выручки и долговая нагрузка влияют на цену, никакая магия ИИ не поможет.

Ну и, конечно, шутка для трейдеров: даже самая продвинутая модель не спасёт от новостей вроде «компания продала кота инвестору» (ну или почти так). Поэтому модель — инструмент, а не волшебная палочка.

В целом, создание собственной модели оценки стоимости компаний — это как построить маленькую лабораторию внутри компьютера. Вы учитесь понимать рынок через числа, замечаете закономерности, а иногда даже удивляетесь, насколько простая идея может работать лучше сложных теорий. И если кто-то думает, что машинное обучение — это только для специалистов, могу смело сказать: хватит любопытства, немного терпения, и вы уже в игре.