Когда позиция имеет значение: как искусственный интеллект учится торговать на реальном рынке

от

Автор: Денис Аветисян

Как учитывать текущие позиции при торговле с помощью больших языковых моделей и обучения с подкреплением для достижения лучших результатов и управления рисками.

"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
В архитектуре FinPos, разнородные агенты анализа собирают информацию из внешней среды, формируя многослойную память, где наиболее релевантные данные, отобранные для текущего решения, передаются в рабочую память для генерации торговых действий, а многовременные вознаграждения направляют процесс самообучения, углубляя накопленный опыт в более глубокие слои памяти.
В архитектуре FinPos, разнородные агенты анализа собирают информацию из внешней среды, формируя многослойную память, где наиболее релевантные данные, отобранные для текущего решения, передаются в рабочую память для генерации торговых действий, а многовременные вознаграждения направляют процесс самообучения, углубляя накопленный опыт в более глубокие слои памяти.

Разработка и тестирование системы FinPos – торгового агента, учитывающего размер и состав портфеля.

Несмотря на перспективность больших языковых моделей (LLM) в обработке финансовых данных, существующие торговые агенты часто не учитывают непрерывное управление позициями и риски, связанные с колебаниями рынка. В данной работе, посвященной разработке системы ‘FinPos: A Position-Aware Trading Agent System for Real Financial Markets’, предложен агент FinPos, оптимизированный для учета позиции и управления рисками в реалистичных рыночных условиях. Эксперименты демонстрируют, что FinPos превосходит современные торговые агенты в задаче, требующей непрерывного управления позициями, благодаря использованию многовременных вознаграждений и двойной системы принятия решений. Какие еще возможности для долгосрочного принятия решений на рынке открываются при использовании LLM-центрированных агентских систем?

Эволюция Финансового Искусственного Интеллекта

Традиционное финансовое моделирование часто сталкивается со сложностью и шумом реальных рынков, что открывает возможности для применения искусственного интеллекта. Существующие методы нередко упрощают рыночную динамику, не учитывая множество взаимосвязанных факторов.

Первые подходы к применению ИИ в финансах были ограничены данными и алгоритмами, не отражая нюансы рыночной конъюнктуры. Недостаточно внимания уделялось адаптивности моделей, что приводило к низкой точности прогнозов.

Введение информации о позиции требует от агента прогнозирования текущих рыночных тенденций и управления остатками позиций на счете, что делает агентов, разработанных для задач без учета позиции, неэффективными при решении новых задач позиционно-ориентированной торговли.
Введение информации о позиции требует от агента прогнозирования текущих рыночных тенденций и управления остатками позиций на счете, что делает агентов, разработанных для задач без учета позиции, неэффективными при решении новых задач позиционно-ориентированной торговли.

Появление больших языковых моделей (LLM) открыло перспективы, однако их применение в финансах потребовало специализированных архитектур. Существующие LLM часто не обладают способностью к интеграции долгосрочного планирования и надежного управления рисками.

Стабильность на финансовых рынках – лишь иллюзия, маскируемая течением времени.

FinPos: Интеллект, Осознающий Позицию

Агент FinPos – это система для торговли, выходящая за рамки традиционных моделей благодаря включению концепции ‘Осведомленности о позиции’. В отличие от систем, ориентированных только на текущие рыночные данные, FinPos учитывает историю и текущее состояние своих позиций, что позволяет эффективно управлять рисками и оптимизировать стратегии.

В основе FinPos лежит обучение с подкреплением (Deep Reinforcement Learning), позволяющее агенту адаптироваться к сложным рыночным сценариям и оптимизировать торговые стратегии без явного программирования. Использование глубоких нейронных сетей обеспечивает способность агента к обобщению и эффективной работе в условиях высокой волатильности.

Ключевым нововведением является система ‘Многовременного вознаграждения’, стимулирующая как краткосрочные прибыли, так и долгосрочную устойчивость. Кроме того, FinPos использует ‘Модуль обработки рыночных сигналов’ для фильтрации и структурирования рыночных данных, обеспечивая принятие обоснованных решений.

Внутренняя Архитектура FinPos: Симфония Агентов

В основе FinPos лежит архитектура, состоящая из взаимодействующих агентов принятия решений. Агент ‘Агент Оценки Направления’ определяет оптимальную торговую ориентацию – покупку, продажу или удержание – на основе анализа рыночной ситуации. Данный агент использует комбинацию технических и фундаментальных индикаторов для прогнозирования ценовых движений.

