Автор: Денис Аветисян
Новое исследование демонстрирует, как интеллектуальные агенты, основанные на больших языковых моделях, способны выявлять скрытые связи между контрактами на рынках предсказаний, повышая эффективность агрегации информации.
Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.
Бесплатный Телеграм канал
Агенты искусственного интеллекта, использующие большие языковые модели, позволяют улучшить кластеризацию рынков предсказаний и находить взаимосвязи между контрактами для повышения точности экономических прогнозов.
Рынки предсказаний, несмотря на потенциал агрегации информации, часто страдают от фрагментации и скрытых противоречий между контрактами. В работе ‘Semantic Trading: Agentic AI for Clustering and Relationship Discovery in Prediction Markets’ представлен автономный конвейер на основе агентного ИИ, способный выявлять семантические связи и объединять рынки в когерентные тематические группы. Показано, что разработанный подход позволяет с высокой точностью (60-70%) обнаруживать коррелированные и антикоррелированные отношения между контрактами, что, в свою очередь, приводит к получению прибыльных торговых стратегий с доходностью около 20% в неделю. Возможно ли, таким образом, создать самообучающуюся систему, способную эффективно использовать скрытую семантику рынков предсказаний для максимизации прибыли?
Прогнозы, обреченные на забвение: Трудности анализа реального мира
Традиционные методы прогнозирования, как правило, испытывают трудности при анализе сложных событий реального мира. Это обусловлено рядом факторов, включая когнитивные искажения, присущие экспертам, и ограниченность доступных данных. Субъективные оценки и предвзятости часто искажают объективную картину, приводя к неточным прогнозам. Кроме того, сбор и обработка больших объемов информации, необходимых для комплексного анализа, могут быть ресурсоемкими и занимать значительное время. В результате, традиционные подходы часто оказываются неэффективными в условиях высокой неопределенности и быстро меняющейся обстановки, особенно когда речь идет о прогнозировании политических, экономических или социальных процессов.
Рынки предсказаний, такие как Polymarket, представляют собой инновационный подход к прогнозированию будущих событий, основанный на принципе коллективной мудрости. Вместо традиционных методов, полагающихся на экспертные оценки или статистическое моделирование, эти платформы позволяют любому участнику делать ставки на исход различных событий — от политических выборов до технологических прорывов. Механизм стимулирования здесь прост и эффективен: участники, предсказавшие исход события правильно, получают вознаграждение, в то время как те, чьи прогнозы оказались неверными, теряют свои ставки. Такая система не только мотивирует пользователей делиться своими знаниями и интуицией, но и агрегирует разрозненную информацию из различных источников, формируя более точный и надежный прогноз, чем любой отдельный эксперт мог бы предложить. По сути, рынки предсказаний используют рыночные силы для выявления и оценки вероятности будущих событий, создавая динамичную и самокорректирующуюся систему прогнозирования.
Для раскрытия полного потенциала рынков предсказаний необходимы эффективные методы выявления коррелированных событий и взаимосвязей между ними. Суть в том, что отдельные события редко происходят изолированно; зачастую, изменение одного фактора предсказуемо влияет на другие. Выявление этих связей позволяет участникам рынка формировать более точные прогнозы, а также выявлять скрытые риски и возможности. Например, корреляция между ценами на нефть и акциями авиакомпаний может быть использована для повышения точности прогнозов в обоих секторах. Разработка алгоритмов, способных автоматически обнаруживать и анализировать эти корреляции, становится ключевым фактором успеха для повышения эффективности и надежности рынков предсказаний, позволяя им служить более точным инструментом для прогнозирования будущего.
Эффективность прогностических рынков напрямую зависит от своевременного и точного разрешения событий, которые они прогнозируют. Этот процесс, зачастую сложный и требующий независимой проверки фактов, осуществляется посредством так называемых оракулов — систем, предоставляющих достоверные данные из внешнего мира. Оракулы выступают в роли связующего звена между рынком и реальностью, обеспечивая объективную оценку исхода прогнозируемого события. Без надежных оракулов, рынок подвержен манипуляциям и неточным данным, что подрывает его предсказательную силу. Поэтому разработка и внедрение эффективных, децентрализованных оракулов является критически важным условием для реализации полного потенциала прогностических рынков и повышения точности прогнозирования в различных областях, от политических выборов до научных открытий.
Агентный ИИ: Автоматизация поиска взаимосвязей на рынке
Традиционные модели искусственного интеллекта, как правило, статичны и требуют явного программирования для каждого конкретного сценария. В отличие от них, агентный ИИ представляет собой принципиально новый подход, основанный на создании динамических, автономных агентов. Эти агенты способны к сложному рассуждению и адаптации к изменяющимся условиям без необходимости постоянного вмешательства человека. Вместо жестко заданных правил, они используют большие языковые модели (LLM) для анализа данных, принятия решений и выполнения задач, что позволяет им функционировать в условиях неопределенности и решать проблемы, не предусмотренные при разработке. Этот переход от статических моделей к автономным агентам знаменует собой фундаментальное изменение в парадигме ИИ, открывая возможности для создания более гибких, эффективных и интеллектуальных систем.
