УДК 336.76

Выявление социального разгона акций с использованием машинного обучения: эмпирический анализ российского рынка

Г.А. Хазиев

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», г. Москва, Россия

Аннотация

В последние годы российский фондовый рынок сталкивается с ростом влияния социальных сетей на поведение частных инвесторов, что создает предпосылки для возникновения краткосрочных ценовых и объемных аномалий. Влияние публикаций в социальных сетях на динамику акций отдельных компаний активно растет с 2019 г., однако до сих пор отсутствуют теоретические и практические работы по его комплексному изучению, что определяет актуальность настоящего исследования. Целью исследования является выявление и количественная оценка социального разгона акций — ситуаций, при которых публикации в социальных сетях предшествуют аномальному росту цен и объемов торгов. В рамках исследования выдвигается гипотеза о существовании причинной связи между социальной активностью и рыночными отклонениями, а также проверяется гипотеза о более высокой эффективности моделей машинного обучения в выявлении социального разгона акций по сравнению с традиционными эконометрическими моделями. Для анализа использовались данные по 104 российским компаниям за период с 2019 по 2025 г., включая рыночные признаки, агрегированные индексы обсуждений и сентимента инвесторов. Методология включала построение модели нормального поведения на основе исторических данных и расчет отклонений в дни с признаками социального разгона. Для классификации использовались четыре модели машинного обучения (CatBoost, SVM, Random Forest, KNN) и модель логистической регрессии. Результаты подтвердили наличие устойчивых аномалий в поведении цен и объемов в дни социального разгона, а также статистически значимое превышение социальных индикаторов. Модели машинного обучения достигли показателя ROC-AUC > 0,9, что превосходит результаты многих ранее опубликованных работ. Полученные выводы имеют теоретическое значение для поведенческих финансов и практическую ценность для регуляторов, трейдеров и аналитиков, которые могут использовать результаты для выявления аномалий в торговой активности и учета фактора социального влияния в торговых стратегиях.

Ключевые слова

фондовый рынок; акции; манипуляции; социальный разгон; машинное обучение; сентимент инвесторов.

JEL classification

Список использованной литературы

1. Теплова Т.В., Соколова Т.В., Томтосов А.Ф., Бучко Д.В., Никулин Д.Д. Сентимент частных инвесторов в объяснении различий в биржевых характеристиках акций российского рынка // Журнал Новой экономической ассоциации. 2022. № 1. С. 53–84. https://doi.org/10.31737/2221-2264-2022-53-1-3

          2. Teplova T., Tomtosov A., Sokolova T. A retail investor in a cobweb of social networks // PLOS ONE. 2022. Vol. 17, Issue 12. e0276924. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0276924

          3. Коновалова М.Е. Инсайдерские сделки и способы их предотвращения на рынке ценных бумаг в России // Креативная экономика. 2023. Т. 17, № 10. С. 3817–3832. https://doi.org/10.18334/ce.17.10.119204

          4. Шаманина Е. И., Сероштан Е. С. Манипулятивные сделки: сущность, анализ рисков и подходы к выявлению недобросовестных практик на российском рынке ценных бумаг // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2024. № 7-2. С. 389–394. https://doi.org/10.17513/vaael.3611

          5. Sridhar S., Sanagavarapu S. ELM-AD: Extreme Learning Machine Framework for Price and Volume Anomaly Detection in Stock Markets // Proceedings 2021 International Conference on Computing and Communications Applications and Technologies (I3CAT). IEEE, 2021. Рр. 44–51. https://doi.org/10.1109/I3CAT53310.2021.9629409

          6. Tallboys J., Zhu Y., Rajasegarar S. Identification of Stock Market Manipulation with Deep Learning // Proceedings of 17th International Conference on Advanced Data Mining and Applications (ADMA 2022). Part I / еdited by B. Li, L. Yue, J. Jiang, W. Chen, X. Li, G. Long, F. Fang, H. Yu. Springer Cham, 2022. Pp. 408–420. https://doi.org/10.1007/978-3-030-95405-5_29

