یادگیری ماشین؛ نسل جدید پیش‌بینی منحنی بازده و مدیریت مدت‌زمان

در بازارهایی مثل ایران که نرخ‌های بهره به محدوده‌های بالایی رسیده‌اند، مدیریت مدت‌زمان و پیش‌بینی ساختار زمانی نرخ‌ها تبدیل به یکی از چالش‌های اصلی فعالان حوزهٔ #ریسک، ALM و مدیریت پرتفوی شده است. در چنین محیطی، رفتار منحنی بازده به‌شدت #غیر_خطی و حساس است و مدل‌های سنتی همیشه پاسخ‌گو نیستند.
به‌عنوان کسی که سال‌ها روی ساخت مدل‌های داده‌محور و ابزارهای ML برای تحلیل بازارها کار کرده‌ام، همیشه برایم مهم بوده که ببینم ترکیب مدل‌های کلاسیک با معماری‌های مدرن یادگیری ماشین تا چه حد می‌تواند در محیط‌های با نرخ بهره بالا ارزش ایجاد کند.
اخیراً مقاله‌ای با عنوان: Data-Driven Duration Management: Term Structure Forecasting Using Machine Learning از Tobias Lausser، Joao Eduardo Vuolo و Rudi Zagst منتشر شده که دقیقاً همین موضوع را بررسی می‌کند.
دو نکتهٔ کلیدی مقاله که برای بازار ایران اهمیت ویژه دارد:
برای بازار آمریکا: بهترین مدل، یک شبکهٔ عصبی direct forecasting است که
فاکتورهای DNS را برای کاهش ابعاد داده‌های نرخ صفر استفاده می‌کند، و
یک Autoencoder را برای استخراج ویژگی‌های کلان اقتصادی به‌کار می‌گیرد. این ترکیب باعث می‌شود مدل هم ساختار منحنی را بهتر بفهمد و هم اثرات تورم، سیاست پولی و سیکل‌های اقتصادی را به‌صورت فشرده و بدون نویز وارد پیش‌بینی کند.
چرا این موضوع برای ایران مهم است؟
در محیط‌هایی با نرخ بهره بسیار بالا:
رفتار منحنی بازده به‌شدت تحت تأثیر متغیرهای کلان است.
نویز داده‌ها زیاد است و کاهش ابعاد (DNS یا PCA) ضروری می‌شود.
استفاده از #Autoencoder برای استخراج ویژگی‌های کلان می‌تواند کمک کند اثرات تورم، سیاست‌های بانک مرکزی، نقدینگی و شوک‌های اقتصادی به‌شکل فشرده و قابل‌استفاده وارد مدل شوند.
به‌نظر من، این نوع رویکرد ترکیبی می‌تواند پایهٔ نسل جدید ابزارهای مدیریت ریسک و ساخت پرتفوی در بازارهای با نرخ بهره بالا باشد؛ مخصوصاً در ایران که دینامیک‌های کلان نقش بسیار پررنگی در شکل‌گیری منحنی بازده دارند. https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7478336398442430464/