Искусственный интеллект на страже инвестиций: новый взгляд на секторальную оптимизацию

от

Автор: Денис Аветисян

Исследование показывает, как генеративные модели искусственного интеллекта могут улучшить процесс формирования инвестиционных портфелей, основанных на секторальном анализе.

"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

Генеративные модели демонстрируют эффективность в построении секторальных портфелей в условиях стабильного рынка, однако их производительность снижается при повышенной волатильности.

Несмотря на растущий интерес к применению искусственного интеллекта в финансах, вопрос о его эффективности в условиях меняющейся рыночной конъюнктуры остается открытым. В работе ‘Generative AI-enhanced Sector-based Investment Portfolio Construction’ исследуется возможность использования больших языковых моделей (LLM) для формирования отраслевых инвестиционных портфелей. Полученные результаты свидетельствуют о том, что LLM способны улучшать показатели портфеля в стабильных рыночных условиях, однако их эффективность снижается в периоды повышенной волатильности. Возможно ли создание гибридных инвестиционных стратегий, объединяющих сильные стороны LLM и традиционных количественных методов для достижения более устойчивых результатов?

Пределы Традиционного Построения Портфелей

Традиционные методы построения портфелей, такие как количественная оптимизация, часто испытывают трудности при адаптации к быстро меняющейся рыночной динамике и тонким нюансам информации. Эти подходы, основанные на исторических данных и статических моделях, могут быть недостаточно гибкими, чтобы эффективно реагировать на неожиданные события или учитывать сложные взаимосвязи между активами. В условиях повышенной волатильности и непредсказуемости рынка, традиционные алгоритмы склонны к переоценке стабильности, что приводит к недостаточному учету рисков и упущению возможностей для повышения доходности. В результате, портфели, сформированные с использованием этих методов, могут оказаться недостаточно устойчивыми к шокам и неспособными обеспечить желаемые результаты в периоды турбулентности.

Традиционные методы построения инвестиционных портфелей зачастую опираются на статические модели, что ограничивает их способность к адаптации к быстро меняющимся рыночным условиям. Эти модели, как правило, концентрируются на структурированных данных — исторических ценах, финансовых отчетах — и упускают из виду важные сигналы, скрытые в неструктурированной информации. Речь идет о новостных статьях, социальных сетях, аналитических отчетах, содержащих мнения и прогнозы, которые могут предвосхищать рыночные движения. Игнорирование этих источников информации снижает способность портфеля оперативно реагировать на возникающие риски и использовать новые возможности, особенно в периоды повышенной волатильности и неопределенности. Поэтому, для повышения эффективности портфеля необходимо разрабатывать методы, способные извлекать и анализировать полезные данные из неструктурированных источников.

Эффективное объединение разнородных источников данных представляет собой серьезную проблему при построении устойчивых инвестиционных портфелей, особенно в периоды высокой рыночной волатильности. Традиционные подходы часто ограничиваются структурированными данными, упуская ценные сигналы, содержащиеся в неструктурированных источниках, таких как новостные ленты, социальные сети и аналитические отчеты. Интеграция этих данных требует продвинутых методов обработки естественного языка и машинного обучения для извлечения релевантной информации и ее корректной интерпретации. В условиях стресса на рынке, когда корреляции между активами могут резко меняться, способность быстро адаптироваться к новым данным и пересматривать портфельные веса становится критически важной для минимизации рисков и сохранения капитала. Успешное решение этой задачи позволяет создавать портфели, более устойчивые к непредсказуемым событиям и способные генерировать стабильную доходность в долгосрочной перспективе.

Искусственный Интеллект: Новый Подход к Дизайну Портфелей

Большие языковые модели (БЯМ) предоставляют мощный инструмент для анализа огромных объемов финансовых данных, выявления скрытых взаимосвязей и прогнозирования динамики рынков. Их способность обрабатывать и интерпретировать как структурированные (например, котировки акций, финансовые отчеты), так и неструктурированные данные (новостные статьи, аналитические обзоры, социальные сети) позволяет выходить за рамки традиционного количественного анализа. БЯМ используют алгоритмы машинного обучения для распознавания паттернов, корреляций и аномалий в данных, что может способствовать более точному прогнозированию рыночных тенденций и выявлению потенциальных инвестиционных возможностей. Эффективность прогнозов напрямую зависит от объема и качества обучающих данных, а также от сложности используемой модели.

Использование больших языковых моделей (LLM) позволяет выйти за рамки исключительно количественных методов при формировании инвестиционного портфеля. Традиционно, портфели конструировались на основе математических моделей, учитывающих исторические данные о ценах и доходности активов. LLM, напротив, способны анализировать неструктурированные данные, такие как новостные статьи, отчеты аналитиков, посты в социальных сетях и стенограммы конференций, извлекая из них качественную информацию и оценивая настроения рынка. Это позволяет учитывать факторы, не поддающиеся прямой количественной оценке, и более точно прогнозировать рыночные движения, что, в свою очередь, способствует повышению эффективности инвестиционной стратегии и снижению рисков.

