Автор: Денис Аветисян
В эпоху, когда финансовые рынки демонстрируют всё большую сложность и непредсказуемость, традиционные методы анализа часто оказываются неспособны уловить тонкие закономерности, необходимые для эффективной инвестиционной стратегии. В своей работе ‘On Evaluating Loss Functions for Stock Ranking: An Empirical Analysis With Transformer Model’, исследователи сталкиваются с фундаментальным противоречием: как обеспечить не только точное предсказание будущей доходности акций, но и корректное ранжирование, определяющее состав оптимального портфеля? Ведь даже незначительные погрешности в порядке активов могут существенно снизить прибыльность и повысить риски. Не является ли выбор функции потерь, определяющей критерии обучения модели, ключевым фактором, отделяющим действительно эффективную систему ранжирования акций от очередного статистического шума?
"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 каналИллюзия Прогнозирования: Суть Проблемы
Традиционные методы прогнозирования финансовых рынков, опирающиеся на статистические предположения о стационарности и нормальном распределении, зачастую оказываются неадекватными для описания их сложной, нелинейной динамики. Предположение о том, что прошлые закономерности будут повторяться в будущем, – это, по сути, экстраполяция, которая работает лишь в узком диапазоне условий. Пусть N стремится к бесконечности – что останется устойчивым? Именно этот вопрос должен задавать себе исследователь, стремящийся к созданию действительно надежной модели. Неспособность адекватно учесть эти факторы приводит к субоптимальным инвестиционным стратегиям и повышенным рискам.
Точное ранжирование акций является критически важным для количественной торговли и оптимизации портфеля. Однако, эта задача сопряжена с рядом трудностей. Во-первых, финансовые рынки характеризуются высоким уровнем шума и волатильности. Во-вторых, взаимосвязи между акциями постоянно меняются, что делает проблематичным применение статических моделей. В-третьих, факторы, влияющие на цены акций, зачастую являются скрытыми и трудноизмеримыми. Следовательно, для успешного решения этой задачи требуются сложные модели, способные улавливать тонкие закономерности и адаптироваться к изменяющимся условиям.
Проблема заключается не только в улавливании краткосрочных колебаний, но и в выявлении долгосрочных тенденций. Игнорирование долгосрочных факторов может привести к принятию ошибочных решений, особенно в условиях нестабильности. Поэтому, модель должна быть способна интегрировать информацию из различных источников и учитывать как краткосрочные, так и долгосрочные факторы. Это требует применения продвинутых методов машинного обучения, способных улавливать сложные взаимосвязи и адаптироваться к изменяющимся условиям рынка.
В конечном итоге, задача ранжирования акций сводится к задаче оценки вероятности того, что одна акция покажет более высокую доходность, чем другая. Эта оценка должна быть основана на объективных данных и математически обоснованных принципах. Любая модель, основанная на субъективных предположениях или интуиции, обречена на неудачу. Именно поэтому, исследователи все чаще обращаются к методам глубокого обучения, способным автоматически извлекать признаки из данных и строить надежные прогнозы.
Трансформеры: Новая Эра Моделирования Финансовых Рядов
Изначально разработанные для задач обработки естественного языка, архитектуры Transformer представляют собой мощную основу для анализа последовательных данных, к которым, безусловно, относятся и котировки акций. Их способность улавливать долгосрочные зависимости и контекстные взаимосвязи, превосходящая возможности рекуррентных сетей, открывает новые горизонты для построения более точных и устойчивых моделей прогнозирования.
Применение Transformer к задачам ранжирования акций и оптимизации портфеля – это не просто замена одного алгоритма другим. Это принципиально иной подход к моделированию финансовых временных рядов. Традиционные статистические методы часто оказываются неспособными уловить сложные нелинейные зависимости, присущие современным рынкам. В отличие от них, Transformer, благодаря механизмам внимания, способен динамически взвешивать различные сегменты временного ряда, выделяя наиболее значимые факторы, влияющие на будущую доходность.
