Раннее прогнозирование движения финансовых активов и отраслевых рынков на основе многомерных рыночных факторов с применением технологий машинного обучения

Аннотация

Статья посвящена разработке и оценке моделей машинного обучения для раннего прогнозирования
направлений движения активов относительно бенчмарка на основе многомерных рыночных факторов. Показано,
что гибридные ML-модели, объединяющие временные, межрыночные и структурные признаки, позволяют формировать устойчивые сигналы рыночных изменений. Продемонстрирована практическая применимость результатов не только для финансового анализа, но и для девелоперской отрасли: раннее выявление фаз рыночной
ротации улучшает прогноз спроса на жильё, позволяет корректировать маркетинговые стратегии, определять динамику доступности ипотечного капитала и планировать объёмы строительства. Результаты исследования расширяют инструментарий анализа российского жилищного рынка, усиливая возможности прогнозирования поведения покупателей и инвестиционной активности. Цель исследования – выявление и обоснование оптимальных
моделей машинного обучения для раннего прогнозирования направлений движения финансовых активов относительно рыночного бенчмарка на основе многомерных рыночных факторов, с последующей возможностью формирования торговых стратегий с повышенной доходностью.