Торговый робот на базе ИИ: проверка на реальных рынках

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование оценивает возможности искусственного интеллекта в автоматической торговле и выявляет ключевые факторы успеха.

Представлен AI-Trader — эталон для оценки агентов на основе больших языковых моделей в условиях динамичных финансовых рынков, демонстрирующий, что общие навыки понимания языка не гарантируют прибыльную торговлю, а эффективное управление рисками — необходимое условие.

"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

Несмотря на впечатляющие успехи больших языковых моделей (LLM) в решении сложных задач, их применение в динамичных реальных условиях, особенно на финансовых рынках, остается сложной задачей. В данной работе, представленной под названием ‘AI-Trader: Benchmarking Autonomous Agents in Real-Time Financial Markets’, предлагается новый, полностью автоматизированный бенчмарк для оценки LLM-агентов в задачах торговли на фондовых, криптовалютных и акционных рынках. Ключевой вывод исследования заключается в том, что общая языковая компетентность не гарантирует успешной торговой стратегии, а эффективное управление рисками является определяющим фактором устойчивости на различных рынках. Какие архитектурные и алгоритмические усовершенствования необходимы для создания действительно автономных и прибыльных торговых агентов нового поколения?

Неуловимая Динамика: Искусственный Интеллект на Финансовых Рынках

Финансовые рынки представляют собой крайне сложную среду для применения искусственного интеллекта, требующую от систем не просто способности анализировать данные, но и мгновенно реагировать на постоянно меняющиеся условия. В отличие от многих других областей, где AI может действовать с задержкой, в трейдинге каждая доля секунды имеет значение. Алгоритмы должны не только прогнозировать будущие движения цен, но и быстро адаптироваться к внезапным колебаниям, учитывая огромное количество факторов, влияющих на стоимость активов. Надежность и устойчивость решений становятся критически важными, поскольку ошибки в принятии решений могут приводить к значительным финансовым потерям. Поэтому разработка AI-систем для трейдинга требует не только глубокого понимания финансовых моделей, но и применения передовых методов машинного обучения, обеспечивающих высокую скорость обработки данных и робастность к шуму и неопределенности.

Традиционные методы бэктестинга, широко используемые для оценки торговых стратегий, зачастую оказываются неадекватными применительно к реальным рынкам, особенно когда речь идет о криптовалютах и других высоко волатильных активах. Причина заключается в том, что исторические данные, на которых проводится тестирование, не способны полностью отразить динамику и непредсказуемость живой торговли. Например, рыночные условия, такие как внезапные скачки ликвидности, манипуляции ценами или экстремальные события, трудно точно воспроизвести в смоделированной среде. Более того, бэктестинг часто игнорирует транзакционные издержки, задержки исполнения ордеров и влияние алгоритмической торговли, которые существенно влияют на конечную прибыльность в реальной торговле. В результате, стратегия, показавшая хорошие результаты в бэктесте, может оказаться убыточной в реальных рыночных условиях, что подчеркивает необходимость разработки более реалистичных и надежных методов оценки торговых алгоритмов.

Для объективной оценки эффективности больших языковых моделей (LLM-агентов) в сфере финансов, особенно при торговле на волатильных рынках, необходим стандартизированный эталон. Отсутствие единой метрики затрудняет сравнение различных LLM-агентов и определение их реальной пригодности для практического применения. Такой эталон должен учитывать не только прибыльность, но и риски, скорость принятия решений и способность адаптироваться к меняющимся рыночным условиям. Разработка и внедрение подобного стандарта позволит инвесторам и разработчикам более эффективно оценивать потенциал LLM-агентов, способствуя развитию и внедрению надежных и эффективных инструментов для автоматизированной торговли и управления финансовыми активами. Использование унифицированных данных и протоколов тестирования обеспечит прозрачность и достоверность результатов, стимулируя инновации и повышая доверие к технологиям искусственного интеллекта в финансовой сфере.

AI-Trader: Унифицированная Платформа для Оценки Финансовых Агентов

Платформа AI-Trader предоставляет унифицированную среду для оценки LLM-агентов на трех ключевых финансовых рынках: фондовом рынке США, китайском рынке акций А-Share и рынке криптовалют. Это достигается за счет использования единого набора метрик и процедур оценки, что позволяет сравнивать производительность агентов в различных условиях и на разных классах активов. Единая инфраструктура включает в себя доступ к историческим и потоковым данным, API для исполнения сделок и инструменты для мониторинга и анализа результатов, обеспечивая стандартизированный процесс тестирования и бенчмаркинга LLM-агентов в сфере финансов.

