Может ли нейросеть предсказать кризис?

Модель спроектирована для прогноза именно краткосрочных кризисных событий, определяемых как падение индекса Мосбиржи (IMOEX) более чем на 2% за один день или на 5% за три дня. Это её прямая и основная задача, что указано в описании исследователей.

В методологии подчёркивается, что около 60% вклада в прогноз обеспечивает анализ классических биржевых индикаторов, таких как волатильность и спреды. Авторские индексы настроений используются дополнительно. Это говорит о том, что модель в первую очередь основана на рыночной «математике».

Финансовые рынки динамичны, и паттерны могут меняться. Ежемесячное переобучение на новых данных необходимо для сохранения точности прогнозов, так как модель, обученная только на исторических данных (2014-2024 гг.), может потерять релевантность. Это стандартная практика для ML-моделей в финансах.

Дальнейшие планы научного коллектива включают тестирование данного подхода на данных криптовалютного рынка. Это логичный шаг, учитывая его высокую волатильность и наличие схожих биржевых данных

Это и есть визуализация кризисного события — сильное падение за 1-3 дня, что соответствует определению из статьи (падение >2% в день)