Искусственный интеллект и финансы: измеряя иррациональность

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, как большие языковые модели могут использоваться для точной оценки поведенческих параметров, влияющих на решения в области финансов и экономики.

"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

Большие языковые модели, откалиброванные с использованием поведенческих подсказок, позволяют создать масштабируемый и контролируемый инструмент для измерения ключевых параметров, используемых в агент-ориентированных моделях и экспериментальной экономике.

Измерение поведенческих параметров, таких как неприятие потерь и стадное поведение, остается сложной задачей в моделировании финансовых рынков. В работе ‘Calibrating Behavioral Parameters with Large Language Models’ предложен новый подход, использующий большие языковые модели в качестве откалиброванных инструментов для измерения этих параметров. Показано, что при соответствующей калибровке по поведенческим признакам, LLM позволяют получать стабильные и теоретически обоснованные оценки параметров, воспроизводящие эмпирические закономерности ценообразования на активах. Возможно ли, таким образом, создать масштабируемый и контролируемый инструмент для изучения и моделирования иррационального поведения участников финансовых рынков?

Понимание Человеческого Фактора: Отклонения от Рациональности

Традиционная финансовая теория долгое время опиралась на предположение о рациональности экономических агентов, считая, что решения принимаются на основе логического анализа и максимизации прибыли. Однако, эмпирические исследования демонстрируют, что человеческое поведение в финансовой сфере подвержено многочисленным предсказуемым искажениям и систематическим ошибкам. Эти когнитивные предубеждения, такие как склонность к подтверждению своей точки зрения, эвристика доступности и эффект фрейминга, приводят к отклонениям от рациональной модели, влияя на инвестиционные решения, оценку рисков и восприятие финансовых рынков. Понимание этих особенностей человеческой психологии имеет решающее значение для более реалистичного анализа экономических процессов и разработки эффективных стратегий управления финансами.

Поведенческая экономика стремится интегрировать психологические особенности человеческого восприятия и принятия решений в традиционные экономические модели. В отличие от классических представлений о рациональном экономическом агенте, этот подход признает, что люди часто принимают решения, основываясь на когнитивных искажениях и эмоциональных факторах. Например, неприятие потерь — тенденция ощущать боль от потери сильнее, чем радость от аналогичного выигрыша — оказывает значительное влияние на инвестиционные стратегии и рыночные колебания. Аналогично, избыточная уверенность в собственных способностях может приводить к необоснованным рискам и неоптимальным решениям. Интегрируя подобные психологические реалии, поведенческая экономика предлагает более точное и реалистичное понимание экономических процессов и позволяет разрабатывать более эффективные стратегии в области финансов и инвестиций.

Понимание когнитивных искажений и поведенческих особенностей человека имеет решающее значение для объяснения аномалий на финансовых рынках. Традиционные экономические модели, основанные на предположении о рациональном поведении, часто не могут объяснить иррациональные колебания цен и массовые тенденции. Изучение таких явлений, как эффект привязки, стадное чувство и склонность к сохранению убыточных активов, позволяет выявить закономерности в поведении инвесторов и предсказать возможные рыночные отклонения. Это, в свою очередь, дает возможность разрабатывать более эффективные инвестиционные стратегии, учитывающие психологические факторы и снижающие риски, связанные с иррациональными решениями. В конечном итоге, интеграция поведенческой психологии в финансовый анализ способствует более глубокому пониманию рыночных процессов и повышает вероятность достижения инвестиционных целей.

Исследования в области поведенческих финансов убедительно демонстрируют, что когнитивные искажения, такие как эффект привязки, стадное чувство и эффект отчуждения, оказывают значительное влияние на решения инвесторов и, как следствие, на динамику рынка. Эффект привязки, например, заставляет инвесторов чрезмерно полагаться на первую полученную информацию, даже если она нерелевантна, что приводит к неоптимальным оценкам. Стадное чувство, или следование за толпой, заставляет инвесторов копировать действия других, игнорируя собственную аналитику и усугубляя рыночные пузыри и крахи. Эффект отчуждения проявляется в склонности инвесторов продавать выигрышные активы слишком рано и удерживать убыточные слишком долго, стремясь избежать признания потерь. Эти поведенческие закономерности, систематически отклоняющиеся от рациональных моделей, объясняют многие рыночные аномалии и подчеркивают важность понимания психологии инвесторов для разработки эффективных инвестиционных стратегий.

Калибровка Человеческих Смещений: Новый Подход к Измерениям

Исторически, измерение поведенческих параметров, таких как коэффициент экстраполяции — отражающий веру в продолжение тренда — ограничивалось небольшим объемом данных. Традиционные методы, основанные на анализе ограниченных выборок, часто не позволяли достоверно оценить степень убежденности в продолжении наблюдаемой тенденции, что приводило к низкой статистической значимости и затрудняло обобщение результатов. Недостаток данных особенно критичен при изучении когнитивных искажений и иррационального поведения, поскольку для выявления устойчивых паттернов требуется анализ большого количества наблюдений. Это ограничивало возможности точного моделирования человеческого поведения и разработки эффективных стратегий принятия решений, основанных на прогнозировании трендов.