          7. Uslu N. C., Akal F. A Machine Learning Approach to Detection of Trade-Based Manipulations in Borsa Istanbul // Computational Economics. 2022. Vol. 60. Pp. 25–45. https://doi.org/10.1007/s10614-021-10131-8

          8. Ueda K., Suwa H., Yamada M., Ogawa Y., Umehara E., Yamashita T., Tsubouchi K., Yasumoto K. SSCDV: Social media document embedding with sentiment and topics for financial market forecasting // Expert Systems with Applications. 2024. Vol. 245. 122988. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.122988

          9. Li Y., Bu H., Li J., Wu J. The role of text-extracted investor sentiment in Chinese stock price prediction with the enhancement of deep learning // International Journal of Forecasting. 2020. Vol. 36, Issue 4. Pp. 1541–1562. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2020.05.001

          10. Lin P., Ma S., Fildes R. The extra value of online investor sentiment measures on forecasting stock return volatility: A large-scale longitudinal evaluation based on Chinese stock market // Expert Systems with Applications. 2024. Vol. 238, Part B. 121927. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.121927

          11. Mili M., Sahut J., Teulon F., Hikkerova L. A multidimensional Bayesian model to test the impact of investor sentiment on equity premium // Annals of Operations Research. 2024. Vol. 334. Pp. 919–939. https://doi.org/10.1007/s10479-023-05165-0

          12. Dixon M. F., Halperin I., Bilokon P. Machine Learning in Finance: From Theory to Practice. Springer, 2020. 548 p. https://doi.org/10.1007/978-3-030-41068-1

          13. Cai Y., Tang Z., Chen Y. Can real-time investor sentiment help predict the high frequency stock returns? // North American Journal of Economics and Finance. 2024. Vol. 72. 102147. https://doi.org/10.1016/j.najef.2024.102147

          14. Gupta R., Nel J., Pierdzioch C. Investor confidence and forecastability of US stock market realized volatility: Evidence from machine learning // Journal of Behavioral Finance. 2023. Vol. 24, Issue 1. Pp. 111–122. https://doi.org/10.1080/15427560.2021.1949719

          15. Chen H., De P., Hu Y. J., Hwang B. H. Wisdom of crowds: The value of stock opinions transmitted through social media // The Review of Financial Studies. 2013. Vol. 27, Issue 5. Pp. 1367–1403. https://doi.org/10.1093/rfs/hhaa114

          16. Fama E. F. Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work // The Journal of Finance. 1970. Vol. 25, No. 2. Pp. 383–417. https://doi.org/10.2307/2325486

          17. Samuelson P. A. Proof that Properly Anticipated Prices Fluctuate Randomly // Industrial Management Review. 1965. Vol. 6, No. 2. Pp. 41–49. URL: https://capital-gain.ru/assets/docs/Proof-that-properly-anticipated-prices-fluctuate-randomly.pdf

          18. Shiller R. J. Do Stock Prices Move Too Much to be Justified by Subsequent Changes in Dividends? // The American Economic Review. 1981. Vol. 71, No. 3. Pp. 421–436. URL: https://www.aeaweb.org/aer/top20/71.3.421-436.pdf

          19. Baker M., Wurgler J. Investor sentiment and the cross-section of stock returns // The Journal of Finance. 2006. Vol. 61, Issue 4. Pp. 1645–1680. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2006.00885.x

          20. Baker M., Wurgler J. Investor Sentiment in the Stock Market // Journal of Economic Perspectives. 2007. Vol. 21, No. 2. Pp. 129–151. https://doi.org/10.1257/jep.21.2.129

          21. Niu H., Pan Q., Xu K. Hybrid deep learning models with multi-classification investor sentiment to forecast the prices of China’s leading stocks // PLoS ONE. 2023. Vol. 18, Issue 11. e0294460. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0294460

          22. Liu Q., Lee W.S., Huang M., Wu Q. Synergy between stock prices and investor sentiment in social media // Borsa Istanbul Review. 2023. Vol. 23, Issue 1. Pp. 76–92. https://doi.org/10.1016/j.bir.2022.09.006

