Торговая система RMATS: адаптация портфеля к геополитической турбулентности

Автор: Денис Аветисян

Новая система, основанная на взаимодействии множества агентов, позволяет минимизировать риски и оптимизировать инвестиционный портфель в условиях нестабильности мировой политики.

"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 условиях геополитической нестабильности, стратегия RMATS демонстрирует наиболее устойчивую динамику сохранения капитала, характеризующуюся минимальными колебаниями в сравнении с другими подходами, что указывает на ее способность смягчать риски в периоды повышенной волатильности.

Представлена рекурсивная многоагентная торговая система (RMATS) для итеративной оптимизации портфеля с акцентом на контроль за риском падения стоимости активов в периоды геополитической неопределенности.

Несмотря на растущую волатильность финансовых рынков, эффективное управление портфелем в условиях геополитической неопределенности остается сложной задачей. В статье ‘Recursive Multi-Agent Trading System: Iterative Optimized Portfolio Strategy Under Geopolitical Uncertainty’ представлена рекурсивная многоагентная система (RMATS), предназначенная для минимизации просадок портфеля путем координации специализированных агентов и приоритезации контроля за негативными рисками. Экспериментальные результаты демонстрируют, что RMATS превосходит традиционные подходы, такие как MVO, по показателю максимальной просадки, особенно в периоды геополитического стресса. Возможно ли дальнейшее совершенствование RMATS за счет интеграции более сложных моделей анализа рисков и адаптации к меняющимся условиям рынка?

Неизбежность Изменений: Потребность в Адаптивных Стратегиях

Традиционные методы оптимизации инвестиционного портфеля часто оказываются неэффективными при столкновении с динамичным и непредсказуемым влиянием геополитических событий. Стандартные модели, такие как оптимизация «средняя доходность — дисперсия», как правило, не способны адекватно учесть системные риски, возникающие из-за политической нестабильности, международных конфликтов или неожиданных изменений в мировой торговле. Эти события могут приводить к резким колебаниям на финансовых рынках, что существенно снижает эффективность традиционных стратегий и увеличивает вероятность значительных потерь. В связи с этим, возникает потребность в подходах, способных учитывать геополитические факторы и адаптироваться к изменяющимся условиям, чтобы обеспечить более стабильную и предсказуемую доходность портфеля.

Геополитические события, такие как конфликты, политическая нестабильность и изменения в торговой политике, создают системные риски, которые стандартные модели оптимизации портфеля, включая широко используемую оптимизацию «средняя доходность — дисперсия», часто не способны адекватно учитывать. Эти модели, как правило, полагаются на исторические данные и статистические корреляции, которые могут быть существенно искажены или разрушены неожиданными геополитическими шоками. В результате, портфели, сформированные на основе этих моделей, могут оказаться уязвимыми к значительным просадкам и потерям в периоды повышенной неопределенности. Неспособность учесть качественные факторы и нелинейные взаимодействия между геополитическими событиями и финансовыми рынками ограничивает эффективность традиционных подходов в условиях современной глобальной экономики.

В условиях постоянно меняющейся геополитической обстановки, традиционные методы управления инвестиционным портфелем оказываются недостаточно эффективными для защиты от значительных потерь. Необходимость в проактивной и адаптируемой системе, способной оперативно реагировать на возникающие риски, становится очевидной. Такая система должна не просто учитывать потенциальные угрозы, но и динамически корректировать структуру портфеля, минимизируя возможность существенных просадок. Именно гибкость и способность к адаптации позволяют эффективно нивелировать негативное влияние непредсказуемых событий, обеспечивая более стабильную и предсказуемую доходность инвестиций даже в периоды повышенной волатильности и неопределенности.

Система RMATS призвана заполнить пробел в существующих подходах к управлению портфелем, интегрируя оценку геополитических рисков в режиме реального времени в надежный многоагентный фреймворк. В отличие от традиционных моделей, которые часто игнорируют или недооценивают влияние непредсказуемых событий, RMATS динамически адаптируется к меняющейся обстановке, стремясь минимизировать потенциальные потери. В ходе 561-дневного тестирования система продемонстрировала максимальную просадку всего в 9.62%, что свидетельствует о её способности эффективно справляться с турбулентностью на финансовых рынках и обеспечивать более стабильные результаты для инвесторов даже в условиях повышенной неопределенности.

Стратегия RMATS автоматически увеличивает долю облигаций и золота в портфеле в периоды геополитической напряженности, что видно по красному выделению соответствующих событий на графике.

Симбиоз Агентов: Архитектура RMATS

В архитектуре RMATS коммуникация и взаимодействие между специализированными агентами осуществляется посредством рекурсивного протокола координации. Этот протокол обеспечивает итеративный процесс обмена информацией, позволяя агентам согласовывать свои действия и совместно решать задачи оценки рисков и управления портфелем. Рекурсивная природа протокола подразумевает, что агенты могут обмениваться информацией многократно, уточняя и корректируя свои действия на основе получаемых ответов, что повышает общую эффективность системы и способствует ее адаптации к изменяющимся рыночным условиям. Протокол позволяет агентам не только передавать данные, но и запрашивать конкретную информацию, формируя динамическую сеть взаимодействия.

