Когда конкуренция становится устойчивой: как разнообразие агентов стабилизирует рынки

Автор: Денис Аветисян

Исследование показывает, как взаимодействие разнородных агентов в финансовых рынках приводит к более устойчивому сосуществованию, чем жесткая конкуренция.

"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

Многоагентное обучение с подкреплением для моделирования рыночной микроструктуры и анализа стратегического взаимодействия.

Вопросы алгоритмического сговора в многоагентных системах остаются открытыми, несмотря на растущее применение ИИ в финансовых рынках. В работе ‘Multi-Agent Reinforcement Learning for Market Making: Competition without Collusion’ предложен иерархический подход на основе обучения с подкреплением для изучения взаимодействия гетерогенных агентов в контексте маркет-мейкинга. Эксперименты показали, что адаптивные гибридные агенты демонстрируют более устойчивое сосуществование и эффективное распределение потока ордеров по сравнению с чисто конкурентными, оказывая при этом меньшее негативное влияние на прибыль других участников. Возможно ли создание более эффективных механизмов стимулов для поддержания конкурентного баланса и предотвращения нежелательных взаимодействий в сложных алгоритмических системах?

Иерархическая многоагентная архитектура, переключающая агентов между эгоистичным и соревновательным режимами, демонстрирует, что устойчивость системы зависит не от жесткой структуры, а от способности к адаптации ролей, предвещая как сотрудничество, так и конфликты в её развитии.

Экосистемы Рынка: Основы Агентного Моделирования

Традиционное финансовое моделирование упрощает поведение участников рынка, игнорируя возникающие динамики, обусловленные взаимодействием множества агентов. В результате, прогнозы и оценки рисков часто оказываются неточными. Альтернативным подходом является агент-ориентированное моделирование (ABM), позволяющее симулировать децентрализованные взаимодействия и исследовать сложные системы, состоящие из автономных агентов. В данной работе представлена иерархическая многоагентная архитектура для моделирования стратегических ролей на финансовом рынке, обеспечивающая создание разнообразных агентов с уникальными целями и процессами принятия решений, что позволяет реалистично отразить сложность финансовых систем. Система — это не машина, это сад; недостаток внимания к деталям и разнообразию порождает технический долг, который трудно исправить.

Обучение Агентов и Разнообразие Стратегий

Каждый агент, включая A и его варианты B1, B2 и ⋆, обучается с использованием алгоритма Proximal Policy Optimization (PPO) для максимизации индивидуальной награды. Агент A ориентирован на принципы маркет-мейкинга, стремясь к поддержанию ликвидности и минимизации транзакционных издержек. Агент B1 нацелен на максимизацию собственной прибыли, игнорируя общее благополучие рынка. Агент B2 функционирует в игре с нулевой суммой, подавляя награду агента A, создавая соревновательную среду. Агент B⋆ использует обучаемый параметр модуляции для балансирования между личными интересами и конкурентным поведением, адаптируясь к стратегии других агентов.

Оценка Эффективности и Рыночная Динамика

Для анализа синхронного котирования, схожести цен и расхождений в запасах между агентами применяются структурные метрики, позволяющие оценить эффективность стратегий каждого агента и выявить зоны взаимодействия и конкуренции. В качестве ключевого индикатора используется коэффициент Шарпа, измеряющий доходность с поправкой на риск. Агент B⋆ достиг коэффициента Шарпа 1.742, сопоставимого с результатом агента A (1.775). Анализ рисков, связанных с запасами, позволяет оценить, насколько эффективно каждый агент управляет своими активами в условиях колебаний рынка. Поток ордеров и волатильность рынка отслеживаются для понимания общей динамики и влияния взаимодействий между агентами. Агент B⋆ захватил 67.0% доли рынка, значительно превзойдя показатели агента A.

Прогностическая Сила и Будущее Финансового Моделирования

Результаты исследования демонстрируют, что агентное моделирование (ABM), в сочетании с обучением с подкреплением, представляет собой эффективный подход к пониманию сложных финансовых систем. В ходе экспериментов агент B⋆ достиг среднего PnL в размере 285.461, превзойдя показатель агента A (172.469). Агент B2, доминируя над агентом A с долей рынка в 75.0%, привел к снижению PnL для агента A (81.476), в то время как агент B⋆ незначительно превзошел агента B1 (218.830 против 215.023). Дальнейшие исследования будут сосредоточены на включении реалистичных элементов рыночной микроструктуры и изучении влияния регуляторных вмешательств. Изучение взаимосвязи между рыночной волатильностью и базовыми стратегиями агентов может улучшить наши прогностические возможности. Устойчивость системы не в уверенности, а в умении предвидеть неизбежное.

Исследование взаимодействия агентов в финансовых рынках неизбежно приводит к осознанию хрупкости равновесия. Попытки построить совершенную систему, где каждый участник оптимизирован для конкуренции, обречены на провал. Как справедливо заметил Джон Маккарти: «Искусственный интеллект – это не создание машин, думающих как люди, а создание машин, думающих». В данном контексте, адаптивность гибридных агентов, способных к компромиссу и сотрудничеству, представляется не признаком слабости, а необходимостью для устойчивого сосуществования. Архитектура рынка – это компромисс, застывший во времени, и игнорирование этого факта чревато системными ошибками. Технологии сменяются, зависимости остаются, и в конечном итоге, именно способность к эволюции определяет выживание.

Что Дальше?

Представленная работа лишь слегка приоткрывает завесу над сложной динамикой многоагентных систем в финансовых рынках. Утверждать, что гибридные агенты демонстрируют большую устойчивость – значит лишь констатировать, что даже в искусственных экосистемах выживают те, кто умеет приспосабливаться, а не только конкурировать. Архитектура, в данном случае, — это способ отложить хаос, а не победить его. Очевидно, что вопрос о возникновении действительно коллективного поведения, превосходящего простую сумму индивидуальных стратегий, остается открытым.

Попытки построить идеального маркет-мейкера – это иллюзия. Нет лучших практик, есть лишь выжившие. Следующим шагом представляется исследование не просто адаптации агентов к меняющимся условиям, но и их способности к эволюции стратегий. Необходимо учитывать не только явные сигналы рынка, но и скрытые корреляции, формирующиеся в результате взаимодействия агентов. Порядок — это кеш между двумя сбоями, и рано или поздно этот кеш будет очищен.

Более того, данное исследование, по сути, лишь моделирует упрощенную версию реальности. В настоящих финансовых рынках действуют иррациональные агенты, подверженные эмоциям и когнитивным искажениям. Понимание того, как эти факторы влияют на динамику рынка, — задача, требующая более сложных моделей и, возможно, иных подходов к анализу.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.25929.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-02 00:04