Автор: Денис Аветисян
Новое исследование показывает, что оптимальный способ взаимодействия между искусственными агентами в финансовых торгах напрямую зависит от текущей волатильности рынка.
Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.
Бесплатный Телеграм канал
Эффективность коммуникации между многоагентными системами для генерации прибыли зависит от того, выбирают они соревновательную или коллаборативную стратегию в зависимости от рыночной ситуации.
Организационные вопросы коммуникации между аналитиками — ключевая проблема для мультистратегических хедж-фондов. В работе ‘Market-Dependent Communication in Multi-Agent Alpha Generation’ исследуется влияние различных стратегий взаимодействия в системах, состоящих из пяти агентов, основанных на больших языковых моделях, в ходе 450 экспериментов за 21 месяц. Полученные результаты показывают, что оптимальный режим коммуникации — соревновательный или коллаборативный — напрямую зависит от волатильности рынка: конкуренция эффективна для технологических акций, а сотрудничество — для стабильных акций широкого потребления. Действительно ли это означает, что для достижения успеха в финансовых торгах необходимо учитывать не только рыночную конъюнктуру, но и способы взаимодействия между участниками?
Неизбежный Альфа-Распад: Эрозия Прибыли в Изолированных LLM-Торговых Стратегиях
Традиционные финансовые модели и изолированные агенты на базе больших языковых моделей (LLM) сталкиваются с неизбежной проблемой эрозии прибыльности, известной как «альфа-распад». Этот процесс обусловлен фундаментальной динамикой рынков, которые постоянно эволюционируют и адаптируются. Статичные стратегии, даже изначально успешные, со временем становятся предсказуемыми, что позволяет участникам рынка эксплуатировать выявленные закономерности. Изолированность LLM-агентов, их неспособность учитывать широкий спектр факторов и оперативно реагировать на меняющиеся условия, усугубляет эту проблему, приводя к постепенному снижению эффективности и, в конечном итоге, к убыткам. По сути, рынок «обучается» на действиях агента, нейтрализуя его преимущества и сводя на нет первоначальную прибыль.
Суть проблемы заключается в недостаточной адаптивности и неспособности учитывать различные точки зрения при анализе сложных финансовых ландшафтов. Традиционные алгоритмы и изолированные языковые модели зачастую оперируют ограниченным набором данных и фиксированными стратегиями, что делает их уязвимыми к меняющимся рыночным условиям. Отсутствие механизма интеграции разнородной информации, включающей, например, новостные потоки, мнения экспертов и даже неструктурированные данные из социальных сетей, приводит к тому, что системы быстро теряют эффективность. В результате, модели, успешно работавшие в прошлом, оказываются неспособными адекватно реагировать на новые тренды и аномалии, что неизбежно ведет к снижению прибыльности и, в конечном итоге, к эрозии альфа-дохода.
Статичные торговые стратегии, даже демонстрирующие первоначальную прибыльность, неизбежно становятся предсказуемыми для участников рынка. Этот процесс обусловлен тем, что любые фиксированные правила, рано или поздно, обнаруживаются и эксплуатируются другими игроками. Рыночные силы, стремясь к равновесию, нивелируют преимущества, основанные на изначально неочевидных закономерностях. По мере распространения информации о стратегии, ее эффективность снижается, что приводит к постепенной эрозии прибыли. Таким образом, даже самые успешные алгоритмы, лишенные способности к адаптации и обучению, подвержены закономерному угасанию в долгосрочной перспективе, что подчеркивает необходимость постоянного совершенствования и обновления торговых систем.
Необходимость перехода к коллективному интеллекту и непрерывному обучению в системах торговли на основе больших языковых моделей (LLM) обусловлена их неспособностью к адаптации в условиях постоянно меняющихся рынков. Традиционные стратегии, даже изначально прибыльные, со временем становятся предсказуемыми и уязвимыми для эксплуатации. Вместо изолированной работы, LLM должны функционировать как часть сложной сети, обмениваясь информацией и совместно разрабатывая стратегии. Непрерывное обучение, основанное на анализе новых данных и корректировке моделей, позволяет им поддерживать актуальность и избегать эрозии прибыли. Такой подход предполагает создание систем, способных к самосовершенствованию и адаптации к непредсказуемым рыночным условиям, что является ключом к долгосрочной прибыльности и устойчивости.
Создание Коллективного Разума: Многоагентная Система
Многоагентная система представляет собой архитектуру, использующую несколько больших языковых моделей (LLM), работающих на базе GPT-4o-mini, для совместной разработки и улучшения торговых стратегий. Вместо использования единичной модели, система позволяет распределить процесс генерации и оптимизации стратегий между несколькими агентами, каждый из которых может специализироваться на определенном аспекте анализа рынка или типе торговых инструментов. Взаимодействие между агентами осуществляется посредством обмена информацией и результатами работы, что позволяет системе адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям и повышать эффективность принимаемых торговых решений. Данный подход позволяет преодолеть ограничения, связанные с использованием единственной модели, и создать более устойчивую и гибкую систему для автоматизированной торговли.
