Метод классификации играющих на фондовом рынке в условиях разной волатильности по данным фМРТ
Научная рамка исследования
Исследование проводилось в рамках научного проекта НЦМУ 5.1.1 Нейрокогнитивные механизмы принятия решений
Год реализации: 2023
Связь научного проекта с тематикой человеческого потенциала
Нейрокогнитивные механизмы принятия решений обладают высокой индивидуальностью и частично реализуются вне человеческого сознания. Исследуя ответственные за планирование и принятие решений области мозга при помощи методов нейровизуализации, нейробиология проливает свет на то, как взаимодействие нейронных ансамблей в различных частях мозга регулирует исполнительные функции, эмоции, поведение и действия. Эти выводы имеют особое значение для исследователей в области финансов. Изучение нейронных механизмов, лежащих в основе финансового планирования и принятия финансовых решений, позволяет понять, почему люди делают определенный финансовый выбор и как этот выбор может быть подвержен влиянию подсознательных процессов.
В рамках данного проекта нейрокогнитивные механизмы финансового планирования исследуются с использованием сконструированной игровой среды, симулирующей условия покупки/продажи акций на фондовом рынке, при помощи синолитического подхода к методам машинного обучения на данных функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ). Такого рода исследования принятия решений вообще и финансового выбора в частности способствуют пониманию самых глубинных механизмов формирования человеческого потенциала.
Цель проекта
Построение метода классификации графиков цен, акций различных групп волатильности по данным фМРТ от испытуемых, просматривающих данные стимулы внутри имитированного фондового рынка, на основе синолитического подхода
Задачи проекта
- Разработка подходов для исследования активности отделов головного мозга с использованием фМРТ для изучения механизмов восприятия экономических стимулов
- Разработка нового метода обработки экспериментальных данных на основе методов искусственного интеллекта, позволяющего по фМРТ данным классифицировать стимульные группы волатильности от испытуемых, просматривающих графики цен акций компаний на фондовом рынке в условиях разной волатильности
Ключевые результаты
Построен метод классификации стимульных групп волатильности по данным фМРТ на основе активационной синолитической сети с отбором вокселей, значимых для 80% испытуемых в каждой группе. Эффективность классификации составила более 60%.
Выделены 684 значимых вокселя, на основе которых установлена повышенная связность средней лобной извилины с инсулой, нижней теменной долей и участком медиовентральной затылочной коры для группы высокой волатильности и правой инсулы с участком левой нижней теменной доли – для группы с низкой волатильностью.
Слева - Полный коннектом сессии высокой волатильности
Справа - Полный коннектом сессии низкой волатильности