Рынки учатся сами: как разнообразие стратегий формирует финансовую динамику

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что моделирование финансовых рынков с использованием обучения с подкреплением и учётом различных предпочтений агентов позволяет получить реалистичные рыночные паттерны.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал
Агент-ориентированная модель, основанная на обучении с подкреплением, позволяет воссоздать динамику финансовых рынков, наделяя каждого участника индивидуальными характеристиками и управляя их поведением посредством общей стратегии, откалиброванной на основе исторических данных для достижения соответствия между синтетическими и реальными ценовыми рядами.
Агент-ориентированная модель, основанная на обучении с подкреплением, позволяет воссоздать динамику финансовых рынков, наделяя каждого участника индивидуальными характеристиками и управляя их поведением посредством общей стратегии, откалиброванной на основе исторических данных для достижения соответствия между синтетическими и реальными ценовыми рядами.

Комбинация агентного моделирования и обучения с подкреплением для гетерогенных агентов приводит к возникновению сложных рыночных явлений через процесс ‘возникновения из возникновения’.

Несмотря на широкое применение агент-ориентированного моделирования в изучении финансовых рынков, совместное влияние обучения и гетерогенных предпочтений инвесторов оставалось недостаточно исследованным. В работе ‘Emergence from Emergence: Financial Market Simulation via Learning with Heterogeneous Preferences’ представлена разработанная на основе обучения с подкреплением многоагентная модель, демонстрирующая, что сочетание гетерогенных предпочтений и механизмов обучения способствует формированию дифференцированных стратегий и реалистичной динамики рынка. Эксперименты показали, что именно взаимодействие дифференцированных агентов является ключевым фактором для возникновения таких явлений, как «толстые хвосты» и кластеризация волатильности. Возможно ли дальнейшее развитие данного подхода для более точного прогнозирования и управления рисками на финансовых рынках?

Гетерогенность и Сложность Рыночных Систем

Традиционные экономические модели часто упрощают реальность, предполагая однородность агентов и полноту информации. Такой подход игнорирует разнообразие предпочтений, ограниченную рациональность и неполноту информации, присущие участникам рыночных процессов. Рыночная реальность характеризуется гетерогенностью агентов, каждый из которых обладает уникальными характеристиками и стратегиями. Это приводит к возникновению сложных эмерджентных явлений, которые невозможно предсказать, опираясь на упрощенные модели. Понимание этих различий на уровне отдельных агентов имеет решающее значение для точного моделирования и прогнозирования рыночного поведения. Игнорирование гетерогенности приводит к неточным прогнозам и неэффективным мерам политики. Каждая задержка в учете этих нюансов – это цена, которую приходится платить за понимание истинной природы рыночных процессов.

В ходе симуляции, на каждом шаге один из агентов формирует заявку, которая размещается на рыночной площадке (LOB) для сопоставления с противоположными заявками, определяя транзакции и обновляя состояние рынка.
В ходе симуляции, на каждом шаге один из агентов формирует заявку, которая размещается на рыночной площадке (LOB) для сопоставления с противоположными заявками, определяя транзакции и обновляя состояние рынка.

Агент-Ориентированное Моделирование: Симуляция Взаимодействия

Агент-ориентированные модели (АОМ) – мощный инструментарий для исследования сложных систем, позволяющий моделировать взаимодействия автономных агентов. Этот подход отличается от традиционных методов, фокусируясь на индивидуальном поведении и его влиянии на общую динамику системы. АОМ позволяют включать реалистичные характеристики поведения агентов, такие как гетерогенность, ограниченная рациональность и способность к обучению, выявляя эмерджентные явления. Ключевой средой для взаимодействия агентов является книга лимитных ордеров (Limit Order Book), где агенты формируют и исполняют ордера, формируя цены и объем торгов.

Анализ результатов пяти серий торгов показывает, что эффективность агентов, представленная логарифмическими доходами, варьируется в зависимости от уровня информированности, при этом медианы и 90% диапазоны распределения производительности различаются для каждого квартиля.
Анализ результатов пяти серий торгов показывает, что эффективность агентов, представленная логарифмическими доходами, варьируется в зависимости от уровня информированности, при этом медианы и 90% диапазоны распределения производительности различаются для каждого квартиля.