Фреймворк Agentics предоставляет инфраструктуру для создания автономных агентов, используя типизированные схемы данных (ATypes) для управления информацией. ATypes определяют структуру и типы данных, с которыми оперируют агенты, обеспечивая согласованность и валидность данных в процессе анализа и принятия решений. Использование типизированных схем позволяет агентам эффективно обрабатывать большие объемы информации, повышает надежность и предсказуемость их поведения, а также упрощает интеграцию с другими системами и источниками данных. Структурированное управление данными через ATypes является ключевым элементом масштабируемости и эффективности Agentics Framework.
Агенты, работающие на базе больших языковых моделей (LLM), способны автоматически кластеризовать рынки на основе семантической близости, используя векторную модель представления данных. В ходе испытаний в период с апреля по июнь средняя точность кластеризации составила 63,9%. Векторная модель позволяет преобразовывать данные о рынках в многомерные векторы, где близость векторов соответствует семантической схожести рынков. Данный подход позволяет автоматически выявлять группы рынков, демонстрирующих схожие характеристики и поведение, без необходимости ручного анализа.
Агенты, функционирующие в рамках Agentics Framework, способны выявлять экономически значимые связи между рынками, обнаруживая скрытые корреляции. Этот процесс осуществляется путем анализа семантической близости рынков и последующего предложения взаимосвязей, которые не очевидны при традиционном анализе. Обнаруженные связи могут представлять собой взаимозависимости в ценообразовании, общие факторы риска или возможности для арбитража. Выявление таких корреляций позволяет участникам рынка принимать более обоснованные решения и оптимизировать стратегии управления рисками, а также открывает возможности для разработки новых финансовых инструментов и стратегий.
Раскрытие рыночных корреляций: Сходные и различные исходы
Агентный подход обеспечивает систематическую идентификацию связей одинакового исхода (Same-Outcome Links) и связей различного исхода (Different-Outcome Links), представляющих собой прогнозируемые корреляции между событиями. Связи одинакового исхода указывают на тенденцию к совместному возникновению определенных результатов, в то время как связи различного исхода выявляют ситуации, когда одно событие с высокой вероятностью приведет к отличному результату по сравнению с другим. Этот метод позволяет не просто выявлять статистические взаимосвязи, но и прогнозировать вероятные последствия событий, основываясь на анализе данных и установленных зависимостях. Систематическая природа подхода обеспечивает воспроизводимость и возможность количественной оценки выявленных корреляций.
В отличие от простых статистических корреляций, выявляемые связки — как одинаковых, так и различных исходов — отражают глубинную причинно-следственную связь или общие зависимости между событиями. Это означает, что предсказываемые взаимосвязи не являются случайными совпадениями, а обусловлены реальными факторами, влияющими на исход событий. Например, зависимость между изменением процентной ставки и объемом потребительского кредитования представляет собой не просто статистическую связь, а отражает экономический механизм, посредством которого более высокая ставка сдерживает спрос на кредиты. Идентифицируя именно такие зависимости, агент может формировать более надежные и обоснованные прогнозы.
Протокол контекста модели обеспечивает агенту доступ и возможность логического анализа разнородных источников данных, что повышает точность прогнозов корреляций. Этот протокол позволяет интегрировать данные из различных источников, включая финансовые отчеты, новостные ленты, социальные сети и макроэкономические показатели. Агент использует структурированные запросы и алгоритмы обработки естественного языка для извлечения релевантной информации и построения комплексной картины взаимосвязей между событиями. В процессе анализа учитываются временные зависимости, географические факторы и другие параметры, влияющие на рыночные тенденции. Благодаря этому, агент способен выявлять неявные связи и предсказывать корреляции с большей уверенностью, чем традиционные статистические методы.
В рамках данной системы логическая трансдукция используется для эффективного преобразования и интерпретации данных, поступающих из различных источников. Этот процесс включает в себя не только изменение формата данных для обеспечения совместимости между различными компонентами системы, но и семантический анализ, позволяющий выявить скрытые зависимости и закономерности. Логическая трансдукция оперирует с данными, представленными в различных форматах — от структурированных баз данных до неструктурированного текста — преобразуя их в унифицированное представление, пригодное для дальнейшего анализа и принятия решений. Ключевым аспектом является способность системы адаптировать правила преобразования в зависимости от типа и структуры входных данных, обеспечивая высокую точность и эффективность интерпретации.
Проверка предсказательной силы: Торговая стратегия
Стратегия торговли, основанная на принципе «лидер-последователь», позволяет извлекать прибыль из предсказанных взаимосвязей на рынке. Она заключается в определении событий, вероятность исхода которых предсказана с высокой точностью, и использовании этой информации для совершения сделок. Принцип работы заключается в том, что «лидер» — это событие, прогноз по которому сформирован, а «последователь» — это сделка, совершаемая на основе этого прогноза. Такая подход позволяет получать альфа-доход, используя краткосрочные неэффективности рынка, возникающие из-за разницы в скорости обработки информации и реакции на неё. По сути, стратегия эксплуатирует несовершенство ценообразования, возникающее до того, как рынок полностью усвоит и отразит в ценах новую информацию, полученную из прогнозов.
