ИИ в финансах: объяснимость ради бога, надёжность — по настроению.

от

Автор: Денис Аветисян

(a) Original Caption:
(a) Original Caption: «Ablation study showing the effect of removing different components of the proposed framework. Removing the trajectory optimization component (Trajectory Opt.) significantly degrades performance, while removing the imitation learning (Imitation Learning) or reward shaping (Reward Shaping) components has a more moderate effect.» Удаление компонента оптимизации траектории из предложенной системы приводит к резкому снижению производительности, в то время как исключение компонентов имитационного обучения или формирования вознаграждения оказывает лишь умеренное влияние, что подчеркивает критическую роль планирования траектории для достижения оптимальных результатов.

Все давно знают: финансовые прогнозы, как правило, строятся на сложных, непрозрачных моделях, где главное – точность, а не понимание. И вот, когда мы уже привыкли к этим «черным ящикам», появляется работа “Towards Explainable and Reliable AI in Finance”, предлагающая взглянуть на проблему с другой стороны – через объяснимость и надежность. Но, если честно, после всего, что мы видели, действительно ли мы можем верить, что сможем не просто предсказать движение рынка, но и понять, почему он двигается именно так, а не иначе?

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Чёрный Ящик и Доверие: Почему Прозрачность Важна в Финансах

Традиционное финансовое прогнозирование давно полагается на сложные модели, которые, будем откровенны, больше похожи на запутанные клубки проводов, чем на прозрачные инструменты. И это, знаете ли, не просто недостаток элегантности. Эта непрозрачность, этот «чёрный ящик», подрывает доверие и затрудняет принятие взвешенных решений, особенно когда рынок начинает вести себя непредсказуемо. Видите ли, красивая математика в теории – это одно, а реальная жизнь – совсем другое. Всё, что можно задеплоить – однажды упадёт. И это, как ни крути, надо учитывать.

Спрос на Объяснимый Искусственный Интеллект (XAI) закономерно растёт. Инвесторы, трейдеры, регуляторы – всем нужно понимать почему модель сделала то или иное предсказание. Недостаточно просто получить цифру – нужна аргументация. В конце концов, когда речь идёт о деньгах, «верьте, но проверяйте» – это не просто совет, а жизненная необходимость. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом. И если мы не сможем объяснить, как работает система, то в случае ошибки будет очень сложно найти и устранить причину. Это как пытаться починить часы, не зная, как они устроены.

И дело тут не только в ответственности. Прозрачность позволяет выявлять скрытые закономерности, которые могут быть упущены при анализе только «сырых» данных. Она способствует более глубокому пониманию рыночной динамики и помогает принимать более обоснованные решения. В конечном итоге, XAI – это не просто модный тренд, а необходимость для создания устойчивых и надежных финансовых систем.

Впрочем, не стоит обольщаться. Даже самая «объяснимая» модель – это всё равно упрощение реальности. Всегда будут факторы, которые невозможно учесть, и риски, которые невозможно предвидеть. Но, по крайней мере, мы сможем понять, почему модель ошиблась, и извлечь из этого урок. И это, согласитесь, уже немало.

Корректирующий ИИ: Цена Предсказуемости и Постоянный Мониторинг

Мета-маркировка, или, если хотите, «корректирующий ИИ», – это, как ни странно, попытка сделать предсказуемым то, что по определению предсказать невозможно. В сущности, это ещё один уровень абстракции, призванный хоть как-то оценить, насколько можно доверять очередному «революционному» прогнозу. Да, это добавляет задержку, да, это требует ресурсов. Но что-то подсказывает, что проще заплатить сейчас, чем расхлёбывать последствия ошибки потом.

Схема проста, как вал: первичная модель выдаёт прогноз, а вторичная – оценивает, насколько этому прогнозу можно верить. Этот «оценщик надежности» – не просто шум, это отдельная модель, призванная отсеять заведомо ложные сигналы. И, разумеется, все эти «инновации» требуют тонны вычислительных ресурсов. Но, знаете ли, «бесплатный сыр бывает только в мышеловке», а надёжные прогнозы – это дорогое удовольствие.