BloombergGPT представляет собой пример специализированной большой языковой модели (LLM), обученной исключительно на обширном массиве финансовых данных, включая исторические рыночные данные, финансовые новости, пресс-релизы компаний и данные аналитиков. В отличие от универсальных LLM, обученных на широком спектре текстов, такая специализированная подготовка позволяет BloombergGPT демонстрировать повышенную точность и релевантность при решении задач, специфичных для финансовой сферы, таких как анализ настроений, прогнозирование рыночных тенденций и извлечение ключевой информации из финансовых документов. Использование специализированных моделей, как BloombergGPT, позволяет добиться более эффективной обработки и интерпретации финансовых данных, что критически важно для принятия обоснованных инвестиционных решений.

Проверка Подхода: Результаты в Различных Рыночных Условиях

В рамках исследования была проведена оценка подхода к построению секторальных портфелей на основе больших языковых моделей (LLM) в двух различных фазах рыночной динамики: стабильной и волатильной. Тестирование включало моделирование портфельных стратегий, управляемых LLM, в периодах, характеризующихся различной степенью рыночной турбулентности. Стабильная фаза отражала периоды с низкими колебаниями цен и предсказуемым рыночным поведением, в то время как волатильная фаза моделировала периоды повышенной неопределенности и резких изменений цен на активы. Целью являлась оценка способности LLM адаптироваться к различным рыночным условиям и генерировать стабильную доходность.

В процессе тестирования секторального построения портфелей на основе больших языковых моделей (LLM) непрерывно отслеживались и сравнивались с бенчмарк-индексами ключевые показатели эффективности, включая накопленную доходность (Cumulative Return), относительную волатильность (Relative Volatility) и коэффициент Шарпа (Sharpe Ratio). Мониторинг данных показателей осуществлялся как в стабильных, так и в волатильных рыночных фазах, что позволило оценить производительность LLM-портфелей в различных экономических условиях и сравнить их с традиционными секторальными инвестициями. Коэффициент Шарпа, рассчитываемый как (R_p - R_f) / \sigma_p, где R_p — доходность портфеля, R_f — безрисковая ставка, а \sigma_p — стандартное отклонение доходности портфеля, являлся одним из основных критериев оценки эффективности инвестиций.

Для выявления ключевых факторов, определяющих эффективность портфелей, построенных на основе анализа больших языковых моделей, был применен метод главных компонент (Principal Component Analysis, PCA). Результаты PCA подтвердили способность моделей выявлять и учитывать значимые рыночные сигналы. Анализ главных компонент позволил установить, что изменения в составе портфелей, предложенные языковой моделью, коррелируют с изменениями ключевых макроэкономических показателей и новостного фона, что свидетельствует о способности модели учитывать внешние факторы, влияющие на динамику секторов экономики. Выявленные компоненты объясняют значительную часть дисперсии доходности портфелей, подтверждая, что LLM-основанный подход не является случайным, а базируется на анализе релевантных данных.

В ходе тестирования стратегии построения портфелей на основе секторов, управляемой большими языковыми моделями (LLM), было выявлено, что в периоды стабильности рынка портфели демонстрируют сопоставимые или превосходящие значения коэффициента Шарпа по сравнению с отраслевыми индексами. Однако в периоды высокой волатильности наблюдается снижение эффективности LLM-портфелей, с диапазоном значений коэффициента Шарпа от приблизительно -0.06 до 0.13, в зависимости от сектора и используемой модели. Данная динамика указывает на то, что эффективность LLM-стратегий чувствительна к рыночным условиям и может снижаться при увеличении волатильности.

В ходе исследования было установлено, что портфели, сформированные на основе секторального анализа с использованием больших языковых моделей (LLM), демонстрируют превосходство над отраслевыми бенчмарками в периоды стабильности рынка (январь-март 2025 года). Однако, в условиях повышенной волатильности (апрель-июнь 2025 года) наблюдается снижение или даже отрицательная результативность по сравнению с теми же бенчмарками. Данная тенденция указывает на то, что эффективность LLM-портфелей сильно зависит от рыночной конъюнктуры и может снижаться при резких колебаниях цен.

Анализ портфелей, построенных на основе больших языковых моделей (LLM) и показавших результаты хуже, чем у отраслевых бенчмарков, выявил тенденцию к более низкой относительной волатильности по сравнению с этими бенчмарками. Данный факт указывает на склонность LLM к снижению риска в процессе формирования портфелей. Наблюдаемая более низкая волатильность предполагает, что модели, демонстрирующие отрицательную результативность, отдают предпочтение активам с меньшей степенью колебаний цен, что, в свою очередь, может ограничивать потенциальную доходность в периоды рыночного роста, но и смягчать потери в периоды снижения.