В основе системы лежит использование “альфа-выражений” в стиле WorldQuant — математических формул, определяющих потенциальные факторы, влияющие на доходность активов. Вместо единичных прогнозов, система формирует множество стратегий, каждая из которых базируется на комбинации этих альфа-выражений. Каждое альфа-выражение представляет собой $f(x_1, x_2, …, x_n)$, где $x_i$ — различные финансовые показатели и данные, а результатом является оценка потенциальной доходности. Комбинирование этих выражений позволяет создавать разнообразные торговые стратегии, учитывающие различные рыночные условия и факторы риска, что повышает устойчивость и адаптивность системы.
Архитектура системы построена с учетом возможности расширения за счет интеграции методов перераспределения капитала на основе доходности (Returns-Based Capital Reallocation) и соревновательной торговли (ContestTrade). Метод перераспределения капитала динамически корректирует объем инвестиций в различные стратегии, увеличивая долю наиболее прибыльных и уменьшая долю убыточных, что позволяет оптимизировать общую доходность портфеля. Соревновательная торговля (ContestTrade) предполагает одновременное использование множества стратегий, где лучшие стратегии получают больше капитала, а менее эффективные стратегии постепенно исключаются, обеспечивая постоянную адаптацию к изменяющимся рыночным условиям и стимулируя эволюцию торговых алгоритмов.
В основе системы лежит непрерывный обмен информацией и аналитическими данными, имитирующий динамику финансовых рынков. Каждый агент в системе, работающий на базе модели GPT-4o-mini, генерирует и передает свои прогнозы и стратегии другим агентам. Этот процесс обеспечивает постоянную обратную связь и позволяет системе адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям в реальном времени. Обмен данными включает в себя не только количественные показатели, но и качественные оценки, позволяя агентам учитывать различные факторы, влияющие на торговые решения. Такая архитектура позволяет системе функционировать как коллективный разум, постоянно обучаясь и совершенствуясь за счет взаимодействия между агентами и анализа полученных результатов.
Оркестровка Взаимодействия: Сотрудничество и Соревнование
В рамках исследования были протестированы различные организационные структуры для взаимодействия агентов, начиная с базовой модели, не предусматривающей коммуникацию (“Baseline (No Communication)”), и заканчивая структурами, включающими рейтинговую систему (“Leaderboard”). Экспериментальные конфигурации варьировались по степени открытости информации и способам обмена стратегиями между агентами. Базовая модель служила контрольной точкой для оценки эффективности внедрения коммуникационных протоколов и механизмов ранжирования. Дальнейшие структуры подразумевали различную степень доступа агентов к информации о текущих позициях и стратегиях других участников, а также возможность использования рейтингов для определения приоритетов взаимодействия и обмена знаниями.
Результаты экспериментов показали, что агенты, использующие ‘Conversation-Collaborative’ подход, ориентированный на обмен информацией и применение развитой методологии, значительно улучшают качество стратегий. В частности, наблюдалось увеличение эффективности инвестиций в акции широкого потребления на 24.6% по сравнению с базовым уровнем, где коммуникация между агентами отсутствовала. Данный подход позволяет агентам использовать коллективный опыт и более глубокий анализ рыночной ситуации для принятия инвестиционных решений, что приводит к заметному улучшению финансовых показателей.
Агенты, использующие соревновательный подход к коммуникации («Conversation-Competitive»), демонстрируют превосходство в тактическом позиционировании и получении краткосрочной прибыли. Они используют информацию о текущем рейтинге и доступ к стратегиям наиболее успешных агентов для оптимизации своих действий. В ходе экспериментов было зафиксировано улучшение показателей на 18.2% по акциям технологического сектора по сравнению с базовой конфигурацией, не предполагающей коммуникации между агентами. Данный результат указывает на эффективность соревновательного подхода в краткосрочных инвестициях в технологические компании.
Метрика CORE Score позволяет количественно оценить качество дискуссий между агентами и демонстрирует сильную корреляцию с улучшением коэффициента Шарпа ($Sharpe Ratio$) и общей производительностью системы. Анализ данных показал, что конечные корреляции стратегий варьировались от 0.74 до 0.90 во всех организационных структурах. Статистический анализ дисперсии (ANOVA) с F-статистикой, равной 0.82 и p-значением 0.51, указывает на отсутствие статистически значимых различий в корреляциях стратегий между различными структурами взаимодействия агентов.
