Искусственный интеллект на страже инвестиций: новые горизонты оптимизации портфеля

Автор: Денис Аветисян

Исследование демонстрирует, как современные языковые модели могут быть успешно применены для улучшения доходности и снижения рисков в инвестиционных портфелях взаимных фондов.

☕️

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

Бесплатный Телеграм канал

Оптимизация портфелей паевых инвестиционных фондов с использованием больших языковых моделей - Microsoft Phi-2, Mistral-7B и Zypher-7B - выявила превосходство Zypher-7B в повышении доходности и скорректированной на риск доходности для фондов A и C, в то время как Mistral-7B демонстрирует конкурентоспособные результаты, а Microsoft Phi-2 показывает неудовлетворительные показатели по всем фондам. — Оптимизация портфелей паевых инвестиционных фондов с использованием больших языковых моделей — Microsoft Phi-2, Mistral-7B и Zypher-7B — выявила превосходство Zypher-7B в повышении доходности и скорректированной на риск доходности для фондов A и C, в то время как Mistral-7B демонстрирует конкурентоспособные результаты, а Microsoft Phi-2 показывает неудовлетворительные показатели по всем фондам.

В статье показана эффективность моделей Zypher 7B и Mistral 7B в оптимизации отраслевого распределения активов для достижения скорректированной на риск доходности, превосходящей традиционные подходы.

Несмотря на прогресс в финансовом моделировании, эффективное использование неструктурированных данных для оптимизации инвестиционных портфелей остается сложной задачей. В работе ‘From Text to Returns: Using Large Language Models for Mutual Fund Portfolio Optimization and Risk-Adjusted Allocation’ исследуется возможность применения больших языковых моделей (LLM) для улучшения стратегий распределения активов в паевых инвестиционных фондах. Результаты демонстрируют, что модель Zypher 7B превосходит традиционные методы, обеспечивая максимальную доходность при улучшенных показателях риск-скорректированной доходности. Смогут ли LLM стать ключевым инструментом для создания адаптивных и эффективных стратегий управления активами в будущем?

Предвидение Нестабильности: Вызовы Современного Управления Портфелем

Традиционные методы оптимизации инвестиционного портфеля, основанные на анализе исторических данных, всё чаще демонстрируют свою неэффективность в условиях быстро меняющихся рынков. Данные подходы, как правило, экстраполируют прошлые тенденции, не учитывая возможность возникновения совершенно новых, непредсказуемых событий и рыночных режимов. Это особенно актуально в периоды экономических потрясений или технологических прорывов, когда прошлый опыт перестаёт быть релевантным. Исследования показывают, что полагаться исключительно на исторические данные может привести к недооценке рисков и упущению возможностей, что в конечном итоге негативно сказывается на доходности портфеля. В связи с этим, всё больше внимания уделяется разработке новых моделей, способных учитывать текущую рыночную ситуацию и предвидеть будущие изменения, а также интегрировать альтернативные источники информации.

Интеграция неструктурированных данных, таких как новостные ленты, аналитические отчеты и посты в социальных сетях, представляет собой серьезную проблему для современной оценки рисков. В то время как традиционные модели полагаются на количественные показатели, огромный объем информации, представленной в текстовом формате, требует сложных методов обработки естественного языка и машинного обучения для извлечения значимых сигналов. Автоматическое определение тональности, выявление скрытых взаимосвязей и прогнозирование влияния событий, описанных в неструктурированных источниках, остаются сложными задачами. Неспособность эффективно анализировать эти данные может привести к неполной оценке рисков и, как следствие, к неоптимальным инвестиционным решениям, особенно в условиях быстро меняющейся рыночной конъюнктуры и информационной перегрузки. Попытки решения этой проблемы включают разработку алгоритмов, способных обрабатывать большие объемы текста и выявлять корреляции между новостным фоном и динамикой финансовых рынков.

Предлагаемый фреймворк комбинирует векторный поиск по финансовым данным, генеративные возможности больших языковых моделей и методы оптимизации для формирования оптимальных отраслевых распределений в портфеле.

Взлёт NLP в Финансовой Интеллектуальности

Обработка естественного языка (NLP) в финансовом секторе предоставляет инструменты для анализа неструктурированных текстовых данных, таких как новостные статьи, отчеты компаний, публикации в социальных сетях и транскрипты конференций. Эти инструменты позволяют извлекать количественные показатели настроений инвесторов, выявлять ключевые события, влияющие на рынки (например, слияния и поглощения, изменения в руководстве, публикации финансовых результатов), и на основе этого прогнозировать тенденции рынка. Анализ тональности позволяет оценить общее отношение к конкретным активам или компаниям, а выявление ключевых событий помогает определить причины колебаний цен и оценить риски. Результаты анализа используются для автоматизации трейдинга, улучшения управления рисками и повышения эффективности инвестиционных стратегий.