В наших экспериментах роль первичного «предсказателя» взяла на себя модель Chronos. Да, она хороша. Но даже хорошие модели иногда ошибаются. Поэтому мы решили усилить её такими штуками, как CTTS, RevIn и Learnable Positional Encoding. Не спрашивайте, что это такое. Важно лишь то, что эти «улучшения» должны были сделать Chronos ещё чуть более предсказуемым. И, разумеется, всё это требует тонкой настройки и постоянного мониторинга. Но кто сказал, что работа с ИИ – это легко?

На практике, этот «оценщик надежности» работает как фильтр. Он отсеивает те прогнозы, в которых он не уверен. Да, это снижает количество выдаваемых сигналов. Но зато повышает вероятность того, что каждый выданный сигнал действительно имеет смысл. И, знаете ли, лучше получить меньше, но надежных прогнозов, чем много, но бесполезных. Иногда лучше монолит, чем сто микросервисов, каждый из которых врёт.

И, конечно, всё это требует постоянного тестирования и валидации. Ведь даже самая лучшая модель может дать сбой в неожиданный момент. И, знаете ли, «доверие – это хрупкая вещь», и его легко потерять. Поэтому мы постоянно следим за тем, чтобы наша система работала так, как мы ожидаем. И, знаете ли, это требует времени и усилий. Но что-то подсказывает, что это того стоит.

Символьное Рассуждение: Примирение Математики и Здравого Смысла в Финансах

Символьное рассуждение – это попытка примирить математическую элегантность нейронных сетей с суровой реальностью финансовых рынков. Мы все видим эти «революционные» модели, которые прекрасно работают на исторических данных, а потом, как обычно, оказываются бесполезными в реальном времени. Нельзя просто скормить рынку терабайты данных и надеяться на лучшее. Нужна хоть какая-то привязка к здравому смыслу.

В работе исследователей представлен подход, позволяющий интегрировать устоявшиеся финансовые принципы – например, анализ японских свечей – непосредственно в процесс прогнозирования. Это не просто добавление ещё одного слоя абстракции; это попытка навести порядок в хаосе, дать модели хоть какое-то представление о том, что происходит на самом деле. Мы не просто «деплоим» ещё одну модель; мы пытаемся создать систему, которая будет хоть немного предсказуема.

Идея проста: использовать правила, основанные на экспертных знаниях, для фильтрации или корректировки прогнозов, полученных от нейронных сетей. Например, система может учитывать паттерны, образующиеся на графике цен, такие как «молот» или «повешенный», прежде чем принять решение о покупке или продаже. Это не панацея, конечно, но это лучше, чем просто полагаться на чёрный ящик. Багтрекер показывает, что чаще всего именно отсутствие хоть какой-то проверки приводит к катастрофическим последствиям.

Фактически, исследователи предлагают создать нейросимволическую систему, которая объединяет возможности нейронных сетей с возможностями символьного рассуждения. Это как если бы мы попытались объединить мощь машинного обучения с опытом трейдера-ветерана. Получается что-то более надёжное, более понятное и, главное, более предсказуемое. Анализ японских свечей, используемый в рамках системы символьного рассуждения, предоставляет интерпретируемые сигналы, которые влияют на прогнозы модели. Это, конечно, не DevOps-культура, но это хоть какой-то контроль над происходящим.

В конечном итоге, цель состоит в том, чтобы создать систему, которая будет не только точной, но и понятной. Чтобы можно было объяснить, почему было принято то или иное решение, и чтобы можно было отследить, какие факторы повлияли на прогноз. Это важно не только для трейдеров, но и для регуляторов, которые хотят убедиться, что система работает правильно и что она не представляет угрозы для финансовой стабильности. Мы не можем просто отпустить систему на волю случая; мы должны контролировать её, чтобы не допустить катастрофы.

Большие Языковые Модели в Финансах: Ещё одна Революция или Пустая Траты Ресурсов?