Сложность алгоритма измеряется не количеством строк кода, а пределом масштабируемости и асимптотической устойчивостью. Простота реализации не должна идти в ущерб способности модели адаптироваться к меняющимся рыночным условиям и обрабатывать большие объемы данных. В этом контексте, архитектура PortfolioMASTER представляет собой пример адаптации модели Transformer для анализа пространственно-временных финансовых данных. Она сочетает в себе блоки самовнимания, обрабатывающие историю каждой акции независимо, и пространственное внимание, моделирующее взаимосвязи между акциями в каждый момент времени. Такой подход позволяет улавливать как индивидуальные тренды, так и общие рыночные закономерности.
PortfolioMASTER, в отличие от многих других моделей, не ограничивается простым прогнозированием будущей доходности. Она фокусируется на ранжировании акций, что позволяет выявлять наиболее перспективные инвестиционные возможности. Ранжирование, как задача, требует не абсолютной точности прогноза, а корректного определения относительного порядка акций. Это принципиально упрощает задачу обучения и позволяет достичь более высокой устойчивости к шуму и неопределенности, неизбежно присутствующим на финансовых рынках. Использование механизмов внимания позволяет модели динамически адаптироваться к меняющимся условиям и выделять наиболее важные факторы, влияющие на будущую доходность.
В конечном счете, целью является создание модели, способной не просто предсказывать будущее, но и адаптироваться к нему. Устойчивость и масштабируемость – ключевые характеристики, определяющие ценность любой модели в долгосрочной перспективе. Простота и элегантность алгоритма – не самоцель, а средство достижения этих целей.
Функции Потерь: Основа Точного Ранжирования
Выбор корректной функции потерь имеет первостепенное значение для эффективного ранжирования акций. Это не просто техническая деталь, а фундаментальный аспект, напрямую влияющий на способность модели выявлять истинные закономерности и устанавливать точную иерархию активов. Некорректно подобранная функция потерь может привести к систематическим ошибкам, нивелирующим все усилия по сбору и обработке данных.
Существует широкий спектр функций потерь, предназначенных для задач ранжирования. Их можно условно разделить на три основные категории: pointwise, pairwise и listwise. Каждая из этих категорий обладает своими сильными и слабыми сторонами, и выбор конкретной функции должен основываться на тщательном анализе характеристик данных и поставленной задачи. Впрочем, простое применение стандартных методов без глубокого понимания принципов их работы недопустимо.
Особого внимания заслуживают pairwise функции потерь, такие как Margin Loss и Bayesian Personalized Ranking (BPR). В отличие от pointwise подходов, которые рассматривают каждую акцию изолированно, pairwise функции фокусируются на относительном порядке активов. Это позволяет модели более эффективно оптимизировать ранжирование, акцентируя внимание на выявлении и учете взаимосвязей между акциями. Необходимо подчеркнуть, что приоритезация относительного порядка – это не просто технический прием, а отражение фундаментального принципа функционирования финансовых рынков, где важны не абсолютные значения, а взаимное положение активов.
Listwise функции потерь, такие как ListNet, представляют собой более целостный подход к оптимизации. Они рассматривают весь список ранжированных акций как единое целое, что позволяет учесть сложные взаимосвязи и зависимости между акциями. Такой подход требует более высоких вычислительных ресурсов, но может привести к значительному улучшению качества ранжирования. Впрочем, необходимо помнить, что увеличение сложности модели не всегда оправдано, и выбор оптимальной функции потерь должен основываться на принципах разумной достаточности.
Важно понимать, что выбор функции потерь – это не просто эмпирический процесс. Он должен быть основан на математически обоснованных принципах и подтверждаться результатами строгих экспериментов. Результаты, полученные на ограниченном наборе данных или при использовании неадекватных методов оценки, не могут быть признаны достоверными. Только тщательно проверенные и математически обоснованные решения могут гарантировать надежность и стабильность системы.