          23. Cookson J. A., Lu R., Mullins W., Niessner M. The social signal // Journal of Financial Economics. 2024. Vol. 158. 103870. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2024.103870

          24. Islam S. R., Ghafoor S. K., Eberle W. Mining illegal insider trading of stocks: A proactive approach // Proceedings 2018 IEEE International Conference on Big Data. IEEE, 2018. Pp. 1397–1406. https://doi.org/10.1109/BigData.2018.8622303

          25. Liu Q., Wang C., Zhang P., Zheng K. Detecting stock market manipulation via machine learning // International Review of Financial Analysis. 2021. Vol. 78. 101887. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2021.101887

          26. Chong E., Han C., Park F.C. Deep learning networks for stock market analysis and prediction // Expert Systems with Applications. 2017. Vol. 83. Pp. 187–205. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.04.030

          27. Li A., Wu J., Liu Z. Market manipulation detection based on classification methods // Procedia Computer Science. 2017. Vol. 122. Pp. 788–795. https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.11.438

          28. Nam D., Skillicorn D.B. Detecting pump & dump stock market manipulation from online forums // arXiv. 2023. 2301.11403. https://doi.org/10.48550/arXiv.2301.11403

          29. Domashova J., Yakimov D., Bredikhin D., Gorbunov K., Slavik R., Kadyrov I. Detection and analysis of atypical stock transactions with possible misuse of insider information and market manipulation: methods and models // Procedia Computer Science. 2022. Vol. 213. Pp. 165–174. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.11.052

          30. Münster J., Reichenbach M., Walther T. Robinhood, Reddit, and the news: The impact of traditional and social media on retail investor trading // Journal of Financial Markets. 2024. Vol. 71. 100929. https://doi.org/10.1016/j.finmar.2024.100929

          31. Warkulat M., Pelster M. Social media attention and retail investor behavior: Evidence from r/wallstreetbets // International Review of Financial Analysis. 2024. Vol. 96, Part B. 103721. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2024.103721

          32. Keasey K., Lambrinoudakis C., Mascia D. V., Zhang Z. The impact of social media influencers on the financial market performance of firms // European Financial Management. 2025. Vol. 31, Issue 2. Pp. 745–785. https://doi.org/10.1111/eufm.12513

          33. Semenova M., Winkler A. Reddit's self-organized bull runs: Social contagion, sentiment, and risk // arXiv 2021. 2104.01847. https://doi.org/10.48550/arXiv.2104.01847

          34. Xu L., Xue C., Zhang J. The impact of investor sentiment on stock liquidity of listed companies in China // Investment Management and Financial Innovations. 2024. Vol. 21, Issue 2. Pp. 1–14. https://doi.org/10.21511/imfi.21(2).2024.01

          35. Ranco G., Aleksovski D., Caldarelli G., Grčar M., Mozetič I. The effects of Twitter sentiment on stock price returns // PLOS ONE. 2015. Vol. 10, Issue 9. e0138441. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0138441

Информация об авторах

Хазиев Глеб Андреевич

Аспирант базовой кафедры инфраструктуры финансовых рынков факультета экономических наук, стажер-исследователь Центра финансовых исследований и анализа данных Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики». г. Москва, Россия (109028, г. Москва, Покровский бульвар, 11); ORCID https://orcid.org/0000-0003-3346-0006 e-mail: glebhaziev@mail.ru

Для цитирования

Хазиев Г.А. Выявление социального разгона акций с использованием машинного обучения: эмпирический анализ российского рынка // Journal of Applied Economic Research. 2025. Т. 24, № 4. С. 1445-1474. https://doi.org/10.15826/vestnik.2025.24.4.047

Информация о статье

Дата поступления 9 июня 2025 г.; дата поступления после рецензирования 30 июля 2025 г.; дата принятия к печати 13 августа 2025 г.

DOI: https://doi.org/10.15826/vestnik.2025.24.4.047

Скачать полный текст статьи: