Торговый искусственный интеллект: как снизить риски и повысить прибыль

Автор: Денис Аветисян

Новая система, использующая возможности больших языковых моделей, позволяет более эффективно управлять рисками и оптимизировать торговые стратегии на финансовых рынках.

"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

Архитектура FinRS демонстрирует устойчивый к рискам подход, объединяющий восприятие, динамическое распределение памяти, взаимодействие двух агентов принятия решений и рефлексивное обновление стратегии посредством многовременных вознаграждений, что позволяет системе адаптироваться к меняющимся условиям и оптимизировать свою деятельность.

В статье представлена платформа FinRS, использующая многомасштабное вознаграждение и контроль просадок для принятия решений в реальной торговле.

Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей (LLM) в области рассуждений, их применение в реальной торговле на финансовых рынках часто сталкивается с недостаточным управлением рисками. В данной работе представлена система ‘FINRS: A Risk-Sensitive Trading Framework for Real Financial Markets’, объединяющая иерархический анализ рынка, двухкомпонентную систему принятия решений и многомасштабное вознаграждение для согласования торговых действий с целями доходности и ограничениями по снижению рисков. Эксперименты на различных акциях и в разных рыночных условиях показали, что FINRS демонстрирует превосходную прибыльность и стабильность по сравнению с существующими подходами. Способна ли предложенная архитектура стать основой для разработки более устойчивых и эффективных торговых стратегий на волатильных финансовых рынках?

Пределы Традиционного Финансового Анализа

Традиционные финансовые модели, несмотря на свою давнюю историю применения, зачастую демонстрируют ограниченную эффективность в условиях динамично меняющихся рынков. Их статичная природа и зависимость от исторических данных приводят к трудностям в адаптации к новым, непредсказуемым ситуациям. Особенно остро проявляется неспособность адекватно оценивать сложные, многофакторные риски, учитывая нелинейные взаимосвязи между различными финансовыми инструментами и макроэкономическими показателями. В результате, принятые на основе таких моделей решения могут оказаться неоптимальными, а иногда и привести к значительным финансовым потерям, поскольку они не способны учитывать тонкости и нюансы реальной рыночной конъюнктуры. Игнорирование поведенческих факторов и неполный учет информации также снижают их прогностическую ценность.

Несмотря на многообещающие перспективы, современные агенты, основанные на обучении с подкреплением, часто сталкиваются с существенными ограничениями. Для достижения удовлетворительных результатов им требуется огромный объем исторических данных, что делает их применение затруднительным в условиях нехватки информации или при анализе принципиально новых рынков. Более того, даже после интенсивного обучения, такие агенты нередко демонстрируют низкую способность к обобщению — то есть, к успешной адаптации к рыночным условиям, отличным от тех, на которых они были обучены. Эта проблема существенно ограничивает их практическую ценность, поскольку реальные финансовые рынки постоянно эволюционируют и подвержены непредсказуемым изменениям, требующим от агентов гибкости и способности к быстрому обучению в новых ситуациях.

FinRS: Риск-Ориентированный Торговый Фреймворк

FinRS — это новая торговая система на базе больших языковых моделей (LLM), предназначенная для принятия последовательных решений в несколько этапов. В отличие от традиционных алгоритмов, FinRS ориентирована не только на максимизацию прибыли, но и на минимизацию рисков. Архитектура системы позволяет ей адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям посредством анализа исторических данных и текущей волатильности. Многоэтапный подход к принятию решений позволяет FinRS учитывать долгосрочные последствия каждого действия, а также динамически корректировать торговую стратегию в зависимости от полученных результатов и изменений на рынке. Приоритет как прибыли, так и снижения рисков обеспечивает более стабильную и предсказуемую работу системы в различных рыночных ситуациях.

В основе FinRS лежит двухкомпонентная система принятия решений, разделяющая выбор направления инвестиций и точную корректировку объемов/рисков. Такое разделение позволяет системе принимать решения о направлении инвестиций независимо от управления рисками, что повышает стабильность. Первый компонент отвечает за определение наиболее перспективного направления инвестиций, а второй — за расчет оптимального объема позиции и уровня риска, учитывая текущую рыночную ситуацию и параметры портфеля. Разделение этих функций позволяет более гибко реагировать на изменения рынка и снижает вероятность принятия необдуманных решений, основанных на краткосрочных колебаниях.

