Финансовые снимки: где мульти-вью помогает, а где подводит

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что кажущаяся надежность мульти-вью анализа финансовых данных может быть обманчива, и даже небольшие искажения способны серьезно повлиять на точность прогнозов.

"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

Наблюдения показывают, что поздняя схема слияния (обозначенная как *-cons) демонстрирует более плавное снижение точности, измеряемое как [latex]\mathrm{MCC}(\epsilon\_{\mathrm{adv}})[/latex], по сравнению с ранней схемой слияния при атаках на индикаторный вид, вид оhlcv и их совместном возмущении с использованием методов FGSM и PGD при [latex]\tau = 0.006[/latex]. — Наблюдения показывают, что поздняя схема слияния (обозначенная как *-cons) демонстрирует более плавное снижение точности, измеряемое как $\mathrm{MCC}(\epsilon\_{\mathrm{adv}})$ , по сравнению с ранней схемой слияния при атаках на индикаторный вид, вид оhlcv и их совместном возмущении с использованием методов FGSM и PGD при $\tau = 0.006$ .

Работа посвящена оценке устойчивости мульти-вью финансовых моделей к состязательным атакам и необходимости использования методов оценки, устойчивых к утечкам данных.

Несмотря на растущую популярность многоканальных финансовых моделей, их устойчивость к малым возмущениям и зависимость от качества данных остаются недостаточно изученными. В работе ‘When Fusion Helps and When It Breaks: View-Aligned Robustness in Same-Source Financial Imaging’ исследуется эффективность и уязвимость многоканального анализа финансовых изображений для прогнозирования динамики цен, основанного на данных биржи золота Шанхая. Полученные результаты показывают, что слияние различных представлений данных может приводить к нелинейной зависимости от уровня шума и значительной деградации производительности при небольших adversarial атаках. Каким образом можно разработать более устойчивые и надежные системы прогнозирования на основе финансовых изображений, способные противостоять манипуляциям и неточностям данных?

Визуализация Временных Рядов: Новый Взгляд на Финансовый Анализ

Традиционный анализ финансовых временных рядов зачастую опирается на статистические методы, которые испытывают трудности при работе со сложными паттернами и нелинейностями. Эти подходы, разработанные для относительно простых моделей, могут упускать из виду тонкие взаимосвязи и скрытые тенденции в данных, особенно в периоды высокой волатильности или при наличии непредсказуемых событий. В результате, точность прогнозов может значительно снижаться, а трейдеры и аналитики сталкиваются с проблемами в принятии обоснованных решений. Поэтому возникает необходимость в новых подходах, способных эффективно обрабатывать сложные структуры и извлекать ценную информацию из финансовых данных, чтобы повысить точность прогнозирования и снизить риски.

Предлагается инновационный подход к анализу финансовых временных рядов, заключающийся в преобразовании исходных данных в графическое представление, подобное изображению. Этот метод позволяет использовать мощные алгоритмы компьютерного зрения, разработанные для обработки визуальной информации, для прогнозирования финансовых тенденций. Вместо традиционных статистических методов, которые часто испытывают трудности с распознаванием сложных закономерностей, данный подход позволяет визуализировать динамику рынка, выявляя скрытые корреляции и паттерны, невидимые при обычном анализе. Такое преобразование открывает новые возможности для применения глубокого обучения в финансовой сфере, позволяя создавать более точные и эффективные прогностические модели.

Преобразование финансовых временных рядов в визуальное представление осуществляется посредством комбинирования данных об открытии, максимуме, минимуме, закрытии и объеме (OHLCV) с матрицей технических индикаторов. Данный подход позволяет представить каждый момент времени в виде изображения, где значения OHLCV формируют базовую структуру, а технические индикаторы, такие как скользящие средние и индекс относительной силы $RSI$ , добавляют дополнительные слои информации. Такое визуальное представление значительно облегчает применение методов глубокого обучения, изначально разработанных для обработки изображений, к задачам финансожного прогнозирования. По сути, финансовые данные преобразуются в формат, понятный для сверточных нейронных сетей, что позволяет выявлять сложные паттерны и зависимости, невидимые при традиционном статистическом анализе.

При фиксированном окне в 15 торговых дней формируются графики OHLCV и индикаторные данные [latex]L_{ohlcv} = L_{indic} = 15[/latex]. — При фиксированном окне в 15 торговых дней формируются графики OHLCV и индикаторные данные $L_{ohlcv} = L_{indic} = 15$ .

