Обзор

Знание будущей политической ситуации в стране полезно любому, кто торгует акциями, валютой или другими ценными бумагами. Итак, мы сделали попытку предсказать это с помощью машинного обучения. Мы смогли правильно спрогнозировать ситуацию в 70% случаев.

Измерение национальной стабильности

Политическая ситуация в любой стране подробно освещается в новостях. Мы использовали анализ обработки естественного языка для большого количества новостных статей, сканированных из Интернета. Статьи были автоматически сгруппированы по конкретным событиям, которые они описывают, и каждому событию была присвоена числовая мера интенсивности конфликта или сотрудничества. Интенсивность конфликта или сотрудничества измеряется по шкале Гольдштейна. Шкала Гольдштейна начинается с -10, что означает военное нападение, и заканчивается на +10, что означает экономическую или военную помощь.

Мы усредняли значения Goldstein для всех событий, происходящих в стране или между двумя странами на ежедневной основе, чтобы создать временной ряд измерений стабильности.

Алгоритм предсказания

Мы обучили рекуррентную нейронную сеть (RNN) с долгосрочной кратковременной памятью (LSTM), чтобы классифицировать показания шкалы Гольдштейна на следующий день по двум категориям:

  • Стабильный - значения Гольдштейна выше мирового медианного значения +1,06.
  • Нестабильный - значения Гольдштейна ниже мирового медианного значения +1,06.

Мы использовали 30-дневное ретроспективное окно в качестве входных данных для нейронной сети и двумерный классификатор softmax в качестве выходных данных.

Мы обучили нейронную сеть на более чем 1000000 выборок и проверили полученную точность на более чем 100000 выборок данных.

Результаты

Алгоритм достиг точности 70%. На рисунке ниже показан пример последовательности агрегированных шкал Гольдштейна вместе с прогнозами. Зеленые линии означают, что прогноз был стабильным, а высота линии указывает на достоверность прогноза. Красные линии означают достоверность прогнозов для нестабильных прогнозов.

Вывод

Конечно, 70% точности недостаточно для принятия инвестиционных решений, основанных исключительно на этом факторе, но она может служить полезным индикатором для трейдера-человека.

О нас

Мы - команда AI-специалистов, работающих в технологическом подразделении Avoncourt Partners GmbH. Мы ежедневно проводим исследования и разработки в области искусственного интеллекта для наших клиентов. Мы специализируемся на обработке текстовой информации, в основном новостей, на естественном языке, а также на прогнозировании различных финансовых и экономических показателей.