В основе FinRS лежит механизм оценки рисков, позволяющий динамически адаптироваться к колебаниям рынка. Данный механизм учитывает текущую позицию по активу, а также волатильность, определяемую на основе исторических данных и текущей рыночной ситуации. Изменение волатильности напрямую влияет на размер позиций, уменьшая их при увеличении риска и увеличивая при снижении. Алгоритм использует $σ$ — показатель волатильности — для корректировки размера позиции, что позволяет снизить потенциальные убытки и оптимизировать соотношение риска и доходности. При расчете учитываются как абсолютные значения волатильности, так и ее изменение во времени, что обеспечивает более точную и своевременную реакцию на рыночные изменения.

Валидация и Эффективность FinRS

FinRS использует передовые методы для повышения качества принимаемых решений, включая финансовое промпт-инжиниринг (Financial Insight Prompting), который позволяет выстраивать причинно-следственные связи между факторами, влияющими на финансовые рынки. В рамках данной стратегии применяется анализ импульса (momentum analysis) для выявления трендов и оценка вероятностей различных сценариев развития событий с помощью вероятностного анализа (probabilistic reasoning). Такой комплексный подход позволяет FinRS учитывать не только текущие рыночные данные, но и потенциальные будущие изменения, что способствует более обоснованному принятию инвестиционных решений.

В основе FinRS лежит непрерывный анализ меняющейся рыночной ситуации посредством использования скользящего окна (Rolling-Window Analysis) и интеграции новостного фона. Метод скользящего окна позволяет оценивать динамику рыночных данных на заданном временном горизонте, автоматически обновляя анализ при поступлении новой информации. Одновременно, система интегрирует данные из новостных источников, что позволяет учитывать внешние факторы, влияющие на стоимость активов. Комбинация этих двух подходов обеспечивает актуальность и адаптивность системы к текущей рыночной конъюнктуре, что необходимо для принятия обоснованных инвестиционных решений в режиме реального времени.

В ходе проведенных оценок, FinRS демонстрирует устойчивое превосходство над всеми базовыми агентами (FinGPT, FinMEM, FinCon, FinAgent, A2C, PPO, DQN) по показателю совокупной доходности на пяти различных акциях, превышая 50%. В частности, на акции TSLA FinRS достиг совокупной доходности в 54.99% при коэффициенте Шарпа, равном 0.67. Коэффициент Шарпа является мерой доходности с поправкой на риск, и значение 0.67 указывает на относительно высокую доходность на единицу риска для данной стратегии.

Оптимизация Решений с Использованием Продвинутых Техник

Механизм многовременного вознаграждения (Multi-Timescale Reward) в FinRS обеспечивает непрерывную самооценку и усовершенствование торговых стратегий посредством анализа эффективности на различных временных горизонтах. В отличие от традиционных подходов, оценивающих результат только в конце торгового периода, FinRS оценивает промежуточные результаты на краткосрочных, среднесрочных и долгосрочных интервалах. Это позволяет системе оперативно корректировать параметры стратегии, выявлять и устранять неэффективные элементы, а также адаптироваться к меняющимся рыночным условиям. Например, краткосрочные сигналы могут использоваться для оптимизации исполнения сделок, среднесрочные — для корректировки веса активов в портфеле, а долгосрочные — для пересмотра общей стратегии. Такой подход позволяет FinRS демонстрировать более стабильную и высокую доходность по сравнению с системами, использующими одновременные метрики оценки.

В основе FinRS лежит иерархическая обработка информации, позволяющая анализировать сложные потоки данных поэтапно. Этот подход предполагает разделение входных данных на несколько уровней, где каждый уровень выполняет определенную функцию по фильтрации и извлечению признаков. На первом уровне происходит первичная обработка и удаление наиболее очевидного шума. Последующие уровни анализируют более сложные паттерны и взаимосвязи, выделяя значимые сигналы для принятия торговых решений. Такая многоуровневая структура позволяет снизить влияние случайных колебаний и повысить точность прогнозов, улучшая общую эффективность стратегии.

В FinRS для управления рисками применяются передовые метрики, такие как CVaR (Conditional Value at Risk), позволяющая оценить потенциальные убытки в худших сценариях. Для оптимизации размера позиций используется критерий Келли, направленный на максимизацию ожидаемой доходности с учетом контроля над риском просадки. Тестирование на акциях TSLA показало, что максимальная просадка при использовании данной стратегии составила 42.34%, что демонстрирует способность системы ограничивать потенциальные убытки даже в условиях высокой волатильности.

