Финам

      13 сент. 2023

      Испытываем ИИ на российском рынке

      Привет, я Руслан из команды «Финам AI-скринера». Мы подробно писали про наш скринер, и очень обрадовались вашей реакции. Многие просили, и мы добавили российские бумаги, в скринере они будут доступны примерно через неделю. Обучили модели, которые все так же прогнозируют доходность бумаги через год, коэффициент альфа (насколько лучше или хуже бумага выглядит относительно рынка в целом), финансово-независимые, дивидендную доходность, выручку и прибыль, но уже для отечественного рынка.

      Посмотрим на отдельные бумаги

      Итак, насколько же хороши новые модели? Если коротко, то средняя абсолютная ошибка предсказания доходности на тесте составила 0,07. Это означает, что если, например, модель предсказала рост цены акции какой-нибудь бумаги на 22%, то фактическая доходность в среднем была в коридоре от 15% до 29%.

      Но все же это слишком абстрактно, поэтому для наглядности я провел эксперимент. Забрал у модели исторические данные за прошедший год и попросил ее сделать прогноз доходности российских бумаг из марта прошлого года к сегодняшнему дню.

      Тикер Предсказанная доходность Доходность через год
      0 KMAZ 0,29 0,03
      1 HIMCP 0,26 1,23
      2 GCHE 0,24 -0,11
      3 CHKZ 0,22 0,77
      4 NKNC 0,22 0,27
      5 OMZZP 0,22 2,03
      6 NKHP 0,2 0,02
      7 RKKE 0,18 1,48
      8 MRKK 0,18 -0,2
      9 VLHZ 0,18 1,05
        среднее 0,22 0,66

      Глядя на результат можно сказать, что прогноз сбывается не всегда, а только в 60% случаев. Но, при этом, средняя предсказанная доходность составила 22%, а фактическая – 66%. Глядя на бумаги в отдельности надо отметить, что «КАМАЗ» не оправдал надежд. Он вырос лишь на 3%. НКХП и того меньше – на 2%. «Россети Северный Кавказ» и «Группа Черкизово» вообще в минусе. В то же время значительно выше ожиданий выросли акции «РКК Энергия» (148%), ОМЗ (203%), ЧКПЗ (77%), «Химпрома» (123%) и «Владимирского химического завода» (105%). Акции «Нижнекамскнефтехима» выросли слегка выше прогноза.

      Что если я не хочу ждать год?

      Результат кажется неплохим. Но тут возникает вопрос: для чего ждать год? Может быть прогнозируемая доходность достигается раньше? Давайте посмотрим.

      В следующей таблице я привел тот же самый топ-10 бумаг с предсказанной доходностью и добавил к ней максимальную доходность, достигнутую по бумагам в течение года, а также информацию, в какой мере целевая доходность была достигнута, через сколько дней и через сколько дней был достигнут максимум доходности.

      Тикер Предсказанная доходность Максимальная доходность Насколько предсказание достигнуто Через сколько календарных дней предсказание достигнуто Через сколько дней достигнут максимум доходности
      0 KMAZ 0,29 0,1 -65,64   363
      1 HIMCP 0,26 1,23 367,75 315 363
      2 GCHE 0,24 0,01 -94,57   13
      3 CHKZ 0,22 1,34 503,32 215 315
      4 NKNC 0,22 0,38 71,24 320 321
      5 OMZZP 0,22 1,62 639,31 215 364
      6 NKHP 0,2 0,16 -21,25   337
      7 RKKE 0,18 1,97 972,35 12 302
      8 MRKK 0,18 0,11 -38,22   8
      9 VLHZ 0,18 0,99 440,58 15 363
        среднее 0,22 0,79 277,49 182 274,9

      Здесь все также прогноз сбывается в 60% случаев. Но, при этом, максимальная фактическая доходность составила почти 80%. Также можно сказать, что в среднем целевая доходность достигается через 182 дня, а максимальная – через 275 дней. Среди бумаг в отдельности, «КАМАЗ» также не оправдал надежд. Он вырос лишь на 10%. Чуть больше – «Новороссийский комбинат хлебопродуктов» (16%) и «Россети Северный Кавказ» (11%). Выше прогноза выросли акции «РКК Энергия» (197%), ОМЗ (162%), ЧКПЗ (134%), «Химпрома» (123%) и «Владимирского химического завода» (99%).

      Подводя итог, можно отметить, что в рамках эксперимента модель показала неплохие результаты. Да, самая «топовая» бумага так и не выстрелила, а некоторые из них на отсечке одного года и вовсе ушли в минус. Но в целом портфель, составленный из 10 наиболее рекомендованных моделью акций, показал себя неплохо, а средняя доходность оказалась выше прогнозируемой.

      Тем не менее, это лишь начало, и мы продолжаем работать над качеством моделей, удобством интерфейса и количеством данных. Делитесь вашим мнением, оно очень ценно для нас.