Всем привет. Чуть больше месяца прошло с начала тестирования ML‑модели для прогнозирования роста российских акций. В первые две недели было 23 сигнала: 14 из них принесли мне по 5 % доходности каждый, ещё один −6 %, а остальные дали около нуля с небольшим минусом в пределах погрешности. Затем настала тишина.

Результат не плохой. Но на другом счёте у меня просто куплены перспективные акции, которые равномерно докупаются каждый месяц без какого‑либо анализа, и такая стратегия принесла большую доходность.

Получается, модель очень боится давать прогнозы и даже там, где она срабатывает, может ошибаться.

Основная причина ошибок в том, что модель реагирует на новостной шум, особенно когда речь идёт об отмене дивидендов. Акции падают, модель считает, что это отличный повод войти, но акция не растёт, а может и дальше падать. Есть мысль, что дивидендные акции в принципе могут вносить много шума своими гэпами на этапе обучения.

Сейчас мне дали добро на написание дипломной работы по этому проекту, так что пока я не буду экспериментировать. Однако в будущем у меня есть желание попробовать обучить модель только на акциях, которые не платят дивиденды. Ещё интересно посмотреть, что будет, если обучить свою модель для каждой отдельной акции, и сравнить, как с этой задачей справится глубокое обучение.