Агент-менеджер является центральным компонентом архитектуры RMATS и отвечает за оркестрацию работы специализированных агентов. Для распространения сигналов и координации действий используется механизм BroadcastMessage, позволяющий менеджеру эффективно доводить указания до всех агентов одновременно. Этот подход обеспечивает согласованную работу системы и позволяет быстро реагировать на изменения рыночной ситуации. BroadcastMessage включает в себя данные о текущем состоянии системы, целевые показатели и инструкции для каждого агента, обеспечивая единую точку управления и координации в рамках многоагентной системы.

В архитектуре RMATS ключевыми агентами являются агент анализа настроений (Sentiment Agent), агент анализа данных (Analysis Agent) и агент оценки рисков (Risk Agent). Агент анализа настроений отвечает за сбор и обработку данных о настроениях рынка, полученных из различных источников. Агент анализа данных осуществляет технический и фундаментальный анализ финансовых инструментов. Агент оценки рисков проводит количественную оценку рисков, связанных с портфелем, и предоставляет рекомендации по управлению ими. Каждый агент специализируется на конкретном аспекте оценки рисков и управления портфелем, что позволяет системе проводить комплексный анализ и принимать обоснованные инвестиционные решения.

Модульная архитектура RMATS обеспечивает быструю адаптацию и реакцию на изменяющиеся рыночные условия. В ходе тестирования было установлено, что система сходится к стабильному состоянию в медиане за 2 раунда. Более того, 74.1% шагов процесса сходится при $r \leq 2$ , где r представляет собой количество итераций, необходимых для достижения сходимости. Данная скорость сходимости позволяет оперативно реагировать на изменения и принимать своевременные решения в управлении рисками и портфелем.

Архитектура совместной работы агентов RMATS предусматривает трансляцию управляющих сообщений [latex]BroadcastMessageMrM^{r}[/latex] от менеджера всем агентам и получение ответов в виде сообщений [latex]AgentMessage𝐦ir\mathbf{m}\_{i}^{r}[/latex], при этом проверка сходимости определяет продолжение работы, а агент оценки рисков может при необходимости активировать механизм аварийной остановки. — Архитектура совместной работы агентов RMATS предусматривает трансляцию управляющих сообщений $BroadcastMessageMrM^{r}$ от менеджера всем агентам и получение ответов в виде сообщений $AgentMessage𝐦ir\mathbf{m}\_{i}^{r}$ , при этом проверка сходимости определяет продолжение работы, а агент оценки рисков может при необходимости активировать механизм аварийной остановки.

Диагностика Рисков: Механизмы Оценки в RMATS

Агент анализа настроений использует метод «Разница в Разницах» (Difference-in-Differences, DiD) для количественной оценки влияния геополитических событий на доходность секторов экономики. Методика DiD позволяет оценить причинно-следственную связь, сравнивая изменение доходности конкретного сектора после события с изменением доходности контрольной группы секторов, не подверженных прямому воздействию того же события. Полученные оценки влияния используются для генерации оценки риска в режиме реального времени, что позволяет оперативно реагировать на изменения рыночной конъюнктуры, вызванные геополитическими факторами. Данный подход позволяет выявить и оценить краткосрочные и долгосрочные последствия геополитических событий для различных отраслей экономики.

Агент анализа формирует итоговый рыночный сигнал, комбинируя макроэкономическое факторное моделирование с классификацией режимов на основе скрытых марковских моделей (HMM). Макроэкономическое моделирование учитывает ключевые экономические показатели для определения базовых тенденций. Классификация режимов HMM позволяет идентифицировать различные состояния рынка (например, рост, падение, боковое движение) и их вероятности. Для повышения точности и снижения шума, полученные сигналы подвергаются фильтрации Калмана, что позволяет объединить данные с учетом их неопределенности и динамически адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям. Итоговый сигнал представляет собой взвешенную комбинацию этих компонентов, обеспечивая комплексную оценку рыночной ситуации.

Агент управления рисками использует оценку условной ценности под риском (CVaR) для количественной оценки потенциальных убытков в «худшем сценарии». CVaR, в отличие от стандартного отклонения, фокусируется исключительно на убытках, превышающих определенный порог, предоставляя более точную меру риска для инвесторов, обеспокоенных существенными потерями. В дополнение к оценке CVaR, агент реализует адаптивный предохранитель (circuit breaker), который динамически регулирует пороги срабатывания в зависимости от текущей волатильности рынка. Это позволяет смягчить убытки во время периодов высокой турбулентности, автоматически корректируя стратегию для защиты капитала и минимизации негативного воздействия рыночных шоков.

Многоуровневый подход к обработке сигналов, применяемый в RMATS, обеспечивает надежную оценку рисков и демонстрирует максимальную просадку в 9.62%. Этот показатель существенно ниже, чем у методов Mean-Variance Optimization (MVO) — 15.49% — и анализа тональности на основе FinBERT — 15.28%. Сравнение этих показателей подтверждает эффективность комплексной обработки данных для снижения потенциальных потерь в периоды высокой волатильности и повышения стабильности инвестиционного портфеля.

