Финам

      AI прогнозы

      Что такое «AI-прогнозы»?

      Это AI модели, которые обучены и протестированы на горизонте 10 лет, значения результатов прогноза вычисляются раз в сутки, по мере обновления новых данных.

      Какие данные используются для обучения?

      В качестве исходных данных для обучения и тестирования моделей используются более 50 метрик, которые могут влиять как на отдельно взятую ценную бумагу, так и на общерыночные условия.

      • Поквартальные финансовые показатели компании: чистая и валовая прибыль, ликвидность, задолженность, EBITDA, рентабельность, активы и т.п.
      • Фундаментальные мультипликаторы (коэффициенты, которые позволяют сравнивать компании между собой в отрыве от размера компании, обычно это отношения показателей): P/E, P/B, D/E, P/S, ROA, ROE и т. п.
      • Ежедневные рыночные данные, а именно цена, исходя из которой вычисляем производные: доходность, максимальная просадка, альфа, бета и т. п.
      • Индикаторы технического анализа, построенные на ценах: скользящие средние, осцилляторы, моменты и т. п.
      • Показатели риска: коэффициенты Шарпа, Сортино, интегральный риск, волатильность и т. п.
      • Макроэкономические данные по стране: инфляция, ставки по ипотеке, безработица, ставки по гособлигациям, цены на сырье и т. п.

      Как работает вычисление прогнозов?

      Модели работают на алгоритме градиентного бустинга, именно он показал наилучшие результаты при тестировании. 
Продолжается работа и другими алгоритмами.

      Градиентный бустинг

      Это техника машинного обучения для задач классификации и регрессии, которая строит модель предсказания в форме ансамбля слабых предсказывающих моделей, обычно деревьев решений.

      Как узнать какие данные повлияли на прогноз?

      Кликая на значение прогноза в строке таблицы, вы раскроете список влияющих факторов на прогноз AI. Там будут показано, какие исходные данные повлияли на прогноз и какова сила влияния.

      6 моделей AI-прогнозов

      AI Цена
      Модель прогнозирует, какими будут доходность и цена акции
      AI Альфа
      Модель показывает, какие бумаги меньше упадут или даже вырастут при снижении индекса, и выявляет фаворитов и аутсайдеров. В модели прогнозируется коэффициент альфа. Например, если прогноз АІ Альфа = 0.03, это значит, что акция будет опережать фондовый индекс в среднем на 3% за год. То есть, если в конце года доходность фондового индекса составит 17%, то наиболее вероятно, что доходность ценной бумаги составит 17% + 3% = 20%.

      Коэффициенты альфа

      Показатель, рассчитываемый для ценной бумаги или портфеля ценных бумаг, связывающий доходность ценной бумаги (портфеля) с доходностью близкого фондового индекса.
      AI D/E
      Модель использует прогноз мультипликатора D/E и выявляет компании с низким долгом в будущем, а также эмитентов, долг которых не будет расти.
      D/E
      Debt–to–Equity — отношение общего долга компании к ее собственному капиталу. Измеряет способность компании погашать свои обязательства.
Оптимальное (максимальное увеличение прибыли при минимальных рисках) значение: 0,5–0,8. Однако средние значения D/E на развитых рынках существенно выше: 1–1,5 (что равно соотношению 60% заемного капитала и 40% собственного).
При анализе структуры капитала компании смотрят на динамику этого показателя и сравнивают его со статистикой по сектору и рынку в целом.
      AI Чистая прибыль
      Модель рассчитывает чистую прибыль эмитента через год.
      AI Выручка
      Показывает прогнозируемую выручку компании через год и выделяет эмитентов, которые с высокой вероятностью сохранят рост прибыли.
      AI Дивидендная доходность
      Модель прогнозирует дивидендную доходность, а также показывает бумаги, дивиденды по которым вырастут с наибольшей вероятностью.