Применение нейронных сетей в финансовой аналитике

Где-то на финансовом небосклоне появилась новая звезда — нейронные сети. И эта звезда светит всё ярче, затмевая старые, проверенные подходы. Причина проста, как дважды два: от данных в современной аналитике никуда не деться, и кто умеет их грамотно обрабатывать, тот и у руля. Давайте заглянем, как эта магия работает в финансовой сфере.

Необходимость и неизбежность

Финансовая аналитика всегда была делом непростым, но, увы, неизбежным. Наш мир усеян цифрами: котировки акций, отчеты прибылей и убытков, валютные пары — всеми этими данными финансовые аналитики жонглируют 24/7. Однако, с ростом объёмов данных даже эти аккуратные фокусники начали ощущать острую нехватку рук. И тут на сцену выходят нейронные сети — благодаря своим умениям находить закономерности и предсказывать события на основе огромных массивов данных.

Ведущие компании, как московская «ФинРезерв», уже смогли оценить, как сильно они выигрывают, внедряя эти технологии в свою повседневную практику. Многомерный анализ, машинное обучение? Всё это теперь стало их повседневностью, а финансовая предсказуемость — настоящим лайтмотивом.

Как работает магия?

Сначала нейронные сети обучаются. Да, как дорогой подарок, упакованный в многочисленные слои, обученная сеть состоит из множества уровней. Каждый из них выполняет свою частичку задачи: ищет, анализирует, предсказывает. О, этот процесс неимоверно сложен, но результат? Умопомрачительный. Сеть может предсказывать курс акций или анализировать риск по портфелю с точностью, от которой слюнки текут даже у матерого аналитика.

Как например, компания «АналитикПлюс» из Казани оставила далеко позади своих конкурентов в деле обеспечения инвестиционного фьючерса. Благодаря внедрению специального алгоритма на основе нейронки они снизили риски на целых 15% за месяц. Тоже хотите? Долго ли, коротко ли – решать вам.

Банковская сфера

Ну и, конечно, банки! Где же без них? В последнее время банковская система активно внедряет нейронные сети для оценки кредитоспособности клиентов. Взятие на вооружение этих технологий позволяет значительно ускорить процесс одобрения кредита и повысить точность его оценки. Все знают Сбербанк, но не все знают, что он уже давно перевел анализ рисков на такие алгоритмы. И, как любит повторять мой знакомый банкир, только ленивый не пытается его повторить.

Стартап «КредитЭксперт» из Санкт-Петербурга, например, за полтора года сократил среднее время выдачи кредита на 20% благодаря внедрению технологии глубокого обучения. Да, всё серьезно.

Управление портфелем

Эх, инвестиции… каждый развитый инвестор знает цену точности в этом деле. И нейронные сети могут стать настоящими спасителями, когда извучивание миллиона отчётов и графиков за считанные минуты кажется делом из области фантастики. В их руках любой управляющий получает в арсенал инструмент, который подскажет, куда вложить средства, чтобы извлечь наибольший дивиденд.

Задумайте об этом. Ведь никто не хочет повторять историю, когда весь капитал испарится, как вода на раскаленной сковородке.

Примерен же «ИвестФлоу» – молодежная питерская компания. Они смогли увеличить доходность своих портфелей на 30% за год. Конечно, обо всём не расскажешь. Но вас это уже должно зацепить. Всё больше инвесторов обращается к ним, развеш живо: "Как вам это удалось?"

И вот оно — ключевое слово: ДАННЫЕ. Они собирают их, анализируют, применяют модели прогнозирования, и, конечно, волшебные нейронные сети.

Пока все естественно и гладко. Вы еще не устали? Попейте кофеёк, подзарядитесь. Ведь всё самое интересное впереди!
Хотите больше о внедрении нейросетей в бизнес и маркетинг? Подпишитесь на наш Telegram-канал: https://t.me/jopotology

Хотите генерить идеи контента для соцсетей, сайта и блоге? Забирайте решение тут: https://clck.ru/3G3asi

Телеграм-бот с 40+ нейроинструментами тут: https://t.me/syntxaibot?start=aff_327084702

Алгоритмы и их успехи

Теперь давайте заглянем в мир алгоритмов — их роль в финансовой аналитике нельзя переоценить! Некоторые из них просто взрывают голову своей мощью и эффективностью. Например, метод случайного леса, который хорошо работает на огромных массивах данных. Этот алгоритм помогает преодолевать предвзятости и ненужные шумы, которые иногда становятся причиной низких предсказаний. А вы когда-нибудь задумывались, как избежать эффекта "еда на диване"? С случайным лесом это становится легче, чем когда-либо.

Но не забывайте про нейронные сети, которые могут сами "учиться" на своих ошибках. По своей природе они похожи на нас — каждое проваленное предсказание добавляет им знаний, как плохие оценки в школе. И, глядишь, через какое-то время они становятся настоящими гениями финансовой аналитики.

Рынок деривативов

А кто бы мог подумать! Рынок деривативов становится настоящим полем битвы для нейросетей. Прогнозирование колебаний цен на опционы и фьючерсы — это как игра в шахматы, где ты всегда должен быть на шаг впереди. Поэтому компании, такие как «Торговая Технология», начали применять нейронные сети для составления более точных стратегий торговли. Соответственно, их клиенты начали зарабатывать больше. Элементарно! И всё бы ничего, но это ещё и приносит огромные эмоции от удачно сделанных ставок.

Вот тут-то и сказывается, что простая комбинация данных может выдать на гора невероятные вещи. Ловля трендов, противодействие волатильности — если есть нейронка, то сложное уже кажется простым.

Риски и возможности

А что насчет рисков? Справедливый вопрос! Да, нейронные сети помогают в анализе и предсказании, но не стоит забывать, что они тоже могут ошибаться. Как и любой добросовестный аналитик, они иногда могут «поплыть» в сложной ситуации. Поэтому, когда речь идет о рисках, важно использовать нейросети как дополнение к своим методам, а не как единственный инструмент.

Например, некоторые компании начали проводить стресс-тесты, чтобы оценить, как их алгоритмы справляются с необычными рыночными условиями. Это как готовиться к Олимпийским играм — если ты не тренируешься в экстренных условиях, то на соревнованиях точно не блеснешь.

Долгосрочные перспективы использования технологий

Чего ожидать от будущего? Не могу не упомянуть, что стремительное развитие технологий отнюдь не останавливается. Нейронные сети становятся всё более доступными. Уже существуют платформы, адаптированные для анализа в реальном времени. Например, множество стартапов на базовых языках программирования под капотом предлагает инструменты для работы с финансовой аналитикой, а значит, готовьтесь к конкурентам с отличными навыками в руках.

Многие компании начинают осознавать, что внедрение моделей машинного обучения увеличивает эффективность и снижают затраты. Недавно один знакомый мне стартап, который долго искал дополнительное финансирование, обратился к нейросетям. И что? За месяц им удалось значительно улучшить свои расчеты и добиться результата. Важно только помнить, что это не вершина, а лишь начало большого пути в мире финансов!

Хотите знать, какие автоматизации нужны вашему бизнесу уже вчера? Тогда забирайте список тут: здесь.

Хотите больше о внедрении нейросетей в бизнес и маркетинг? Подпишитесь на наш Telegram-канал: https://t.me/jopotology.
Хотите генерить идеи контента для соцсетей, сайта и блога? Забирайте решение тут: здесь.
Телеграм-бот с 40+ нейроинструментами тут: здесь.