Стратегия RMATS демонстрирует наиболее сдержанную динамику просадок, особенно во время событий, связанных с израильско-палестинским конфликтом и разворотом процентных ставок.

Обучение и Адаптация: Перспективы RMATS

Система RMATS представляет собой инновационный подход к оптимизации инвестиционного портфеля, выходящий за рамки традиционных методов. В отличие от статичных моделей, RMATS использует возможности обучения с подкреплением, что позволяет системе накапливать опыт и совершенствовать процесс принятия решений с течением времени. Вместо заранее заданных правил, алгоритм самостоятельно анализирует исторические данные и текущую рыночную ситуацию, адаптируя веса активов в портфеле для максимизации доходности при одновременном снижении рисков. Такой подход имитирует процесс обучения, характерный для живых организмов, где ошибки прошлого становятся основой для улучшения будущих результатов, обеспечивая более гибкое и эффективное управление инвестициями в динамично меняющихся условиях.

В основе системы RMATS лежит применение глубоких Q-сетей (DQN) для оптимизации весов портфеля. В отличие от традиционных методов, которые опираются на заранее заданные правила или статистические модели, DQN позволяет системе обучаться на исторических данных и самостоятельно находить оптимальные стратегии распределения активов. Этот подход, вдохновленный принципами обучения с подкреплением, позволяет динамически корректировать веса портфеля, стремясь к максимизации доходности при одновременном снижении уровня риска. DQN анализирует различные сценарии развития рынка и оценивает потенциальное влияние каждого актива на общую доходность и риск портфеля, что позволяет принимать более взвешенные и обоснованные инвестиционные решения. Такой адаптивный подход особенно важен в условиях высокой волатильности и неопределенности на финансовых рынках.

Для повышения точности оценки рисков в системе RMATS используется модель FinBERT, представляющая собой разновидность нейронной сети, обученной на большом объеме финансовых текстов. FinBERT способен анализировать новостные статьи, отчеты компаний и другие источники информации, извлекая из них ключевые настроения и сигналы, влияющие на рыночные колебания. Это позволяет системе не только учитывать количественные данные, но и понимать контекст, стоящий за ними, что особенно важно в периоды повышенной волатильности. Благодаря анализу тональности текстов, FinBERT способствует более адекватному определению потенциальных рисков и возможностей, тем самым улучшая процесс принятия решений по оптимизации портфеля.

В ходе тестирования в периоды повышенной волатильности, система RMATS продемонстрировала устойчивость к негативным рыночным тенденциям. В частности, во время конфликта между Израилем и Хамасом система не только избежала убытков, но и зафиксировала положительную доходность в размере +1.15%. Более того, RMATS показала наименьшие потери среди протестированных стратегий во время эскалации напряженности на Ближнем Востоке (-1.45%) и разворота политики процентных ставок (-0.78%), что свидетельствует о её способности адаптироваться к сложным и непредсказуемым рыночным условиям и сохранять капитал инвестора даже в критические моменты.

Представленная работа демонстрирует подход к построению систем, способных адаптироваться к непрерывно меняющимся условиям. Акцент на контроле риска снижения портфеля в условиях геополитической неопределенности подчеркивает важность учета не только ожидаемой доходности, но и потенциальных потерь. Ключевым элементом является рекурсивная природа системы, позволяющая агентам постоянно переоценивать ситуацию и корректировать стратегию. Как однажды заметил Клод Шеннон: «Информация — это не уничтожение неопределенности, а ее организация». В данном контексте, RMATS стремится организовать поток информации о геополитических рисках, превращая его в эффективную стратегию управления портфелем, что соответствует принципу адаптации систем к внешней среде.

Что впереди?

Представленная система, стремясь к адаптации портфеля в условиях геополитической турбулентности, лишь зафиксировала закономерность: любая архитектура, лишенная исторической перспективы, обречена на хрупкость. Итеративная оптимизация, подкрепленная взаимодействием агентов, — это не решение, а скорее способ отсрочить неизбежное. Каждая задержка, каждая итерация — это цена понимания истинной природы рыночных циклов, а не их покорение.

Остается открытым вопрос о масштабируемости подобного подхода. Насколько эффективно взаимодействие агентов будет сохраняться в условиях экспоненциально растущей сложности геополитической обстановки? Приоритет контроля за негативным риском, безусловно, оправдан, но не станет ли он самоцелью, лишая портфель потенциальной доходности в периоды относительной стабильности? Необходимо признать, что даже самые сложные модели — лишь приближения к реальности, и их истинная ценность заключается не в предсказании будущего, а в осознании границ собственного знания.

В перспективе, представляется плодотворным исследование гибридных подходов, сочетающих возможности обучения с подкреплением с экспертными оценками, учитывающими не только количественные данные, но и качественные факторы, определяющие геополитическую динамику. Однако, следует помнить: время — это не метрика, а среда, в которой существуют системы, и даже самая совершенная архитектура со временем устареет.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2605.25311.pdf

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

Смотрите также:

2026-05-26 07:34