Воронков А.М.
СОВРЕМЕННЫЙ ИНСТРУМЕНТАРИЙ АНАЛИЗА ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННО-СЕТЕВОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ *
Аннотация:
статья посвящена исследованию нового подхода к анализу инвестиционных процессов с использованием методов нейронно-сетевого моделирования. Произведено рассмотрение существующих вызовов и ограничений традиционных методов анализа инвестиций и предложен инновационный подход, основанный на применении нейронных сетей.Статья описывает разработку современного инструментария, который объединяет в себе принципы и методы нейронно-сетевого моделирования для более точного и эффективного анализа динамики инвестиционных процессов. Исследование ориентировано на профессиональных участников рынка инвестиций, аналитиков и исследователей, заинтересованных в современных методах анализа и прогнозирования инвестиционных трендов. Работа вносит вклад в развитие области финансов и инвестиций, предлагая новый инструмент для более точного прогнозирования и принятия решений в сфере инвестиций.
Ключевые слова:
нейронные сети, инвестиционные процессы, инвестиционное моделирование, финансовый анализ, финансовая аналитика с помощью нейронных сетей
В современном динамичном мире инвестиционные процессы становятся все более сложными и подверженными влиянию различных факторов. В условиях постоянных изменений на финансовых рынках, необходимость в эффективных методах анализа и прогнозирования инвестиционных решений становится ключевой для успешного управления финансовыми портфелями. В этом контексте нейронно-сетевое моделирование привлекает все большее внимание как мощный инструмент для анализа и прогнозирования инвестиционных процессов.Традиционные методы анализа инвестиционных процессов включают в себя ряд подходов и инструментов, которые используются для оценки потенциальной доходности и рисков инвестиций. Вот несколько основных методов анализа:1. Фундаментальный анализ:Финансовый анализ: Оценка финансового состояния компании с использованием финансовых отчетов, таких как бухгалтерская отчетность и отчет о прибылях и убытках.Оценка бизнес-модели: Изучение стратегии компании, ее конкурентоспособности, рыночной доли и перспектив на рынке.Анализ отрасли: Изучение макроэкономических и индустриальных трендов, которые могут влиять на компанию.2. Технический анализ:Графический анализ: Исследование графиков цен и объемов для выявления трендов и точек входа/выхода.Индикаторы: Использование технических индикаторов, таких как скользящие средние, относительная сила и стохастик, для определения перекупленности или перепроданности актива.3. Оценка рисков:Кредитный анализ: Оценка кредитоспособности компании и ее способности возвращать заемные средства.Макроэкономический анализ: Анализ внешних факторов, таких как инфляция, процентные ставки и политическая стабильность, которые могут повлиять на инвестиции.4. Оценка стоимости активов:Дисконтированный денежный поток (DCF): Оценка стоимости актива на основе дисконтированных будущих денежных потоков.Методы сравнения: Сравнение финансовых показателей и стоимости активов с аналогичными компаниями на рынке.5. Портфельный анализ:Оценка диверсификации: Распределение инвестиций между различными активами для уменьшения риска.Оценка ожидаемой доходности и риска портфеля: Анализ соотношения доходности и риска в портфеле инвестиций.6. Сравнительный анализ:Анализ относительной доходности: Сравнение производительности инвестиции с производительностью других инвестиций или рыночного индекса.7. Социальный анализ:Оценка корпоративной социальной ответственности (CSR): Учет влияния компании на общество, окружающую среду и общественное благосостояние. Она представляет собой все множество обязательств, добровольно принимаемых на себя бизнесом по отношению к заинтересованным сторонам. Подобные обязательства выходят за рамки минимальных требований закона и предлагают удовлетворение не только требований, но и соответствие ожиданиям общества и иных групп.Эти методы часто используются в комбинации для получения более полного и точного представления об инвестиционной возможности. Важно отметить, что решение об инвестициях должно быть основано не только на анализе данных, но и на общей стратегии, финансовых целях и инвестиционной философии инвестора.Также важно заметить, что данные традиционные методы несмотря на сложившуюся и устоявшуюся систему их применения имеют ряд как положительных, так и отрицательных черт, которые в своей совокупности играют ключевую роль в процессе принятия решений по инвестированию. Данные плюсы и минусы использования традиционных методов представлены в таблице 1.Таблица 1. Плюсы и минусы использования традиционных методов анализа инвестиционных процессов./Исходя из информации представленной в таблице 1 можно сделать вывод о том, что в современных условиях все более важной становится интеграция традиционных методов с современными технологиями и алгоритмами, чтобы повысить эффективность и точность анализа инвестиций.