Стратегии Объединения Данных для Улучшения Прогнозирования

В рамках исследования были изучены две основные стратегии объединения данных — “Раннее объединение” (Early Fusion) и “Позднее объединение” (Late Fusion) — для интеграции различных представлений финансовых данных. Стратегия “Раннее объединение” предполагает конкатенацию входных признаков на ранней стадии обработки, до извлечения признаков. В отличие от нее, “Позднее объединение” обрабатывает каждое представление данных независимо, а затем объединяет результаты на более позднем этапе, что позволяет моделировать различные виды данных с использованием отдельных архитектур и параметров. Выбор между этими стратегиями зависит от специфики данных и целей моделирования, и обе стратегии были реализованы и протестированы для оценки их влияния на точность прогнозирования.

Стратегия “Позднего Слияния” (Late Fusion) обеспечивает модульность системы, позволяя обрабатывать различные представления финансовых данных независимо друг от друга. Это достигается за счет последовательной обработки каждого представления и последующего объединения результатов. Для обеспечения согласованности между различными представлениями используется регуляризация согласованности между видами (Cross-View Consistency Regularization), которая минимизирует расхождения в предсказаниях, сделанных на основе каждого отдельного представления, тем самым повышая общую надежность модели. Регуляризация применяется в процессе обучения для стимулирования согласованности и предотвращения переобучения.

В основе модели прогнозирования используется свёрточная нейронная сеть (CNN), применяемая к объединённым ( fused ) представлениям данных в виде изображений. Входные данные, полученные после стратегий объединения (например, Early или Late Fusion), преобразуются в графическое представление, которое затем обрабатывается свёрточными слоями CNN для извлечения признаков и выполнения прогнозирования. Архитектура CNN позволяет эффективно выявлять локальные закономерности в данных, представленных в виде изображений, что обеспечивает высокую точность прогнозов. Использование CNN в качестве основного компонента модели позволяет автоматически изучать иерархические представления данных без необходимости ручной разработки признаков.

Семейство ResNet18-P демонстрирует выраженную чувствительность к виду атаки (особенно деструктивное воздействие при атаке на индикатор), при этом поздняя схема объединения лишь частично смягчает эту проблему, как показано кривыми устойчивости к противникам при [latex] \tau = 0.006 [/latex] для атак FGSM и PGD на индикатор, ohlcv и оба представления одновременно. — Семейство ResNet18-P демонстрирует выраженную чувствительность к виду атаки (особенно деструктивное воздействие при атаке на индикатор), при этом поздняя схема объединения лишь частично смягчает эту проблему, как показано кривыми устойчивости к противникам при $\tau = 0.006$ для атак FGSM и PGD на индикатор, ohlcv и оба представления одновременно.

Повышение Качества Данных и Точности Прогнозирования

Для повышения качества обучающих данных была внедрена фильтрация на основе порогового значения минимального изменения цены. Этот механизм отсеивает незначительные колебания, которые не несут существенной информации для модели прогнозирования. Пороговое значение определялось как минимальная абсолютная величина изменения цены, необходимая для включения данных в обучающую выборку. Применение данного фильтра позволило снизить уровень шума в данных и сосредоточиться на более значимых ценовых движениях, что положительно сказалось на стабильности и точности модели.

Для предотвращения утечки информации из будущего в процесс обучения и обеспечения непредвзятой оценки, была применена методика разделения временных блоков с защитой от утечек (Leakage-Resistant Time-Block Split). Данный подход предполагает разделение данных на обучающую, валидационную и тестовую выборки таким образом, чтобы временные рамки этих выборок были строго разделены и исключали возможность использования будущих данных для обучения или валидации модели. Это критически важно для финансовых временных рядов, где даже незначительное «заглядывание в будущее» может привести к искусственно завышенным показателям точности и нереалистичной оценке производительности модели в реальных условиях. Реализация подразумевает последовательное разделение данных по времени, гарантируя, что данные из будущего не используются для прогнозирования прошлых периодов.

Применение разработанного подхода к данным SGE Gold Spot позволило добиться улучшения точности прогнозирования, что подтверждается достижением пикового значения коэффициента корреляции Мэтьюса (Matthews Correlation Coefficient) в 0.129. Данный показатель служит базовым уровнем для оценки устойчивости и надежности системы прогнозирования в различных рыночных условиях. Полученное значение $MCC = 0.129$ демонстрирует статистически значимое улучшение по сравнению с существующими моделями и служит отправной точкой для дальнейшей оптимизации и тестирования.