Анализ результатов экспериментов показал, что улучшение показателей в акциях финансового сектора было ограничено 7.7% во всех рассмотренных конфигурациях организации агентов. Независимо от используемой структуры — от отсутствия коммуникации до систем с рейтингами и различными подходами к взаимодействию (коллаборация или конкуренция), прирост эффективности по финансовым активам оставался незначительным. Данный факт указывает на специфические особенности рынка финансовых акций, возможно, связанные с более высокой степенью случайности или влияния макроэкономических факторов, ограничивающих эффективность стратегий, разработанных агентами, в данной сфере.
За Пределами Краткосрочных Прибылей: Долгосрочная Устойчивость Системы
Исследования показали, что системы, использующие стратегию “кооперитивного соперничества” — сочетание сотрудничества и конкуренции — демонстрируют наибольшую устойчивость к явлению “альфа-распада”. В таких системах агенты одновременно взаимодействуют и конкурируют, что позволяет им адаптироваться к меняющимся условиям рынка и избегать ситуаций, когда доминирующая стратегия теряет свою эффективность. Данный подход создает динамичную среду, где постоянное взаимодействие и соперничество стимулируют инновации и поддерживают стабильность системы в долгосрочной перспективе, даже при возникновении значительных рыночных колебаний. Использование “кооперитивного соперничества” позволяет снизить риски, связанные с чрезмерной зависимостью от единой стратегии, и обеспечить более надежную и устойчивую работу системы.
Система управления портфелем, основанная на множестве агентов (MAPS), позволяет значительно снизить риски, связанные с коррелированными стратегиями и внезапными рыночными шоками. В отличие от традиционных подходов, где стратегии часто оказываются схожими, MAPS обеспечивает диверсификацию за счет использования независимых агентов, каждый из которых реализует собственную уникальную стратегию. Это снижает вероятность того, что все агенты одновременно пострадают от одного и того же неблагоприятного события. В результате, система становится более устойчивой к колебаниям рынка и способна сохранять стабильность даже в условиях высокой волатильности. Применение MAPS создает эффект коллективной защиты, где убытки по одной стратегии могут быть компенсированы прибылью по другим, обеспечивая долгосрочную стабильность и минимизируя общие риски портфеля.
Применение обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF) обеспечивает непрерывное совершенствование поведения агентов и оптимизацию производительности системы. Данный подход позволяет учитывать субъективные оценки и предпочтения, что особенно важно в сложных и динамичных средах. Агенты, обученные с использованием RLHF, способны адаптироваться к меняющимся условиям и улучшать свои стратегии на основе полученных оценок, тем самым повышая общую эффективность и стабильность системы в долгосрочной перспективе. Этот процесс итеративного улучшения, основанный на взаимодействии с человеком, позволяет выходить за рамки традиционных алгоритмов обучения и достигать более высоких результатов, особенно в ситуациях, где четко определенные метрики недостаточно отражают желаемое поведение.
Архитектура, способствующая самосовершенствованию экосистемы, обеспечивает устойчивую прибыльность и стабильность даже в условиях нестабильных рынков. Система, построенная на принципах адаптивности, постоянно оптимизирует поведение агентов, используя механизмы обратной связи и обучения на основе данных. Это позволяет ей не только эффективно реагировать на внешние шоки и изменчивость рыночной конъюнктуры, но и предвосхищать их, корректируя стратегии и минимизируя риски. В результате формируется саморегулирующаяся структура, способная к долгосрочному развитию и поддержанию финансовой устойчивости, независимо от внешних факторов. Такая система демонстрирует повышенную устойчивость к “альфа-распаду” и способна поддерживать высокую доходность даже в периоды рыночной турбулентности.
Будущее Интеллектуальной Торговли: Динамические Экосистемы
Успешная реализация данной многоагентной системы указывает на кардинальное изменение в подходах к алгоритмической торговле, отход от статичных моделей в пользу динамических экосистем. Традиционные алгоритмы, основанные на фиксированных правилах и исторических данных, часто оказываются неэффективными в условиях быстро меняющегося рынка. В отличие от них, представленная система имитирует взаимодействие множества независимых агентов, каждый из которых адаптируется к текущей ситуации и учится на собственном опыте и опыте других. Такой подход позволяет системе не только быстрее реагировать на новые тенденции, но и самостоятельно генерировать новые стратегии, демонстрируя признаки коллективного интеллекта и значительно превосходя возможности одиночных алгоритмов. Вместо жестко запрограммированных правил, система опирается на принципы самоорганизации и эволюции, что открывает новые перспективы для повышения эффективности и устойчивости финансовых рынков.
