Обнаружение манипуляций на рынке

Данная работа предлагает новый подход к решению задачи обнаружения pump-and-dump манипуляций на рынке, а именно — использование нейросетевых алгоритмов для перевода эмперических подходов обнаружения манипуляций по Mesage Flow данным (подробным, но очень дорогим) на данные OpenHigh-Low-Close-Value (менее подробные, но бесплатные). Мои эксперименты показывают хорошие результаты, достигая 91% точности по метрике PrecisionRecall-AUC. Несмотря на то, что этот подход еще стоит проверять дальше, потенциально это очень важный результат. Сейчас одно из основных препятствий в создании эффективных алгоритмов обнаружения манипуляций это недоступность подробных датасетов для исследователей. Однако успешность предложеннего в этой работе подхода предполагает, что методы, обученые на детализированных дорогих данных, можно перевести на более простые данные, делая тем самым алгоритмы более доступными для широкой публики.