Для калибровки поведенческих параметров, таких как коэффициент экстраполяции, мы используем большие языковые модели (LLM) в качестве нового инструмента. Метод заключается в целенаправленной генерации ответов LLM посредством специально разработанных запросов (prompts), позволяющих индуцировать и измерять интересующие параметры. Анализ этих ответов, включая статистическую обработку и выявление закономерностей, позволяет количественно оценить когнитивные искажения и поведенческие характеристики, такие как неприятие потерь, избыточная уверенность и эффект якоря, с большей точностью по сравнению с традиционными методами, основанными на анализе данных о поведении людей.

Предложенный подход позволяет количественно оценить такие когнитивные искажения, как неприятие потерь (λ = 3.00), переоценка собственных возможностей и эффект привязки (anchoring) с большей точностью, чем традиционные методы. В частности, измерение коэффициента неприятия потерь с помощью данной методики превышает показатели, полученные при изучении человеческого поведения, примерно на треть. Повышенная точность достигается за счет использования больших языковых моделей (LLM) в качестве инструментов для калибровки и измерения этих параметров посредством целенаправленных запросов и анализа ответов.

Процесс калибровки выявил, что большие языковые модели (LLM) изначально демонстрируют так называемый “Рациональный Сдвиг”, склонность к логически оптимальным решениям, отличающимся от типичного человеческого поведения. Однако, посредством целенаправленной настройки с использованием специально разработанных запросов, LLM могут быть скорректированы для имитации более сложных паттернов человеческого поведения, включая эффект стадного инстинкта. В ходе экспериментов, калибровка позволила увеличить показатель стадного инстинкта у LLM до 90%, что значительно превышает базовый уровень в 61%. Это указывает на возможность использования LLM в качестве инструментов для моделирования и анализа человеческих когнитивных искажений и принятия решений.

Подтверждение Поведенческих Моделей с Использованием Агентного Моделирования

Для оценки экономического влияния откалиброванных поведенческих параметров используется моделирование на основе агентских моделей (ABM). ABM позволяют моделировать динамику рынка с участием гетерогенных агентов, каждый из которых демонстрирует предвзятости, количественно оцененные в процессе калибровки. В отличие от моделей, основанных на предположении о рациональном поведении, ABM дают возможность исследовать, как индивидуальные когнитивные искажения, такие как склонность к экстраполяции и эффект якоря, могут приводить к наблюдаемым рыночным явлениям и формировать макроэкономические тренды. Применение ABM позволяет перейти от теоретических предположений о когнитивных искажениях к количественной оценке их влияния на рыночные процессы.

Агент-ориентированное моделирование (АОМ) позволяет воспроизводить динамику рынков, используя гетерогенных агентов, каждый из которых демонстрирует когнитивные искажения, количественно оцененные в процессе калибровки больших языковых моделей (LLM). В рамках АОМ каждый агент наделяется индивидуальными параметрами, отражающими степень выраженности выявленных искажений, таких как предвзятость подтверждения или эффект якоря. Это позволяет исследовать, как взаимодействие этих агентов, действующих на основе нерациональных, но систематических предубеждений, формирует наблюдаемые рыночные тренды и закономерности, которые не могут быть объяснены традиционными моделями, предполагающими рациональное поведение участников.

В ходе валидации агент-ориентированных моделей (ABM) наблюдались эмерджентные явления, такие как импульс (momentum) и разворот (reversal), демонстрирующие влияние откалиброванных когнитивных искажений на рыночные тренды. В частности, введенный коэффициент экстраполяции $θ = 0.88$ позволил воспроизвести паттерны импульса. Данный коэффициент отражает степень, в которой агенты экстраполируют прошлые тренды, приводя к формированию и усилению рыночных импульсов. В результате моделирования наблюдается воспроизведение закономерностей, характерных для реальных рынков, что подтверждает, что откалиброванные параметры, основанные на результатах LLM-калибровки, оказывают существенное влияние на динамику рыночных цен.

Процесс валидации подтверждает реалистичность и прогностическую силу наших поведенческих параметров, устанавливая связь между психологическими инсайтами и экономическим моделированием. В ходе моделирования наблюдается корреляция в 0.18 для феномена импульса (с лагом от 1 до 6 периодов), что существенно отличается от почти нулевой автокорреляции, наблюдаемой при использовании модели рациональных трейдеров. Кроме того, зафиксирована корреляция для эффекта привязки (якорения) на уровне $ρ = 0.67$ . Полученные результаты свидетельствуют о том, что откалиброванные поведенческие параметры адекватно отражают рыночную динамику и позволяют воспроизводить наблюдаемые паттерны.