Оценка Эффективности и Влияние на Доходность Портфеля
Оценка эффективности предложенных моделей и их влияния на доходность портфеля требует строгого подхода к метрикам и интерпретации результатов. Исследователи признают, что предсказательная сила модели, измеренная такими показателями, как коэффициент корреляции Спирмена, является необходимым, но недостаточным условием для успешной инвестиционной стратегии. Существенным является не просто то, насколько точно модель ранжирует акции, а то, как это ранжирование преобразуется в реальную финансовую выгоду.
В связи с этим, ключевым показателем оценки стала доходность портфеля, рассчитанная с использованием коэффициента Шарпа. Этот коэффициент, учитывающий доходность с поправкой на риск, позволяет оценить, насколько эффективно модель выбирает акции, максимизируя прибыль при заданном уровне риска. Полученные результаты демонстрируют прямую зависимость между правильно подобранной функцией потерь и улучшением показателей портфеля. Небрежное отношение к выбору функции потерь приводит к снижению доходности, даже если модель демонстрирует неплохие результаты на промежуточных этапах оценки.
Исследователи подчеркивают, что эвристические подходы к выбору функции потерь — это компромисс, а не добродетель. Функция потерь должна быть не просто удобной для вычислений, а математически обоснованной и направленной на достижение конкретной инвестиционной цели. Попытки упростить задачу за счет использования неадекватных функций потерь неизбежно приводят к снижению эффективности модели и ухудшению показателей портфеля.
Полученные результаты подтверждают, что правильно спроектированная система, использующая архитектуру PortfolioMASTER в сочетании с оптимизированной функцией потерь, способна значительно улучшить инвестиционные стратегии. Это не просто улучшение на несколько процентов, а принципиальное повышение эффективности, позволяющее извлекать максимальную выгоду из рыночных возможностей.
Дальнейшие исследования направлены на расширение спектра оцениваемых функций потерь и разработку автоматических методов оптимизации весовых коэффициентов в комбинированных функциях потерь. Исследователи также планируют проверить обобщающую способность полученных результатов на более широком наборе данных и в различных рыночных условиях.
Наблюдая за тем, как в статье демонстрируется превосходство специализированных функций потерь, таких как Margin и ListNet, над простым MSE в задаче ранжирования акций, невольно вспоминаешь слова Давида Гильберта: «Мы должны знать. Мы должны знать!» Точность и доказательность алгоритма, как подчеркивается в исследовании, важнее, чем просто достижение хороших результатов на тестовых данных. Подобно тому, как Гильберт настаивал на строгом математическом обосновании, данная работа демонстрирует, что осознанный выбор функции потерь, ориентированной на задачу ранжирования, приводит к более надежной и эффективной системе для оптимизации портфеля. Оптимизация без анализа – это действительно самообман, и это исследование – яркое тому подтверждение. Как и в математике, в алгоритмической торговле важна не только работоспособность, но и строгое обоснование каждого шага.
Что дальше?
Итак, мы продемонстрировали, что использование функций потерь, специфичных для ранжирования, даёт прирост производительности Transformer-моделей в задачах оценки акций. Но не обманывайтесь кажущейся победой. Этот результат – лишь частный случай. Истинная элегантность заключается не в улучшении на нескольких процентах на текущем датасете, а в построении алгоритма, масштабируемого до бесконечности, устойчивого к любым искажениям данных. Мы, как всегда, оптимизируем под конкретную задачу, забывая о фундаментальной математической чистоте.
Следующим шагом видится не поиск «лучшей» функции потерь, а разработка принципиально новых архитектур, способных к самообучению и адаптации к меняющимся рыночным условиям. Необходимы алгоритмы, не требующие огромных объёмов размеченных данных, способные к индуктивному обучению и выявлению скрытых закономерностей. Оптимизация должна быть направлена не на достижение локального минимума, а на поиск глобального оптимума, гарантированного математически.
В конечном счёте, проблема заключается не в поиске более эффективных инструментов для предсказания, а в понимании фундаментальных принципов, лежащих в основе рыночного поведения. Пока мы остаёмся в рамках эмпирического анализа, мы обречены на повторение одних и тех же ошибок, лишь с использованием более сложных алгоритмов.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.14156.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/