К данным современным технологиям относятся искусственный интеллект и нейронные сети. Они представляют собой модель компьютерного обучения, которая вдохновлена структурой и функцией человеческого мозга. Они используются для решения разнообразных задач, таких как распознавание образов, классификация, регрессия, анализ текста, обработка естественного языка и другие [1,2,3].Нейронные сети демонстрируют выдающуюся способность к обучению на больших объёмах данных и решению сложных задач, но требуют аккуратной настройки и больших вычислительных ресурсов.Также нейронные сети широко применяются в анализе инвестиционных процессов. Они могут использоваться для прогнозирования рыночных трендов, определения оптимальных портфелей, анализа финансовых данных и многих других задач. Далее произведено рассмотрение их применения наиболее углубленно.Прогнозирование ценных бумаг: Нейронные сети могут анализировать исторические данные о ценах активов и предсказывать будущие тренды на финансовых рынках. Основными этапами данного процесса являются сбор исторических данных о ценах ценных бумаг, объемах торгов, а также других факторов, которые могут влиять на цены, подготовка данных, выбор архитектуры нейронной сети, обучение модели, валидация и тестирование в заключение прогнозирование.Анализ сентимента рынка: Нейронные сети могут анализировать новостные статьи, социальные медиа и другие источники информации для определения общего настроения на рынке и принятия решений на основе этого анализа. Это может включать в себя оценку того, насколько инвесторы позитивно или негативно относятся к конкретным активам, отраслям или рынкам в целом. Основными этапами данного процесса являются обработка естественного языка, анализ социальных медиа, анализ финансовых отчетов, модели временных рядов, объединение данных и создание торговых стратегий.Однако важно отметить, что анализ сентимента рынка с использованием нейронных сетей не лишен вызовов. Например, модели могут столкнуться с проблемой интерпретации саркастических высказываний или изменчивости в языке трейдеров. Также необходимо учитывать, что сентимент рынка может быстро меняться, и модели должны быть способными адаптироваться к динамике рынка.Оптимизация портфеля: Нейронные сети могут помочь оптимизировать структуру инвестиционного портфеля, учитывая различные факторы, такие как риски, доходность и ликвидность активов [4,5].Риск-менеджмент: Нейронные сети могут использоваться для определения потенциальных рисков и разработки стратегий управления рисками.Технический анализ: Нейронные сети могут автоматически анализировать графики цен и объемов, выявлять паттерны и тенденции, что помогает трейдерам и инвесторам в принятии решений.Однако, как и в любой области, использование нейронных сетей в инвестициях имеет свои ограничения и риски. Важно учитывать, что финансовые рынки подвержены различным факторам, включая неопределенность и изменчивость, и прошлые результаты не всегда предсказывают будущие.Таким образом в настоящей научной статье был рассмотрен современный инструментарий анализа инвестиционных процессов, основанный на применении нейронно-сетевого моделирования. Исследование проводилось с целью оценки эффективности данного подхода и его потенциала для повышения точности прогнозирования в инвестиционной сфере.Результаты подтверждают, что использование нейронных сетей в анализе инвестиционных процессов способствует улучшению качества прогнозов и повышению точности принятия решений. Нейронные сети позволяют учесть множество переменных и сложных взаимосвязей, что делает их мощным инструментом для моделирования динамичных и изменчивых рыночных условий.Однако, несмотря на достигнутые положительные результаты, следует отметить необходимость дополнительных исследований и тестирования моделей на различных рынках и в различных экономических условиях. Кроме того, важно продолжать развивать методологию и технологии нейронно-сетевого моделирования с целью улучшения их применимости в инвестиционном анализе.В целом, результаты нашего исследования свидетельствуют о перспективности применения нейронно-сетевого моделирования в анализе инвестиционных процессов, что может содействовать более эффективному управлению инвестиционным портфелем и принятию обоснованных инвестиционных решений в условиях современной динамичной экономической среды.
Номер журнала Вестник науки №12 (69) том 4
Ссылка для цитирования:
Воронков А.М. СОВРЕМЕННЫЙ ИНСТРУМЕНТАРИЙ АНАЛИЗА ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННО-СЕТЕВОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ // Вестник науки №12 (69) том 4. С. 78 - 85. 2023 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/11831 (дата обращения: 19.05.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2023. 16+