Понимание и Совершенствование Поведения AI-Управляемых Портфелей

Анализ волатильности весов в портфеле, сформированном искусственным интеллектом, показал значительную степень изменения долей отдельных акций. Данное явление позволяет оценить уверенность языковой модели в принятых решениях и ее склонность к риску. Высокая волатильность весов может свидетельствовать о неустойчивости стратегии и повышенной чувствительности к рыночным колебаниям, тогда как низкая — о консервативном подходе и потенциально упущенных возможностях. Изучение этих изменений предоставляет ценные данные для понимания «внутренней логики» алгоритма и дальнейшей калибровки модели, что необходимо для согласования инвестиционной стратегии с конкретными целями и предпочтениями инвестора.

Анализ поведения инвестиционного портфеля, управляемого искусственным интеллектом, выявил необходимость интеграции экспертной оценки для достижения оптимальных результатов. Полученные данные о колебаниях весов активов позволяют не только оценить уверенность модели и её склонность к риску, но и скорректировать её работу в соответствии с конкретными инвестиционными целями. Использование человеческого суждения, основанного на глубоком понимании рынка и индивидуальных предпочтениях инвестора, позволяет уточнить стратегию, снизить потенциальные потери и максимизировать доходность. Таким образом, комбинация возможностей искусственного интеллекта и опыта профессионалов формирует надежный и гибкий инструмент для управления капиталом, способный адаптироваться к изменяющимся условиям и обеспечивать стабильный рост инвестиций.

Гибридные системы принятия решений, объединяющие аналитические возможности искусственного интеллекта с экспертным контролем, представляют собой перспективный подход к оптимизации инвестиционных портфелей и снижению рисков. В этих системах, алгоритмы, основанные на больших языковых моделях, предоставляют ценные инсайты и прогнозы, однако окончательное решение о включении или исключении активов остается за квалифицированными финансовыми аналитиками. Такой симбиоз позволяет использовать скорость и масштабируемость ИИ для обработки огромных объемов данных, в то время как человеческая интуиция и опыт обеспечивают критическую оценку, учитывающую факторы, не всегда улавливаемые алгоритмами. Данный подход не только повышает потенциальную доходность портфеля, но и способствует более обоснованному управлению рисками, позволяя учитывать как количественные показатели, так и качественные аспекты, влияющие на инвестиционную привлекательность активов.

Современные инвестиционные стратегии, основанные на непрерывном анализе больших языковых моделей (LLM), позволяют формировать портфели, способные оперативно реагировать на изменения рыночной конъюнктуры. В отличие от традиционных подходов, требующих периодической переоценки и ручной корректировки, LLM способны в режиме реального времени обрабатывать огромные объемы данных — новостные ленты, финансовые отчеты, макроэкономические показатели — и выявлять закономерности, предсказывающие будущие колебания цен. Благодаря этому, портфель может быть автоматически скорректирован, например, путем увеличения доли активов, демонстрирующих потенциал роста, или снижения риска за счет перераспределения средств в более консервативные инструменты. Такая динамическая адаптация не только повышает устойчивость портфеля к неблагоприятным рыночным условиям, но и открывает возможности для извлечения дополнительной прибыли за счет своевременного использования возникающих тенденций и предотвращения потерь.

Исследование демонстрирует, что современные системы, подобные используемым в финансовом моделировании, подвержены влиянию времени и рыночной конъюнктуры. Как и любая сложная структура, их эффективность может снижаться в условиях нестабильности. В этой связи, замечание Марка Аврелия представляется особенно актуальным: «Не трать остаток своей жизни на мысли о других, когда ты не можешь даже правильно управлять собой». Использование больших языковых моделей для построения портфелей, как показано в работе, требует осознания их ограничений и умения адаптироваться к меняющимся условиям. Подход, сочетающий возможности генеративного искусственного интеллекта с традиционными количественными методами, позволяет не только повысить эффективность инвестиций в спокойные периоды, но и минимизировать риски в условиях повышенной волатильности, обеспечивая тем самым более устойчивое развитие системы.

Что дальше?

Представленное исследование, подобно многим инженерным начинаниям, выявило закономерную, хотя и не всегда приятную истину: системы превосходно функционируют в предсказуемой среде, но их адаптивность неизбежно снижается при нарастании энтропии. Использование больших языковых моделей для построения отраслевых инвестиционных портфелей демонстрирует перспективность лишь в периоды относительной стабильности. Это не провал, но напоминание о том, что время — не просто метрика доходности, а среда, полная непредсказуемых ошибок и, как следствие, возможностей для улучшения.

Будущие исследования должны сосредоточиться не на попытках создать идеальный алгоритм, невосприимчивый к рыночным колебаниям, а на разработке гибридных систем, сочетающих сильные стороны количественного анализа и качественной оценки, осуществляемой языковыми моделями. Важно признать, что инциденты — это не отклонения от нормы, а шаги системы на пути к зрелости, и каждая ошибка предоставляет ценные данные для самокоррекции.

В конечном счете, задача не в том, чтобы предсказать будущее, а в том, чтобы создать системы, способные достойно адаптироваться к его неопределенности. Все системы стареют — вопрос лишь в том, как они это делают, и насколько изящно используют накопленный опыт для поддержания своей функциональности в меняющемся ландшафте времени.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.24526.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-01 08:06