Эффективность данной торговой стратегии напрямую зависит от своевременного определения времени завершения события, поскольку именно это обеспечивает корректный расчет выигрышей и убытков. Задержка или неточность в установлении времени завершения события может привести к неверной оценке результатов торговли и, как следствие, к снижению прибыльности или даже к убыткам. Точный расчет выплат, основанный на своевременном разрешении события, является критически важным для обеспечения адекватной оценки эффективности стратегии и максимизации возврата на инвестиции. Любое искажение в определении момента завершения события нарушает логику торговли и подрывает потенциальную прибыль, делая скорость и точность разрешения ключевым фактором успеха.
Инфраструктура Polymarket предоставляет необходимые инструменты для реализации данной торговой стратегии. В частности, лимитные книги ордеров обеспечивают возможность размещения заявок на покупку или продажу токенов, представляющих прогнозы по событиям. Уникальная система условных токенов (Conditional Token Framework) позволяет автоматически выплачивать вознаграждения или штрафы в зависимости от исхода прогнозируемого события, что значительно упрощает процесс расчета прибыли и убытков. Эта система автоматизации, в сочетании с ликвидностью, обеспечиваемой книгой ордеров, позволяет трейдерам эффективно использовать предсказанные взаимосвязи и извлекать выгоду из рыночных неэффективностей, без необходимости ручного управления каждым отдельным прогнозом.
Стратегия предсказания взаимосвязей демонстрирует общую точность в 72,6%, что позволяет получать положительную доходность инвестиций. В ходе июньских испытаний удалось достичь ROI до 47,5%, однако в июле наблюдалось ухудшение показателей с отрицательным ROI в размере -12,3%. Данное колебание подчеркивает зависимость эффективности стратегии от рыночной конъюнктуры и необходимости адаптации к изменяющимся условиям. Хотя первоначальные результаты представляются многообещающими, снижение доходности в июле указывает на важность дальнейшей оптимизации и тестирования стратегии в различных рыночных средах для обеспечения стабильной прибыльности.
Исследование демонстрирует, что агентный ИИ, опираясь на большие языковые модели, способен выявлять скрытые связи между контрактами на рынках предсказаний. Это не открытие, а закономерность: система находит то, что уже присутствует, просто структурирует и проявляет. Как заметил Джон Маккарти: «Искусственный интеллект — это раздел информатики, занимающийся тем, чтобы заставить машины делать вещи, которые требуют интеллекта, если бы их делал человек». В данном случае, машина не изобретает новые связи, а лишь агрегирует информацию более эффективно, чем это мог бы сделать человек, улавливая нюансы в данных. Этот процесс напоминает археологические раскопки — всё уже существует, нужно лишь аккуратно извлечь и проанализировать. И, конечно, рано или поздно, найдётся способ использовать эти связи для получения прибыли — такова уж природа рынков.
Что дальше?
Представленная работа демонстрирует, что агентный ИИ, использующий большие языковые модели, способен выявлять связи между контрактами на рынках предсказаний. Это, конечно, интересно, но не стоит забывать: каждое «улучшение» агрегации информации — это лишь новая поверхность для атак со стороны тех, кто умеет находить арбитраж. Рынок всегда найдёт способ сломать элегантную теорию, и сегодня это будет не только человек, но и другой агент, обученный на тех же данных. Очевидно, что истинная ценность подобных систем проявится не в предсказании будущего, а в генерации всё более изощрённых способов его эксплуатации.
Следующим этапом, вероятно, станет попытка масштабирования этих систем на более сложные рынки и более разнообразные типы контрактов. Однако, стоит помнить: MVP — это просто способ сказать пользователю: «подожди, мы потом исправим». Совершенствование алгоритмов обнаружения связей — это лишь часть проблемы. Гораздо сложнее — обеспечить их устойчивость к шуму, манипуляциям и, главное, к внезапному изменению правил игры, которое на рынках предсказаний случается регулярно.
Если код выглядит идеально — значит, его никто не деплоил. Поэтому, вместо того чтобы стремиться к идеальной точности предсказаний, целесообразнее сосредоточиться на создании систем, способных быстро адаптироваться к меняющимся условиям и минимизировать риски. Иначе говоря, вместо «революции» в предсказаниях, стоит ожидать эволюции инструментов для управления неопределённостью — и это, пожалуй, более реалистичный сценарий.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.02436.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
- STRK ПРОГНОЗ. STRK криптовалюта
- ZEC ПРОГНОЗ. ZEC криптовалюта
- РИППЛ ПРОГНОЗ. XRP криптовалюта
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
- OM ПРОГНОЗ. OM криптовалюта
- ПРОГНОЗ ЕВРО К ШЕКЕЛЮ
2025-12-03 07:59