Авторы работы, похоже, решили приложить ещё одну «революционную» технологию к уже существующей куче проблем. Что ж, если система стабильно падает, значит, она хотя бы последовательна. В данном случае, исследователи обратились к могуществу больших языковых моделей (LLM) – Open LLaMA, GPT-4, и даже ChatGPT 5 Thinking – для прогнозирования финансовых временных рядов. Кажется, мода на LLM докатилась и до финансов. Интересно, сколько ресурсов будет потрачено, прежде чем мы поймём, что это просто ещё один способ усложнить простые вещи?

Основная идея заключается в том, чтобы «накормить» LLM не просто сухие числа, а предоставить ему контекст. Для этого используется техника Prompt-as-Prefix – своего рода «шпаргалка» для модели, объясняющая, что это за данные и что с ними делать. Они добавляют базовый технический анализ, автоматические линии тренда и прочие «индикаторы», чтобы «активировать» в модели те знания, которые она, возможно, где-то уже встречала в процессе обучения. В общем, пытаются сделать так, чтобы модель понимала, что это не просто случайный набор цифр, а, например, график цены акции. Мы не пишем код — мы просто оставляем комментарии будущим археологам.

Зачем всё это? Ну, во-первых, авторы надеются улучшить точность прогнозов. Во-вторых, они хотят сделать эти прогнозы более понятными. Если модель может объяснить, почему она сделала тот или иной прогноз, это, конечно, хорошо. Но давайте будем честны, чаще всего эти объяснения сводятся к «модель так решила». Впрочем, если это поможет убедить регуляторов и инвесторов, то, возможно, и на то стоит пойти. В конце концов, «cloud-native» тоже не решает всех проблем, но звучит красиво.

Авторы утверждают, что объединение LLM-логики с количественными данными позволяет добиться улучшенной точности прогнозов и повышенной интерпретируемости. Они, похоже, верят в лучшее. Что ж, пусть верят. Мы, инженеры, привыкли к тому, что реальность всегда вносит свои коррективы. В любом случае, если это поможет кому-то заработать деньги, то, возможно, и не всё потеряно.

Исследователи стремятся придать прозрачности и надёжности прогнозированию финансовых временных рядов, используя сложные комбинации фундаментальных моделей и техник вроде мета-разметки. Занятное начинание, но, как справедливо заметил Дональд Кнут: “Преждевременная оптимизация — корень всех зол”. Порой кажется, что они пытаются построить идеальный замок из песка, забывая о непредсказуемости рынков. Ведь любая абстракция, даже самая элегантная, рано или поздно столкнется с жестокой реальностью продакшена. Они гонятся за надёжностью, но всё, что можно задеплоить, однажды упадёт – это закономерность, которую следует учитывать.

Что дальше?

Исследователи, конечно, усердно трудятся над тем, чтобы сделать финансовый ИИ более понятным и надёжным. Но, если честно, это всё немного напоминает попытки приклеить бархат к грабителю. Они комбинируют большие языковые модели с мета-разметкой и символьными системами – звучит умно, конечно. Но не стоит забывать, что любая, даже самая элегантная архитектура, рано или поздно столкнётся с реальными данными. А реальные финансовые ряды – это всегда шум, выбросы и скрытые зависимости, которые любая модель интерпретирует по-своему.

Оценка надёжности – тема, безусловно, важная. Но кто будет оценивать оценку? Попытки создать “объяснимый ИИ” часто заканчиваются тем, что мы получаем просто другой уровень абстракции, который скрывает ещё больше сложностей. В конечном итоге, вся эта «прозрачность» может оказаться лишь иллюзией, удобной для маркетологов, но бесполезной для инженеров, которые будут разбираться с последствиями ошибок.

Так что, возможно, вместо того, чтобы гоняться за «идеальной» моделью, стоит сосредоточиться на более простых вещах – на мониторинге, тестировании и создании систем, которые смогут быстро адаптироваться к меняющимся условиям. Всё новое – это просто старое с худшей документацией. И это, пожалуй, самое надёжное предсказание, которое можно сделать в этой области.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.26353.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-10-31 13:35