Разработка робо-эдвайзера на основе искусственного интеллекта по методу «случайный лес» как фактор повышения инвестиционной активности населения

В статье рассмотрены современные тенденции применения искусственного интеллекта на финансовом рынке. Актуальность исследования связана с активным применением биржевых торговых роботов при проведении сделок на бирже, при этом острой проблемой остается низкая инвестиционная активность населения. Цель работы состоит разработке модели машинного обучения по методу «случайный лес» («Random Forest Machine Learning»), как высокоэффективного нейросетевого робо-эдвайзера, обеспечивающего поддержку принятия управленческих решений инвесторов касательно покупки/продажи биржевого актива SiН3. Широкое использование предложенной модели машинного обучения может способствовать созданию предпосылок повышения инвестиционной активности населения РФ, укреплению финансового сектора на основе активного использования средств частных инвесторов благодаря внедрению надежного робо-эдвайзера, обеспечивающего высокоточный прогноз цены закрытия финансового инструмента. В ходе исследования были решены следующие задачи:
1) исследована динамика инвестиционной активности населения; 2) проведен анализ современного состояния финансовых рынков и выявлены тенденции в применении искусственного интеллекта; 3) разработан надежный высокоэффективный нейросетевой робо-эдвайзер. Научная новизна состоит в том, что предложена модель машинного обучения на основе метода «случайный лес», которая представляет собой высокоэффективный нейросетевой робо-эдвайзер, для поддержки принятия управленческих решений при торговле на бирже. Практическая значимость и ценность в том, что разработанные рекомендации могут внедряться на практике, поскольку подтверждаются свидетельствами о государственной регистрации на программу ЭВМ. В результате исследования были сформулированы выводы: во-первых, повышение инвестиционной активности населения имеет важное значение, поскольку способствует усилению стабильности финансового сектора и экономики в целом; во-вторых, важную роль в современных условиях играет использование надежных систем искусственного интеллекта; в-третьих, разработана модель машинного обучения на основе метода «случайный лес». Настоящая модель позволяет получать надежный прогноз на каждый следующий час в ходе биржевой торговли фьючерсным контрактом SiH3 на Московской бирже, обеспечивая доходность на уровне 17,1% в течение биржевого торгового дня.