По результатам экспериментов с различными порогами минимального перемещения [latex] au[/latex], глубокие нейронные сети (Lite-CNN и ResNet18-P) демонстрируют стабильные значения метрики MCC, усредненные по 8 случайным инициализациям, в то время как алгоритмы Majority и LogReg выполнялись единожды. — По результатам экспериментов с различными порогами минимального перемещения $au$ , глубокие нейронные сети (Lite-CNN и ResNet18-P) демонстрируют стабильные значения метрики MCC, усредненные по 8 случайным инициализациям, в то время как алгоритмы Majority и LogReg выполнялись единожды.

Обеспечение Устойчивости к Намеренным Искажениям

Исследование уязвимости модели к преднамеренным манипуляциям с входными данными — важная задача в области машинного обучения. В рамках данной работы была проведена оценка устойчивости модели к различным типам атак, в частности, к атакам с ограничениями по видимости и комбинированным атакам. Атаки с ограничениями по видимости моделируют ситуации, когда злоумышленник имеет доступ лишь к части информации о входных данных, в то время как комбинированные атаки предполагают одновременное воздействие на несколько каналов входных данных. Оценка устойчивости к таким атакам позволяет выявить слабые места модели и разработать более надежные алгоритмы, способные противостоять злонамеренным воздействиям и обеспечивать корректную работу в неблагоприятных условиях.

Для оценки устойчивости модели к намеренным искажениям входных данных применялись $L\in fty$ -ограниченные возмущения. Данный подход подразумевает внесение незначительных, но целенаправленных изменений в пиксели изображения, оставаясь в пределах заданного максимального значения ϵ. Цель заключалась в определении способности модели сохранять точность предсказаний, несмотря на эти едва заметные манипуляции. Использование $L\in fty$ -нормы позволяет контролировать максимальную величину изменения каждого отдельного пикселя, что обеспечивает реалистичность и практическую значимость атак, поскольку они моделируют незначительные дефекты или шумы, которые могут возникнуть в реальных условиях. Исследование показало, что даже небольшие, но тщательно продуманные изменения способны существенно повлиять на работу некоторых моделей, подчеркивая важность разработки алгоритмов, устойчивых к подобным воздействиям.

Исследования показали, что архитектуры позднего слияния (late fusion) последовательно повышают устойчивость моделей к атакам, ограниченным видимостью (view-constrained attacks). В частности, модель Lite-CNN-Cons (при значении λ=1) демонстрирует положительный коэффициент корреляции Мэтьюса (MCC) даже при воздействии небольших, но намеренных искажений в данных $ϵ=2/255$ . Этот результат указывает на относительную устойчивость данной архитектуры к таким манипуляциям. Однако, совместные атаки (joint attacks), предполагающие одновременное воздействие на различные каналы входных данных, остаются сложной задачей, требующей дальнейших исследований для повышения надежности систем искусственного интеллекта.

Исследование демонстрирует, что даже незначительные возмущения могут существенно повлиять на надежность систем, использующих многоканальные финансовые изображения для прогнозирования. Это подчеркивает важность целостного подхода к проектированию систем, где понимание взаимосвязей между компонентами является ключевым. Как заметил Г.Х. Харди: «Математика — это наука о том, что можно доказать». Аналогично, в финансовом моделировании, надежность прогнозов зависит от строгости и обоснованности используемых методов, а также от тщательной проверки на устойчивость к внешним воздействиям. Работа акцентирует внимание на необходимости разработки протоколов оценки, устойчивых к утечкам информации, что является важным шагом к созданию действительно надежных и безопасных финансовых систем.

Куда Ведет Эта Дорога?

Представленные результаты демонстрируют, что кажущаяся элегантность многовидового анализа финансовых данных может быть обманчива. Устойчивость к возмущениям, даже незначительным, оказывается хрупкой. Подобно тщательно выстроенному замку из карт, система, оптимизированная для предсказания динамики временных рядов, легко рушится под давлением едва заметных изменений. Проблема не в самих алгоритмах, но в наивной вере в их универсальную применимость без учета всей сложности лежащей в основе финансовой архитектуры.

Необходимо сместить фокус с поиска все более изощренных моделей к разработке принципиально новых протоколов оценки. Простое добавление шума к входным данным недостаточно; требуется создание реалистичных сценариев, имитирующих естественную волатильность рынков и учитывающих скрытые взаимосвязи между различными источниками информации. Необходимо признать, что «утечка» информации — это не просто ошибка в дизайне эксперимента, а неотъемлемая часть самой системы.

Будущие исследования должны быть направлены на создание систем, способных не только предсказывать, но и объяснять свои решения. Только понимание механизмов, лежащих в основе предсказаний, позволит построить действительно надежные и устойчивые финансовые инструменты. Иначе, мы рискуем построить впечатляющую, но хрупкую конструкцию, которая рухнет при первом же порыве ветра.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.11020.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-12 23:37