Платформа AI-Trader обеспечивает интеграцию данных в режиме реального времени из различных финансовых источников, включая потоковые котировки акций, данные о криптовалютах и новостные ленты. Система имитирует условия реальной торговли, позволяя агентам совершать сделки автономно, без вмешательства человека, и адаптироваться к постоянно меняющимся рыночным условиям. Это включает обработку больших объемов данных, принятие решений на основе актуальной информации и выполнение ордеров непосредственно на бирже, что создает давление, сопоставимое с реальной финансовой средой. Автономность торговли позволяет оценить способность агентов к эффективному управлению рисками и максимизации прибыли в динамичных рыночных условиях.

Для успешной навигации в сложных условиях рыночных данных, агенты искусственного интеллекта должны демонстрировать владение инструментами и навыками верификации информации. Это включает в себя эффективное использование API для получения данных о ценах, объемах торгов и новостных лентах, а также способность критически оценивать полученную информацию для фильтрации недостоверных или устаревших данных. Необходимость верификации обусловлена наличием шума и потенциально манипулятивных данных на финансовых рынках, что требует от агента способности отличать релевантную информацию от ложных сигналов и подтверждать ее из нескольких независимых источников. Отсутствие таких навыков может привести к неоптимальным торговым решениям и финансовым потерям.

Различия в Эффективности: Агенты в Условиях Напряжения

Оценка работы LLM-агентов в рамках платформы AI-Trader выявила значительные различия в их эффективности. В то время как модели, такие как DeepSeek-v3.1, демонстрируют высокие результаты, другие, включая Qwen3-Max и GPT-5, показывают ограниченный успех. Это указывает на существенную вариативность в способностях различных языковых моделей к успешной торговле и требует тщательного анализа производительности при выборе агента для конкретных задач и рыночных условий.

Агенты Gemini-2.5-Flash и Claude-3.7-Sonnet продемонстрировали снижение эффективности в условиях повышенной волатильности рынка. Наблюдаемые результаты указывают на то, что при значительных колебаниях цен эти модели испытывают трудности с поддержанием стабильной доходности и контролем рисков. Это подчеркивает критическую важность внедрения эффективных стратегий управления рисками в AI-трейдинг, включая лимиты на убытки, диверсификацию портфеля и адаптацию торговых алгоритмов к изменяющимся рыночным условиям. Отсутствие адекватных механизмов контроля рисков может приводить к существенным финансовым потерям в периоды высокой волатильности.

Агент MiniMax-M2 продемонстрировал устойчивую работу на различных рынках, что свидетельствует об эффективном контроле рисков и способности к адаптации в изменяющихся условиях. В ходе тестирования в U.S. рынке, агент достиг кумулятивной доходности в 9.56%. Данный результат указывает на способность MiniMax-M2 сохранять прибыльность даже при колебаниях рыночной конъюнктуры, в отличие от других агентов, испытывающих затруднения в аналогичных ситуациях.

Количественная Оценка Риска и Доходности: Ключевые Показатели Эффективности

Система AI-Trader выходит за рамки простой оценки потенциальной прибыли, генерируемой языковыми моделями-агентами (LLM). Она комплексно оценивает эффективность этих агентов, используя ключевые показатели эффективности (KPI), такие как максимальная просадка ($Maximum Drawdown$) и коэффициент Шарпа-Сорино ($Sortino Ratio$). Эти показатели позволяют не только определить величину прибыли, но и оценить уровень риска, который агент берет на себя для ее достижения. Коэффициент Шарпа-Сорино, фокусируясь на негативной волатильности, дает более точное представление о способности агента сохранять капитал во время рыночных спадов, что особенно важно для инвесторов, стремящихся к стабильности и защите своих инвестиций. Таким образом, AI-Trader предоставляет всестороннюю оценку, объединяющую прибыльность и риск, что позволяет принимать обоснованные инвестиционные решения.