Агент ‘Агент Оценки Объема’ динамически регулирует размер позиции, стремясь минимизировать риски и максимизировать потенциальную прибыль. Регулировка осуществляется на основе оценки волатильности, текущего размера позиции и общего капитала. Этот агент использует алгоритмы управления капиталом, направленные на поддержание оптимального соотношения риск/доходность.

Взаимодействие этих агентов осуществляется под управлением системы ‘Многовременного вознаграждения’, которая обеспечивает согласованность стратегии в различных временных масштабах. Система оценивает результаты торговли и корректирует поведение агентов для поддержания стабильной производительности. Такая структура позволяет FinPos адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям и поддерживать надежную торговую стратегию.

Метрики Производительности и Риск-Скорректированная Доходность

Агент FinPos демонстрирует стабильно высокую производительность, достигая кумулятивной доходности в 54.99% по акциям TSLA. Это свидетельствует о способности агента генерировать значительную прибыль в долгосрочной перспективе.

Ключевым преимуществом FinPos является эффективное управление рисками. Максимальная просадка по акциям TSLA составила 42.34%, что существенно ниже, чем у базовых моделей обучения с подкреплением, таких как A3C (96.6%). Это указывает на способность агента ограничивать потенциальные убытки.

FinPos достиг коэффициента Шарпа 0.67 по акциям TSLA, превосходя все сравниваемые базовые модели, а также демонстрирует наивысший коэффициент Кальмара. Эти показатели подтверждают, что FinPos эффективно балансирует прибыльность и риск, предлагая существенное преимущество. Время не щадит никого, но достойная инфраструктура способна противостоять его разрушительному воздействию.

Будущее FinPos: Масштабирование и Расширение

Дальнейшие исследования будут сосредоточены на интеграции альтернативных источников данных для повышения эффективности обработки рыночных сигналов. Ожидается, что это позволит улавливать более тонкие тенденции и повысить точность прогнозов, особенно в условиях волатильности.

Изучение передовых методов обучения с подкреплением может открыть еще больший потенциал оптимизации. В частности, рассматривается возможность применения алгоритмов, способных к самообучению и адаптации к изменяющимся рыночным условиям.

Архитектура FinPos может быть адаптирована к различным классам активов и торговым стратегиям, расширяя сферу ее применимости. Это делает ее универсальным инструментом для автоматизированной торговли и управления портфелем. В конечном итоге, FinPos представляет собой значительный шаг на пути к созданию действительно интеллектуальных и адаптивных финансовых агентов.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к созданию систем, способных адаптироваться к динамичной среде финансовых рынков. FinPos, как агент, учитывающий позицию и риски, воплощает идею о том, что любая стабильность – лишь временное состояние, обусловленное кэшированием данных во времени. Г.Х. Харди метко заметил: «Математика — это наука об иллюзиях, более убедительных, чем реальность». Подобно тому, как математические модели стремятся к упрощению сложной реальности, FinPos пытается ориентироваться в неопределенности рынка, используя LLM и обучение с подкреплением. Осознание позиции и управление рисками – ключевые элементы, позволяющие агенту функционировать в условиях постоянных изменений и задержек, которые, по сути, являются неизбежным налогом каждого запроса в этой сложной системе.

Что впереди?

Представленная работа, демонстрируя возможности агента FinPos в реальных финансовых условиях, лишь подчеркивает неизбежную сложность систем, оперирующих во времени. Успех в краткосрочной перспективе не гарантирует устойчивости в долгосрочной – стабильность, как часто бывает, оказывается лишь отсрочкой неизбежного. Вопрос не в том, насколько точно модель предсказывает будущее, а в том, как она адаптируется к его непредсказуемости.

Очевидным направлением дальнейших исследований представляется углубленное изучение механизмов самосохранения агента. Необходимо перейти от оптимизации прибыли к оптимизации выживаемости, поскольку любая система, даже самая совершенная, подвержена энтропии. Искусственное внедрение “позиционной осознанности” – лишь первый шаг к созданию агента, способного адекватно оценивать не только текущую ситуацию, но и свою роль в динамично меняющемся окружении.

Важно признать, что финансовые рынки – это не просто набор данных, а сложная адаптивная система, эволюционирующая со временем. Любая модель, претендующая на успех, должна учитывать эту эволюцию, а не просто экстраполировать прошлые тенденции. Иначе, она обречена на повторение ошибок, неизбежных для любой системы, игнорирующей течение времени.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.27251.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-03 18:22