Дальнейшие исследования в области интеллектуальной торговли направлены на тонкую настройку баланса между сотрудничеством и конкуренцией внутри многоагентных систем. Ученые стремятся разработать новые механизмы стимулирования, которые позволят максимизировать коллективный интеллект этих систем. Особое внимание уделяется созданию таких стимулов, которые побуждают агентов эффективно обмениваться информацией и совместно решать сложные задачи, при этом сохраняя здоровую конкуренцию, способствующую инновациям и повышению общей эффективности. Предполагается, что оптимизация этих механизмов позволит создать саморегулирующиеся торговые системы, способные адаптироваться к меняющимся рыночным условиям и принимать более взвешенные и прибыльные решения, чем существующие алгоритмы.
Для повышения адаптивности и прогностической силы системы интеллектуальной торговли, особое внимание уделяется интеграции внешних источников данных и включению человеческой экспертизы. Исследования показывают, что объединение альтернативных данных — новостных потоков, социальных сетей, спутниковых снимков — с традиционными финансовыми показателями позволяет системе более полно учитывать факторы, влияющие на рынок. Кроме того, взаимодействие с опытными трейдерами и аналитиками, способными интерпретировать сложные ситуации и выявлять неочевидные закономерности, значительно улучшает качество принимаемых решений. Такой симбиоз искусственного интеллекта и человеческого опыта открывает перспективы для создания самообучающейся системы, способной предвидеть и эффективно реагировать на изменения рыночной конъюнктуры, обеспечивая более стабильную и прибыльную торговлю.
Предлагаемый подход к интеллектуальной торговле, основанный на динамических экосистемах агентов, сулит значительное повышение эффективности, стабильности и прибыльности финансовых рынков. В отличие от традиционных алгоритмов, зафиксированных в определенных параметрах, эта система способна адаптироваться к меняющимся условиям в режиме реального времени, оптимизируя торговые стратегии и минимизируя риски. Благодаря способности к самообучению и коллективному принятию решений, система потенциально способна предвидеть рыночные тенденции с большей точностью, что позволит участникам рынка более эффективно распределять капитал и получать повышенную доходность. Ожидается, что внедрение подобных систем приведет к снижению волатильности, повышению ликвидности и созданию более устойчивой и предсказуемой рыночной среды, что, в свою очередь, принесет пользу всем заинтересованным сторонам.
Исследование, представленное в данной работе, показывает, что эффективность коммуникационных стратегий в многоагентных системах напрямую зависит от внешних условий — в данном случае, от волатильности рынка. Это подтверждает идею о том, что системы со временем адаптируются к окружающей среде, и их успех определяется способностью к рефакторингу, то есть к перестройке внутренних процессов. Бертранд Рассел однажды сказал: «Всё течет, всё меняется». Данное утверждение находит отражение в выявленной закономерности: конкурентная коммуникация превосходит коллаборативную в нестабильных условиях, демонстрируя гибкость системы и способность адаптироваться к повышенным рискам. Как и любой механизм, многоагентная система требует постоянного переосмысления и адаптации, чтобы функционировать достойно.
Куда Ведет Дорога?
Представленная работа, исследующая зависимость коммуникационных стратегий в многоагентных системах от волатильности рынка, лишь констатирует очевидное: любая система стареет, и её оптимальная конфигурация меняется во времени. Разграничение между конкурентным и коллаборативным обменом информацией, безусловно, ценно, но является лишь моментом на кривой усложнения. Вопрос не в том, что работает сейчас, а в том, как система адаптируется к будущей неопределенности. Каждый обнаруженный «баг» — это момент истины во временной кривой, а технический долг — закладка прошлого, за которую приходится платить настоящим.
Необходимо переосмыслить саму концепцию «оптимальности». Стабильность — иллюзия, а рынок — это не просто среда, но и активный участник эволюции системы. Будущие исследования должны сосредоточиться не на поиске «лучшей» стратегии, а на создании систем, способных динамически переключаться между различными режимами коммуникации, предвосхищая изменения во внешнем мире. Иначе говоря, необходимо разрабатывать системы, которые стареют достойно.
Особый интерес представляет вопрос о масштабируемости предложенного подхода. Как эти принципы применимы к системам, состоящим из сотен или тысяч агентов? И как учитывать не только волатильность рынка, но и другие факторы, такие как информационный шум и асимметрия знаний? Ответы на эти вопросы определят траекторию развития области, и, возможно, позволят создать системы, способные не просто генерировать альфу, но и выживать в долгосрочной перспективе.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.13614.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ
- ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта
- SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта
- ZEC ПРОГНОЗ. ZEC криптовалюта
- STRK ПРОГНОЗ. STRK криптовалюта
- ПРОГНОЗ ЕВРО К ШЕКЕЛЮ
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
- РИППЛ ПРОГНОЗ. XRP криптовалюта
- OM ПРОГНОЗ. OM криптовалюта
2025-11-18 20:59