Оценка риска, особенно риска снижения стоимости активов, имеет решающее значение для инвесторов. В отличие от стандартного отклонения, которое учитывает как положительные, так и отрицательные колебания цены, коэффициент Sortino $ (\frac{R_p — T}{σ_d}) $ фокусируется исключительно на волатильности отрицательных доходностей. Это позволяет получить более точное представление о способности агента сохранять капитал во время неблагоприятных рыночных условий. Высокий коэффициент Sortino указывает на то, что агент способен приносить доходность, минимизируя при этом потери в периоды спада, что особенно важно для инвесторов, стремящихся к стабильности и защите своих инвестиций.

Анализ результатов работы алгоритма MiniMax-M2 на американском рынке показал впечатляющие показатели, характеризующие его способность генерировать прибыль с умеренным уровнем риска. В частности, значение коэффициента Sortino, равное 4.42, указывает на высокую эффективность управления рисками, ориентированную на защиту капитала от убытков. Одновременно, максимальная просадка в -4.92% демонстрирует ограниченность потенциальных потерь в неблагоприятных рыночных условиях. Сочетание этих двух показателей подтверждает, что MiniMax-M2 способен достигать значительной доходности, не подвергая инвесторов чрезмерному риску, что делает его привлекательным решением для консервативных и умеренных стратегий инвестирования.

Исследование продемонстрировало, что торговый агент MiniMax-M2 достиг превосходства над широко признанным бенчмарком QQQ на рынке США, обеспечив дополнительную доходность в размере 7.69%. Данный результат подчеркивает способность агента генерировать прибыль, превышающую показатели традиционных инвестиционных инструментов, и свидетельствует о его потенциале в качестве эффективной стратегии управления активами. Превышение доходности указывает на то, что MiniMax-M2 способен не только адаптироваться к рыночным условиям, но и извлекать выгоду из них, обеспечивая инвесторам более высокую прибыль по сравнению со стандартными инвестициями в индекс QQQ.

В ходе тестирования на китайском фондовом рынке (A-share), алгоритм MiniMax-M2 продемонстрировал волатильность всего 6.72%. Этот показатель свидетельствует о способности системы поддерживать стабильность даже в условиях повышенной рыночной турбулентности и неопределенности. Низкая волатильность указывает на то, что алгоритм менее подвержен резким колебаниям стоимости активов, что особенно важно для инвесторов, стремящихся к сохранению капитала и предсказуемости результатов. Достигнутый уровень стабильности подтверждает эффективность стратегий управления рисками, реализованных в MiniMax-M2, и его потенциал для работы в сложных рыночных условиях.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, что простое овладение языком не гарантирует успеха в столь сложной области, как финансовая торговля. Как отмечал Эпикур: «Не тот страдает от бедности, кто мало имеет, а тот, кто много желает». Аналогично, агент, обладающий обширными лингвистическими навыками, но не способный к эффективному управлению рисками и адаптации к динамике рынка, обречен на неудачу. Работа над AI-Trader подчеркивает необходимость доказуемой стратегии и математической чистоты алгоритмов, ведь в мире финансов, как и в математике, нет места приблизительным решениям.

Куда Далее?

Представленная работа выявила закономерность, не столь удивительную, сколь и закономерную: общая лингвистическая компетентность, воплощённая в больших языковых моделях, не гарантирует успеха в столь строгой и требовательной области, как финансовые рынки. Простота синтаксиса и кажущаяся логичность рассуждений не заменяют глубокого понимания динамики цен и, что важнее, адекватного управления рисками. Следовательно, необходимо сместить фокус исследований не на создание всё более «умных» агентов, а на разработку чётких, формально верифицируемых механизмов контроля и ограничения их действий.

Проблема «загрязнения данных» (data contamination) в реальном времени остаётся особенно острой. Иллюзия «обучения на прошлом» быстро рассеивается, когда агент начинает влиять на формирующиеся данные, создавая петлю обратной связи, лишенную математической строгости. Игнорирование этого аспекта — не просто методологическая ошибка, а фундаментальная угроза надёжности и предсказуемости автономных торговых систем. Следующим шагом видится создание benchmark’ов, активно моделирующих и проверяющих устойчивость к подобным искажениям.

В конечном итоге, истинный прогресс в области автономной торговли требует не столько изобретения новых алгоритмов, сколько применения существующих с максимальной математической точностью. Каждый байт избыточности — потенциальная ошибка, каждая абстракция — источник неопределённости. Элегантность решения — в его минимальности и доказуемости, а не в способности «работать на тестовых данных».

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10971.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-15 06:59