В России создали нейронную сеть, предсказывающую кризисы на фондовом рынке с точностью 83%, пишет ТАСС. По словам исследователей, в прошлом экономисты еще не применяли столь сложную структуру модели с искусственным интеллектом (ИИ) к российским биржевым данным. Разработанная система может стать важным ИТ-инструментом в арсенале инвесторов, финансовых аналитиков и регуляторов.

«Работа имеет высокую практическую значимость для национального финансового сектора: она предлагает действенные ИТ-инструменты для своевременного выявления рыночных потрясений, что особенно актуально для нестабильной макроэкономической среды», - отметила профессор факультета экономических наук Высшей школы экономики (ВШЭ) Тамара Теплова.

Профессор Теплова вместе с сотрудниками ВШЭ Максимом Файзулиным и Алексеем Куркиным создали гибридную ИИ-модель для подобных прогнозов. Она объединяет три архитектуры машинного обучения (ML): механизм внимания, темпоральные сверточные сети и подход Long short-term memory (LSTM), который обеспечивает ИИ краткосрочную память. Исследователи отмечают, что столь сложная структура ИИ-модели до 2025 г. не применялась к данным российских бирж.