Будущее Интеллектуальной Финансовой Торговли

Система FinRS знаменует собой существенный прорыв в области интеллектуальной финансовой торговли, предлагая адаптивные решения для навигации в сложных рыночных условиях. В отличие от традиционных алгоритмов, FinRS использует передовые методы машинного обучения для не только прогнозирования ценовых движений, но и для оценки и управления рисками в режиме реального времени. Данная архитектура позволяет системе динамически корректировать торговые стратегии, учитывая изменяющуюся волатильность и корреляции на рынке, что обеспечивает более стабильную и прибыльную торговлю. Благодаря способности к адаптации и глубокому анализу, FinRS способна эффективно функционировать даже в условиях высокой неопределенности, предоставляя возможность более эффективного использования капитала и снижения потенциальных потерь.

Архитектура FinRS построена на модульных принципах, что позволяет системе непрерывно обучаться и совершенствоваться в условиях меняющейся рыночной конъюнктуры. Интеграция с большими языковыми моделями (LLM) обеспечивает возможность анализа огромных объемов информации — новостных лент, финансовых отчетов, социальных сетей — и выявления закономерностей, невидимых для традиционных алгоритмов. Благодаря этому, система способна адаптироваться к новым рыночным трендам и оперативно корректировать свои стратегии, повышая эффективность торговли и снижая риски. Модульность также упрощает процесс обновления и расширения функциональности, позволяя добавлять новые компоненты и алгоритмы без необходимости полной переработки системы.

Исследования показали, что исключение компонента, отвечающего за учет рисков, из системы автоматизированной торговли привело к существенному снижению общей доходности при торговле акциями компании TSLA — на 15.8 процентных пункта. При этом, максимальная просадка, то есть наибольшая потеря стоимости инвестиций от пика до минимума, резко возросла до 82.89%. Эти результаты наглядно демонстрируют, что способность системы адекватно оценивать и учитывать риски является критически важным фактором для обеспечения стабильной и прибыльной торговли, особенно в условиях волатильности рынка. Таким образом, интеграция механизмов учета рисков является не просто желательной, а необходимой составляющей интеллектуальных систем финансовой торговли.

Исследование, представленное в работе, демонстрирует стремление к созданию системы, способной не просто прогнозировать рыночные движения, но и управлять рисками, что особенно важно в реальных финансовых условиях. FinRS, как многоступенчатая система принятия решений, пытается обойти ограничения традиционных подходов, фокусируясь на контроле просадок и оптимизации размера позиций. В этом контексте особенно уместна фраза Дональда Кнута: «Прежде чем оптимизировать код, убедитесь, что он работает». Подобно тому, как разработчик должен проверить базовую функциональность перед оптимизацией, так и создатели FinRS уделяют внимание управлению рисками — базовой «работе» системы — прежде чем стремиться к максимальной прибыли. Ведь даже самый совершенный алгоритм бессилен перед непредвиденными рыночными колебаниями, если не умеет эффективно защищать капитал.

Куда же дальше?

Представленная работа, по сути, лишь зондирование поверхности. FinRS демонстрирует возможность использования больших языковых моделей для принятия решений в финансовой сфере, но эта демонстрация обнажает куда больше вопросов, чем даёт ответов. Не столько прибыльность, сколько управление рисками, особенно в условиях непредсказуемых рыночных колебаний, требует дальнейшего, более глубокого анализа. В конце концов, любая модель — это лишь упрощение реальности, и эта реальность всегда найдёт способ обернуться против упрощения.

Очевидным направлением исследований представляется выход за рамки текущих архитектур LLM. Достаточно ли простого предсказания? Не пора ли взглянуть на модели, способные к самообучению и адаптации в реальном времени, к построению собственных, внутренних моделей рынка, а не полагаться на исторические данные? И, что важнее, как обеспечить устойчивость этих моделей к манипуляциям и преднамеренному вводу в заблуждение?

В конечном счёте, FinRS — это лишь ещё один инструмент. Инструмент, который, как и любой другой, может быть использован во благо или во вред. Понимание принципов его работы — это первый шаг к контролю над ним. Но истинное знание придет лишь тогда, когда удастся взломать саму систему, понять её скрытые закономерности и использовать их в своих целях. И тогда, возможно, и только тогда, мы сможем говорить о настоящем искусственном интеллекте в финансовом мире.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.12599.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-18 22:09