Российские программисты запустили в США онлайн-сервис StocksNeural, который предсказывает изменение цен на акции, используя нейронные сети и машинное обучение. Насколько точны прогнозы?
Российские программисты Дмитрий Луковкин и Петр Пермяков предложили готовое решение для трейдеров, не желающих связываться с техническими индикаторами и финансовыми показателями компаний, — онлайн-сервис StocksNeural. Он, судя по описанию, прогнозирует движения цен на инструменты фондового рынка и выдает рекомендации об их покупке или продаже, используя глубинное машинное обучение (Deep Learning) и искусственные нейронные сети.
Максимальный срок, на который StocksNeural предоставляет прогноз, составляет пять дней. При этом, как говорит Дмитрий Луковкин, теоретически этот алгоритм способен предсказывать изменение цены акции на срок до месяца. По его словам, точность прогноза достигает 97% в зависимости от инструмента. Это, впрочем, не означает, что алгоритм не способен ошибаться: по некоторым бумагам количество «попаданий» находится в диапазоне 30–40%.
Несмотря на происхождение основателей, стартап StocksNeural зарегистрирован в штате Вайоминг, США, и ориентирован прежде всего на глобальные рынки. Сейчас сервис предоставляет информацию только по американским акциям из индексов S&P500 и Dow Jones Industrial Average. В дальнейшем линейка инструментов будет расширяться — создатели StocksNeural обещают включить в нее биржевые инвестиционные фонды (ETF) и фьючерсы на сырье.
Прогнозы цен российских акций пока не входят в планы StocksNeural — российский рынок меньше по объемам, чем американский, и на нем гораздо меньше активных инвесторов, поясняет Луковкин. Сейчас сервис StocksNeural существует только в веб-версии, однако компания намерена выпустить его и в виде мобильного приложения. «Понятно, что функционал мобильного сервиса должен быть более интерактивным, чтобы пользователь мог не только посмотреть прогноз, но и совершить какое-то действие», — говорит Луковкин.
Как это работает
StocksNeural представляет собой сайт, который содержит список анализируемых акций. Регистрация на нем занимает пару минут: пользователю нужно указать электронную почту, пароль и номер банковской карты. Стоимость подписки составляет $49,95 в месяц или $395,95 в год, однако первые 15 дней им можно пользоваться бесплатно. Главное, не забыть отменить отписку по истечении льготного периода, чтобы сервис не списал деньги автоматически.
На сайте описана методика предсказания цен. Если упростить, то компания с помощью специальных фильтров очищает котировки от шума — влияния резких колебаний. На основе получившихся сглаженных цен нейросеть выявляет зависимости в поведении акций на интервале до 10 лет и, отталкиваясь от них, выдает прогноз.
Как пояснил руководитель лаборатории больших данных Фонда развития интернет-инициатив (ФРИИ) Анатолий Орлов, ничего сверхъестественного в этом алгоритме нет. «Если стандартная предсказательная модель делает прогноз на основе тех факторов, которые внесли в нее программисты, то нейронная сеть — это модель, которая способна создавать факторы из сырых данных», — говорит он.
График оранжевого цвета (см. фото) отражает фактическое сглаженное значение цен, а график синего цвета — прогнозное. Когда прогноз на определенную величину отклоняется от фактической цены, система дает рекомендацию на покупку или продажу акций.
Инвесторы могут посмотреть и точность исполнения прогнозов — она, по словам Луковкина, рассчитывается на основе исторических данных. Если инвестора интересуют только акции с наиболее точным прогнозом цены, он может перейти во вкладку Members Area, где бумаги ранжированы по этому показателю. В этой же вкладке даны прогнозы по изменению цен на пять торговых сессий подряд, а также приведены рекомендации на этот период.
Трудности прогноза
РБК решил провести эксперимент с акциями IT-компаний, известными как FANG: социальной сети Facebook, производителя гаджетов Apple, потокового видеосервиса Netflix и поисковой системы Google. Нас интересовала точность прогноза цен этих бумаг на 17 августа. На исторических данных точность предсказания StocksNeural по акциям FANG составляла более 90%.