Осознание Границ: Ограничения и Перспективы Развития

Несмотря на значительный потенциал, калибровка на основе больших языковых моделей (LLM) имеет определенные границы применимости. Существуют так называемые “условия ограничения”, обусловленные отсутствием у LLM подлинных эмоциональных, социальных и жизненных факторов, формирующих человеческое поведение. Модели, основанные на анализе текстов, не могут в полной мере учитывать нюансы, связанные с личным опытом, эмпатией или иррациональными импульсами, что влияет на точность прогнозов в ситуациях, требующих учета этих аспектов. Таким образом, результаты калибровки следует рассматривать как приближения, а не как абсолютные отражения человеческих решений, особенно в сложных и непредсказуемых сценариях, где значимую роль играют субъективные факторы.

Полученные в ходе калибровки параметры следует рассматривать как приближения к реальному поведению людей, а не как его точные отражения. Особенно осторожно необходимо интерпретировать эти значения в сложных и непредсказуемых ситуациях, где на принятие решений влияет множество не учтенных факторов. Моделирование, основанное на этих параметрах, может давать лишь оценочные результаты, и экстраполяция их на принципиально новые обстоятельства требует критической оценки и дополнительной верификации. Игнорирование этой оговорки может привести к неверным прогнозам и ошибочным выводам в экономических моделях и симуляциях.

Данный подход к калибровке моделей поведения не заменяет, а дополняет традиционную экспериментальную экономику, предлагая возможность масштабируемой оценки параметров, что особенно ценно при анализе больших объемов данных. В отличие от лабораторных экспериментов, калибровка на основе больших языковых моделей позволяет исследовать параметры поведения в более широком контексте и с большей скоростью. Однако, для обеспечения достоверности результатов, необходима аккуратная интеграция с данными, полученными из реального мира, и критическая оценка полученных оценок параметров. Сочетание преимуществ обоих подходов позволит создать более надежные и точные модели экономического поведения, способные учитывать как контролируемые экспериментальные условия, так и сложность реальных ситуаций.

Перспективные исследования направлены на усовершенствование методов калибровки, что позволит создавать более точные модели поведения. Особое внимание уделяется возможности персонализированного моделирования, учитывающего индивидуальные особенности принятия решений. Развитие этих направлений позволит значительно повысить прогностическую способность экономических симуляций, делая их более реалистичными и полезными для анализа сложных экономических процессов. Совершенствование алгоритмов калибровки и переход к индивидуальным моделям поведения открывают новые возможности для прогнозирования рыночных тенденций и оценки эффективности различных экономических стратегий, приближая науку к пониманию истинных механизмов, лежащих в основе человеческих действий в экономической сфере.

Исследование, представленное в данной работе, подчеркивает потенциал больших языковых моделей в качестве надежных инструментов для измерения поведенческих параметров в финансовой экономике. Этот подход позволяет преодолеть ограничения традиционных экспериментальных методов, обеспечивая масштабируемость и контролируемость. Как однажды заметил Нильс Бор: «Противоположности не противоречат, а дополняют друг друга». В контексте данной работы, это можно интерпретировать как необходимость сочетания преимуществ экспериментальных исследований и возможностей, предоставляемых большими языковыми моделями. Калибровка моделей с использованием поведенческих подсказок позволяет выявить скрытые зависимости и закономерности в поведении агентов, что является ключевым аспектом для понимания ценообразования на активах и прогнозирования рыночных тенденций. Подобный подход открывает новые горизонты для изучения сложных финансовых систем.

Куда двигаться дальше?

Представленная работа, безусловно, открывает новые возможности для количественной оценки поведенческих параметров в финансах. Однако, следует признать, что калибровка больших языковых моделей — процесс нетривиальный. Наблюдается тенденция к упрощению сложных когнитивных процессов, что требует критической оценки получаемых результатов. Визуальная интерпретация ответов моделей требует терпения: быстрые выводы могут скрывать структурные ошибки в самой логике запросов и, как следствие, в полученных оценках.

Ключевой вопрос, требующий дальнейшего исследования, — это валидность полученных параметров. Соответствуют ли они действительно поведенческим особенностям, наблюдаемым в реальных финансовых рынках, или же представляют собой лишь артефакт работы языковой модели? Необходимо разрабатывать более строгие методы проверки, возможно, комбинируя результаты, полученные с помощью больших языковых моделей, с традиционными экспериментальными данными.

Понимание системы — это исследование её закономерностей. В перспективе, представляется интересным исследование возможности использования больших языковых моделей не только для калибровки параметров, но и для построения более реалистичных агент-ориентированных моделей, способных имитировать поведение финансовых рынков с учетом когнитивных искажений и иррациональности. Такой подход позволит глубже понять динамику рынков и предсказывать их поведение.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.01022.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-03 22:24