Михаил Шардин провел эксперимент: может ли языковая модель предсказывать цены, если описывать графики текстом?

Идея

Вместо сырых котировок модель получала описания на естественном языке: price rising strongly, volume increasing, near resistance.

Модель DistilBERT училась предсказывать рост цены на следующий день.

Результаты

Протестировано 200+ акций МосБиржи:

• Средний AUC: 0.53 (чуть лучше случайного)
• Лучшие: AFLT (0.72), RTSB (0.70), PIKK (0.70)
• Худшие: PLZL (0.33), VJGZP (0.33)

Для торговли результат слабый, но модель уловила закономерности без прямого доступа к числам — это уже интересно.

Технологии

Python + PyTorch + Hugging Face + Docker. Walk-forward валидация, векторизованная обработка через pandas. Весь процесс воспроизводим.

Код на GitHub: github.com/empenoso/llm-stock-market-predictor

---

Источник: Хабр

Автор: Михаил Шардин