По итогам торговой сессии 17 августа оказалось, что сервис угадал целевую стоимость акции только в одном случае (см. таблицу). Цена акций Google достигла прогнозной цены в течение дня. Луковкин поясняет, что сервис, скорее, показывает справедливую цену на бумагу и вовсе необязательно, чтобы акции достигали ее в течение дня. «Здесь надо смотреть не на ее значение, а на сам тренд и на рекомендации по акции», — подчеркнул он.
В ожидании чуда
StocksNeural — далеко не единственный сервис, пытающийся предсказать движение цен при помощи определенного алгоритма. По словам Луковкина, при разработке StocksNeural учитывался опыт платформ IKnowFirst и StockCharts. Директор по маркетингу БКС Руслан Смирнов говорит, что в финансовой отрасли сейчас растет интерес к прогнозированию цен на инструменты фондового рынка с помощью машинного обучения и нейросетей.
Трейдер и управляющий активами инвестиционной компании S.R. Solutions Роман Андреев, специализирующийся на алгоритмической торговле, отмечает, что участники рынка неоднократно пытались создать стабильно работающий алгоритм на основе нейронных сетей, но не одна из этих попыток не привела к желаемому результату. Как только рынок устраняет неэффективность, позволяющую таким алгоритмам работать, — они быстро «сгорают». По мнению Андреева, точность прогноза хотя бы в 90% кажется результатом из разряда фантастики. Сам трейдер оценивает максимально возможную точность прогноза по движению цены акции лишь в 70%.
Анатолий Орлов из ФРИИ считает, что алгоритм, используемый StocksNeural, может сработать только на коротком временном интервале. На более длительном горизонте идея предсказывать котировки, ориентируясь на анализ данных из прошлого, вряд ли оправдает себя, говорит он. «Это все равно что пытаться систематически предсказывать «черных лебедей», — подчеркнул Орлов.
Руководитель трейдинга ИК «Атон» Ярослав Подсеваткин признает, что теоретически технология, лежащая в основе StocksNeural, может работать. Однако трейдер сомневается, что ее можно сравнивать с техническим или фундаментальным анализом. «Заявление о высокой точности прогноза, который обеспечивает этот алгоритм, больше похоже на маркетинговый ход», — подытожил он.
Источник
Российские программисты Дмитрий Луковкин и Петр Пермяков предложили готовое решение для трейдеров, не желающих связываться с техническими индикаторами и финансовыми показателями компаний, — онлайн-сервис StocksNeural. Он, судя по описанию, прогнозирует движения цен на инструменты фондового рынка и выдает рекомендации об их покупке или продаже, используя глубинное машинное обучение (Deep Learning) и искусственные нейронные сети.
Максимальный срок, на который StocksNeural предоставляет прогноз, составляет пять дней. При этом, как говорит Дмитрий Луковкин, теоретически этот алгоритм способен предсказывать изменение цены акции на срок до месяца. По его словам, точность прогноза достигает 97% в зависимости от инструмента. Это, впрочем, не означает, что алгоритм не способен ошибаться: по некоторым бумагам количество «попаданий» находится в диапазоне 30–40%.
Несмотря на происхождение основателей, стартап StocksNeural зарегистрирован в штате Вайоминг, США, и ориентирован прежде всего на глобальные рынки. Сейчас сервис предоставляет информацию только по американским акциям из индексов S&P500 и Dow Jones Industrial Average. В дальнейшем линейка инструментов будет расширяться — создатели StocksNeural обещают включить в нее биржевые инвестиционные фонды (ETF) и фьючерсы на сырье.
Прогнозы цен российских акций пока не входят в планы StocksNeural — российский рынок меньше по объемам, чем американский, и на нем гораздо меньше активных инвесторов, поясняет Луковкин. Сейчас сервис StocksNeural существует только в веб-версии, однако компания намерена выпустить его и в виде мобильного приложения. «Понятно, что функционал мобильного сервиса должен быть более интерактивным, чтобы пользователь мог не только посмотреть прогноз, но и совершить какое-то действие», — говорит Луковкин.
