Ключевая роль волатильности
Оценка изменчивости цен активов остается центральной задачей для управления рисками и построения инвестиционных стратегий. Эта мера показывает, насколько сильно может колебаться стоимость в течение торговой сессии. Точность прогноза будущей волатильности критически важна для определения цены опционов, защиты портфелей и успеха торговых тактик.
Ограничения классики и потенциал ML
Традиционные подходы, такие как HAR-модель, оценивают три временных периода и дают линейный прогноз на следующий день. Однако они часто не справляются с нелинейными рыночными рисками. Возникает вопрос: могут ли методы машинного обучения превзойти классические эконометрические инструменты?
Данные и методы исследования
Анализ базировался на высокочастотных котировках десяти самых ликвидных активов крупнейшей российской биржевой площадки (2014-2025 гг.). Изучались изменения цен с шагом в 10 минут, что позволило рассчитать реализованную волатильность и ее производные для прогнозирования. Также учитывались показатели доходности и рыночной структуры, специфичные для локальных торгов. Производилось сравнение результатов классической HAR-модели и современных ML-алгоритмов: Random Forest, XGBoost и LightGBM. Эти методы отлично улавливают сложные нелинейные взаимосвязи. Проверка качества включала не только стандартные метрики, но и применение прогнозов в симуляции реальной торговли.
Впечатляющие результаты машинного обучения
ML-модели продемонстрировали стабильное преимущество над традиционным подходом. Наибольший выигрыш в точности достигнут на краткосрочных и среднесрочных горизонтах. Средняя ошибка прогноза сократилась примерно на 15%, а общая точность предсказаний возросла до 23%, причем лидером стал алгоритм LightGBM. Эксперты отмечают: "Машинные модели показывают превосходство как в спокойные периоды, так и во времена высокой турбулентности. Они точнее сигнализируют о нарастании рисков, предоставляя ценное время для корректировки портфеля".
Реальный экономический эффект
Симуляция торговли с использованием ML-оценки волатильности показала впечатляющий рост годовой доходности на 7 процентных пунктов (с 6,48% до 13,68%). Объясняется это кумулятивным эффектом и асимметрией риска: "Более точный прогноз позволяет оптимальнее определять размер позиции. Разница на одной сделке малозаметна, но на сотнях транзакций она складывается в существенный прирост прибыли".
Важные условия успеха
Автор подчеркивает, что ML-методы требуют тщательной настройки и сильно зависят от качества обучающих данных. Повышенная точность прогноза волатильности не гарантирует автоматической финансовой выгоды, а торговля сохраняет высокие риски и требует профессионализма. Ключом к устойчивой доходности остается грамотный риск-менеджмент: "Точный прогноз изменчивости позволяет вовремя уменьшать позиции и избегать значительных убытков".
Источник: naked-science.ru
