A REVIEW OF PREDICTIVE MODELS APPROACHES TO STOCK MARKET FORECASTING IN KAZAKHSTAN

Аннотация

В настоящее время финансовый мир всё больше ориентируется на данные, поэтому прогнозная аналитика приобретает всё большее значение для анализа и понимания современных финансовых рынков. Это особенно актуально для таких стран, как Казахстан, где фондовый рынок стремительно развивается, а страна становится всё более интегрированной в глобальную финансовую систему. В данном обзоре рассматриваются последние достижения в области моделей машинного обучения для прогнозирования фондового рынка с особым вниманием к их потенциальному применению в Казахстане. Обобщаются наиболее распространённые модели, в частности широкое применение сетей LSTM, типы используемых данных, а также основные показатели оценки, представленные в научной литературе. Большинство исследований сосредоточено на сложных моделях и больших объёмах высокочастотных данных. Однако для таких рынков, как Казахстан, наиболее перспективным подходом могут быть гибридные многоуровневые модели, учитывающие также локальные настроения участников рынка и фундаментальные показатели компаний. В конечном итоге ключевыми задачами остаются обеспечение высокого качества данных и прозрачности моделей, а также адаптация глобальных технологических достижений к особенностям локальных рыночных условий. Реализация этих подходов позволит сформировать более устойчивую финансовую систему и обеспечить принятие более обоснованных решений.