Как это работает
StocksNeural представляет собой сайт, который содержит список анализируемых акций. Регистрация на нем занимает пару минут: пользователю нужно указать электронную почту, пароль и номер банковской карты. Стоимость подписки составляет $49,95 в месяц или $395,95 в год, однако первые 15 дней им можно пользоваться бесплатно. Главное, не забыть отменить отписку по истечении льготного периода, чтобы сервис не списал деньги автоматически.
На сайте описана методика предсказания цен. Если упростить, то компания с помощью специальных фильтров очищает котировки от шума — влияния резких колебаний. На основе получившихся сглаженных цен нейросеть выявляет зависимости в поведении акций на интервале до 10 лет и, отталкиваясь от них, выдает прогноз.
Как пояснил руководитель лаборатории больших данных Фонда развития интернет-инициатив (ФРИИ) Анатолий Орлов, ничего сверхъестественного в этом алгоритме нет. «Если стандартная предсказательная модель делает прогноз на основе тех факторов, которые внесли в нее программисты, то нейронная сеть — это модель, которая способна создавать факторы из сырых данных», — говорит он.
График оранжевого цвета (см. фото) отражает фактическое сглаженное значение цен, а график синего цвета — прогнозное. Когда прогноз на определенную величину отклоняется от фактической цены, система дает рекомендацию на покупку или продажу акций.
Инвесторы могут посмотреть и точность исполнения прогнозов — она, по словам Луковкина, рассчитывается на основе исторических данных. Если инвестора интересуют только акции с наиболее точным прогнозом цены, он может перейти во вкладку Members Area, где бумаги ранжированы по этому показателю. В этой же вкладке даны прогнозы по изменению цен на пять торговых сессий подряд, а также приведены рекомендации на этот период.
Трудности прогноза
РБК решил провести эксперимент с акциями IT-компаний, известными как FANG: социальной сети Facebook, производителя гаджетов Apple, потокового видеосервиса Netflix и поисковой системы Google. Нас интересовала точность прогноза цен этих бумаг на 17 августа. На исторических данных точность предсказания StocksNeural по акциям FANG составляла более 90%.
По итогам торговой сессии 17 августа оказалось, что сервис угадал целевую стоимость акции только в одном случае (см. таблицу). Цена акций Google достигла прогнозной цены в течение дня. Луковкин поясняет, что сервис, скорее, показывает справедливую цену на бумагу и вовсе необязательно, чтобы акции достигали ее в течение дня. «Здесь надо смотреть не на ее значение, а на сам тренд и на рекомендации по акции», — подчеркнул он.
В ожидании чуда
StocksNeural — далеко не единственный сервис, пытающийся предсказать движение цен при помощи определенного алгоритма. По словам Луковкина, при разработке StocksNeural учитывался опыт платформ IKnowFirst и StockCharts. Директор по маркетингу БКС Руслан Смирнов говорит, что в финансовой отрасли сейчас растет интерес к прогнозированию цен на инструменты фондового рынка с помощью машинного обучения и нейросетей.
Трейдер и управляющий активами инвестиционной компании S.R. Solutions Роман Андреев, специализирующийся на алгоритмической торговле, отмечает, что участники рынка неоднократно пытались создать стабильно работающий алгоритм на основе нейронных сетей, но не одна из этих попыток не привела к желаемому результату. Как только рынок устраняет неэффективность, позволяющую таким алгоритмам работать, — они быстро «сгорают». По мнению Андреева, точность прогноза хотя бы в 90% кажется результатом из разряда фантастики. Сам трейдер оценивает максимально возможную точность прогноза по движению цены акции лишь в 70%.
Анатолий Орлов из ФРИИ считает, что алгоритм, используемый StocksNeural, может сработать только на коротком временном интервале. На более длительном горизонте идея предсказывать котировки, ориентируясь на анализ данных из прошлого, вряд ли оправдает себя, говорит он. «Это все равно что пытаться систематически предсказывать «черных лебедей», — подчеркнул Орлов.
Руководитель трейдинга ИК «Атон» Ярослав Подсеваткин признает, что теоретически технология, лежащая в основе StocksNeural, может работать. Однако трейдер сомневается, что ее можно сравнивать с техническим или фундаментальным анализом. «Заявление о высокой точности прогноза, который обеспечивает этот алгоритм, больше похоже на маркетинговый ход», — подытожил он.
Источник