Определение Поведения Агентов: От Простых Правил к Адаптивным Стратегиям

Существует множество моделей агентов, от базового `Zero Intelligence Agent` до более сложных, таких как `Fundamental-Chartist-Noise Agent`. Адаптивные агенты, например, `Adaptive FCN Agent`, способны динамически корректировать свои стратегии на основе текущих рыночных условий и накопленного опыта, функционируя в рамках формализма `POMDP` (частично наблюдаемая марковская модель принятия решений). Применение техник `Shared-Policy Learning` способствует повышению эффективности обучения и обобщающей способности агентов, позволяя извлекать выгоду из опыта других и ускоряя процесс адаптации.

Векторы действий агентов, полученные в ходе пяти симуляций, демонстрируют зависимость от квартиля, при этом размер каждой точки отражает фактор дисконтирования агента.
Векторы действий агентов, полученные в ходе пяти симуляций, демонстрируют зависимость от квартиля, при этом размер каждой точки отражает фактор дисконтирования агента.

Калибровка Сложности: Валидация и Интерпретация Эмерджентных Результатов

Калибровка агентских моделей (ABM) с использованием оптимального транспорта (Optimal Transport) позволяет сопоставить распределение характеристик агентов в модели с наблюдаемыми данными. Достижение минимального расстояния OT при калибровке демонстрирует способность модели воспроизводить реалистичные эмерджентные явления. Успешно откалиброванные ABM, демонстрирующие наименьшее расстояние OT, способны воспроизводить волатильность кластеризации и распределения с «толстыми хвостами», подтверждаемые положительным коэффициентом эксцесса (Kurtosis) и коэффициентом Хилла, приблизительно равным 3. Такие модели воспроизводят свойство долгой памяти, демонстрируемое коэффициентами автокорреляции между 0 и 1, а также положительную корреляцию между объемом и волатильностью, информируя принятие политических решений и повышая стабильность рынка. Время оставляет отпечаток на каждой системе, и лишь достойные модели способны уловить его эхо.

Полученная политика демонстрирует, что масштабируемый объем заявок, зависящий от пересчитанной волатильности и коэффициента неприятия риска, определяет поведение агентов.
Полученная политика демонстрирует, что масштабируемый объем заявок, зависящий от пересчитанной волатильности и коэффициента неприятия риска, определяет поведение агентов.

Исследование, представленное в статье, демонстрирует, как индивидуальные различия в предпочтениях агентов, взаимодействуя в рамках моделирования рынка, приводят к возникновению сложных коллективных паттернов. Этот процесс, названный «возникновением из возникновения», подчеркивает, что целостность системы формируется не извне, а из внутренних взаимодействий её компонентов. В этой связи, уместно вспомнить слова Анри Пуанкаре: «Наука не состоит из ряда накопленных фактов, а из систем идей». Подобно тому, как в статье агенты, обладая разными предпочтениями, формируют рыночные тенденции, так и в науке отдельные идеи, взаимодействуя, создают целостную картину мира. Система, в данном случае финансовый рынок, демонстрирует способность к самоорганизации, где каждый «сбой» – сигнал времени, а рефакторинг моделей – диалог с прошлым, направленный на адаптацию к меняющимся условиям.

Что впереди?

Представленная работа демонстрирует, что реалистичная динамика финансовых рынков может возникать не столько из сложной оптимизации, сколько из дифференциации поведенческих стратегий агентов. Однако, подобно эрозии, формирующей ландшафт, “технический долг” – упрощения и приближения, необходимые для моделирования – неизбежно накапливается. Вопрос не в том, чтобы избежать его, а в том, как управлять им, чтобы не допустить структурного коллапса модели.

Перспективы дальнейших исследований лежат в углублении понимания взаимодействия между индивидуальными предпочтениями и возникающими рыночными структурами. Необходимо более тщательно изучать влияние нерационального поведения, когнитивных искажений и сетевых эффектов на формирование ценовых пузырей и кризисов. Особый интерес представляет возможность калибровки моделей с учетом исторических данных, однако следует помнить, что прошлое – лишь одна из возможных траекторий, а не предопределённый сценарий.

Аптайм – редкая фаза гармонии во времени, когда модель адекватно отражает реальность. В конечном счете, ценность подобных исследований заключается не в предсказании будущего, а в создании инструментов для понимания настоящего и оценки рисков. Подобно стареющей системе, модель неизбежно потребует обновления и переосмысления, чтобы сохранить свою актуальность и полезность.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.05207.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-10 11:55