Мы продолжаем эксперименты «Финам AI-скринер» с моделями прогнозов на искусственном интеллекте и предлагаем обратить внимание на прогнозы по акциям США, которые входят в индекс S&P 500.
В обучении и тестировании модели участвовали следующие наборы исторических данных, которые, по нашему мнению, могут оказывать влияние на прогноз цены:
- Статистика ФРС США: процентные ставки (спреды 10 лет к 2 годам и 10 лет к 3 годам), курс китайского юаня к доллару США и индекс доллара общий и по отношению к товарам повседневного спроса).
- Оценки аналитиков: прибыль, CAPEX, EPS, опубликованная EBITDA (использованы медианы 1 год к 3 мес.).
- Макростатистика: цены на топливо, нефть, доходность 10-летних облигаций казначейства.
- Фундаментальные показатели по компаниям: чистый долг, EBITDA, чистая прибыль на акцию и т. п.
- Индикаторы технического анализа и производные цен: альфа, бета, Bollinger bands, EMA, MACD, Mass Index, RSI, Stochastic, TRIX, волатильность.
Прогнозная модель оптимизирована под максимальную альфу и дает прогноз изменения цены на 1 месяц, 3 месяца и год. Также модель оценивает риск и вознаграждение от покупки актива.
Несмотря на то, что прогнозы в данной модели выглядят более оптимистично, чем прогноз ИИ нашей самой первой модели, она показала весьма небольшую ошибку при тестировании.
Свежие комментарии