Главная → НовостиНовостиНовости, 202002Новости, 202002 → Придуман новый способ прогнозирования продаж на основе анализа альтернативных данных

Придуман новый способ прогнозирования продаж на основе анализа альтернативных данных

Игра на бирже всегда связана с определенным риском. Чтобы свести этот показатель к приемлемому минимуму инвесторы зачастую нанимают финансовых аналитиков, способных спрогнозировать будущие доходы компаний, которые котируются на торговых площадках. Но, недавно ученые из Массачусетского технологического института (MIT) разработали автоматизированную модель, которая значительно превосходит возможности людей в данном вопросе.

КиТ :: Будь в СЕТИ! KiT - Keep-inTouch :: RSS-лента

Сети :: [Профессиональные] | [Зарубежные] | [Тематические] | [Молодежные] | [Детские] | [Купоны] | [Прочее]

Категории (метки) :: Авто | Музыка | Книги | Хобби | Профессии | Сообщества | Семья | Бизнес | Регионы | Спорт | Статусы

Другие новости Программно-определяемые СХД вытесняют с рынка традиционные системы 27.01.2020 Цифровизация здравоохранения подстегнула рынок СХД 16.12.2019 Мировые облачные гиганты сражаются за медицинские данные 07.11.2019 Все новости
Новая модель для предсказания продаж

Главная проблема всех биржевых прогнозов заключается в том, что аналитикам доступен очень ограниченный объем информации, значительная часть которого составляют так называемые «шумные» данные, мешающие построению релевантных моделей поведения компаний на рынке. Отраслевые эксперты традиционно используют в своей работе не только общедоступные данные и мощные вычислительные инструменты, но и в не меньшей степени опираются на собственную интуицию и опыт. Последний фактор превращает биржевые прогнозы в некое подобие гадания на кофейной гуще (правдоподобности которому добавляет апелляция к тем или иным математическим расчетам).

Но, буквально в конце 2019 года исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) разработали автоматизированную модель (использующую принципы машинного обучения), которая значительно превосходит людей в деле прогнозирования продаж бизнеса, особенно когда речь идет об очень ограниченном объеме «шумных» данных. Дело в том, что именно на предсказании объемов реализации товаров и услуг, главным образом, держится вера биржевых игроков в то, как поведут себя акции той или иной компании в будущем. И чем точнее здесь прогноз – тем, естественно, лучше.

Альтернативные данные открывают новые возможности

Главная особенность новой модели, предложенной Майклом Фледером (Michael Fleder), постдоком из Лаборатории систем информации и принятия решений (LIDS) и Девавратом Шахом (Devavrat Shah), директором Центра статистики и науки о данных MIT, заключается в анализе так называемых «альтернативных данных» – неточных, но часто генерируемых сведений о потребителях тех или иных продуктов. Такие данные могут включать в себя информацию о покупках, совершенных с помощью кредитных карт, данные со смартфонов покупателей об их местонахождении или даже спутниковые снимки, демонстрирующие, сколько автомобилей припарковано на участке, где реализуется та или иная продукция.

Автоматизированная модель, использующая принципы машинного обучения, значительно превосходит людей в прогнозировании будущих доходов компаний, котирующихся на торговых площадках.

По мнению ученых, подобная информация в сочетании с более традиционными источниками информации, такими как годовые финансовые отчеты, показатели квартальной прибыли, пресс-релизы, может дать более четкую картину финансового состояния компании даже на ежедневной или еженедельной основе. «В финансовой сфере, особенно в биржевой ее части, данные решают все», – говорит Татьяна Бочарникова, глава представительства NetApp в России и СНГ. «Игроки рынка принимают решения, которые влияют не только на их компании, но зачастую и на всю мировую экономику. Поэтому организации постоянно ищут новые решения для работы с данными. Зачастую они работают с большими массивами информации, а их инфраструктура должна выполнять задачи не только по хранению, но также защите, скоростному доступу, перемещению данных и т.д. Облачные решения для таких компаний – жизненная необходимость, ведь работая в постоянно меняющейся среде, гибкость – самый большой козырь. Хорошим примером компании с подобной гибкостью может послужить Dow Jones, с которой NetApp сотрудничает уже 15 лет, и от чьей аналитики отталкивается большое число инвесторов и брокеров».

На 57% эффективнее аналитиков

Идея использования «альтернативных данных» в дополнение к основным в деле прогнозирования поведения компаний – не нова, но до сих пор было очень затруднительно получить точные оценки на их основе. Однако в середине декабря 2019 года в материалах Proceedings of ACM Sigmetrics Conference была опубликована статья, где исследователи описывают модель прогнозирования финансовых показателей, которая использует только анонимные сведения о еженедельных транзакциях по кредитным картам и трехмесячные отчеты о доходах целевой компании.

Исследование проводилось на базе более чем 30 организаций – как с помощью нового алгоритма, так и силами людей-аналитиков. Как показал итоговый результат – новая автоматизированная модель в среднем превзошла точность оценок экспертов с Уолл-стрит на 57%. Примечательно, что аналитики не были ограничены в выборе открытых источников информации, в то время как машинный алгоритм использовал только два типа данных и обрезанный объем выборки.

Не только финансы

Как ожидается, новая модель, разработанная в MIT, может дать преимущество инвесторам, трейдерам или компаниям, которым необходимо часто сравнивать свои продажи с показателями конкурентов. Помимо сферы финансов, модель может найти применение в сфере социологии и политологии – например, для изучения общественных настроений. На данный момент исследователи MIT ведут работы по усовершенствованию и доработке модели для возможности ее практического использования.

Поделиться X Как бизнесу оправдывать ожидания пользователей?

В цифровом мире практически все продукты и услуги доступны в любое время, в любом месте и с помощью любого устройства. Гиганты рынка устанавливают темпы инноваций, скорости и качества, а их клиенты привыкают к высокой надежности, быстрой доставке и отличному обслуживанию. Как добиться того же от собственных проектов?

Ключом к повышению ценности продуктов и услуг стало программное обеспечение. Как создать наилучшие условия для развития и поддержки внутренних разработчиков и всего ИТ-департамента? Узнать ответ на этот вопрос поможет книга «How to Accelerate Your Software Development Cycles».

Главная → НовостиНовостиНовости, 202002Новости, 202002 → Придуман новый способ прогнозирования продаж на основе анализа альтернативных данных

Назначен новый президиум правкомиссии по цифровому развитию. Кто ушел и кто остался

Правительство утвердило новый состав президиума правительственной комиссии по цифровому развитию, использованию информационных технологий для улучшения качества жизни и условий ведения предпринимательской деятельности Российской Федерации. Соответств...

ГИБДД и приставы начали вылавливать злостных неплательщиков на дорогах

Ловить на дорогах злостных неплательщиков штрафов и арестовывать их машины стала ГИБДД вместе с Федеральной службой судебных приставов (ФССП). Как сообщает газета «Коммерсантъ»,...

Раскрученная интернет-премия «Лайк года» оказалась схемой с кражей денег у россиян

В России раскрыта крупная схема по отъему денег у населения, специально для которой мошенники создали фиктивную премию «Лайк года 2020». Используя методы социальной инженерии, они выясняли подробности о банковских картах своих жертв и получали доступ...

Alipay впервые рассказала о числе пользователей в России

Средний чек в магазинах duty-free через систему составляет 3925 руб....

Выпущен Android 11. Что в нем нового? Видео

Google открыла доступ к первой бета-версии Android 11. ОС получила множество изменений, касающихся работы приложений, в особенности мессенджеров, и дополнительные средства защиты от слежки. Презентация системы ожидается в мае 2020 г. ...

[Популярные социальные сети] [*Добавить сайт]

Нравится

Группы: ВК | FB | Tw | G+ | OK

Рубрики | КАТАЛОГ | Новости | Контакты |