Различные модели-трансформеры, такие как BERT, DeBERTa, T5, BART и GPT-3, демонстрируют специфические преимущества при анализе контекстных особенностей финансовых текстов. BERT и DeBERTa преуспевают в понимании двунаправленного контекста, что критично для выявления тонких изменений в настроениях рынка. T5 и BART, основанные на архитектуре encoder-decoder, эффективно решают задачи генерации текста и суммаризации, например, при подготовке отчетов или новостных сводок. GPT-3, благодаря своему масштабу и способности к обучению с малым количеством примеров, может использоваться для прогнозирования трендов и анализа неструктурированных данных, однако требует значительных вычислительных ресурсов. Выбор конкретной модели зависит от специфики решаемой задачи и доступных ресурсов.

Сравнение языковых моделей Phi-2, Mistral-7B и Zephyr-7B показывает, что у всех моделей волатильность снижается с увеличением соотношения экспозиции, при этом Zephyr-7B демонстрирует наилучшее снижение рисков, особенно при высоких значениях, что указывает на его превосходство в поддержании эффективности портфеля.

Оптимизация Портфелей с Помощью Данных: Подтверждение Эффективности

Оптимизация инвестиционных портфелей напрямую выигрывает от использования сигналов, полученных с помощью обработки естественного языка (NLP). Анализ текстовых данных, таких как новостные статьи, отчеты компаний и социальные сети, позволяет выявлять закономерности и тенденции, которые могут быть использованы для принятия более обоснованных решений об аллокации активов. Это, в свою очередь, приводит к улучшению показателей доходности с учетом риска, поскольку NLP-сигналы позволяют более точно оценивать потенциальную доходность и волатильность различных активов. Использование NLP позволяет инвесторам учитывать не только количественные данные, но и качественную информацию, что повышает эффективность инвестиционной стратегии и способствует достижению более высоких результатов.

Использование синтетического набора данных обеспечивает контролируемые эксперименты и валидацию алгоритмов оптимизации в реалистичной среде. В отличие от тестирования на исторических данных, подверженных рыночным искажениям и ограниченным в объеме, синтетические данные позволяют генерировать сценарии с заданными параметрами и объемами, что обеспечивает более тщательную проверку производительности алгоритмов в различных условиях. Это особенно важно для оценки устойчивости алгоритмов к непредсказуемым событиям и выявления потенциальных слабых мест. Контролируемость процесса генерации данных позволяет точно определить факторы, влияющие на результат, и провести всесторонний анализ эффективности различных стратегий оптимизации портфеля.

Коэффициент Шарпа является количественным показателем эффективности инвестиционного портфеля, отражающим доходность с учетом риска. В ходе исследования модель Zypher 7B продемонстрировала коэффициент Шарпа, равный 1.5751 при коэффициенте экспозиции 0.0, что превосходит показатели моделей Mistral 7B и Microsoft Phi 2. Данный результат указывает на более высокую доходность на единицу принятого риска по сравнению с альтернативными моделями в аналогичных условиях, что подтверждает потенциал Zypher 7B для оптимизации портфеля.

В ходе тестирования, модель Zypher 7B продемонстрировала снижение риска портфеля на 2.41% при коэффициенте экспозиции 1.0. Данный показатель указывает на превосходную способность модели к минимизации потенциальных убытков в портфеле активов по сравнению с другими протестированными моделями, такими как Mistral 7B и Microsoft Phi 2, при аналогичных условиях. Коэффициент экспозиции 1.0 означает, что модель полностью использует доступные сигналы для формирования портфеля, максимизируя возможность снижения риска.

Модели Mistral-7B и Zypher-7B показали значительное улучшение доходности и скорректированной на риск доходности по фондам A и B, в то время как Microsoft Phi-2 продемонстрировала более низкие результаты.

К Устойчивым и Адаптивным Стратегиям: Новая Эра Инвестирования

Внедрение аналитики, основанной на обработке естественного языка (NLP), предоставляет портфельным менеджерам возможность существенно снизить риски и повысить устойчивость инвестиционных портфелей. Анализ больших объемов неструктурированных данных — новостных статей, отчетов, социальных сетей — позволяет выявлять скрытые взаимосвязи и ранние сигналы, которые традиционные методы могут упустить. Благодаря этому, становится возможным более точное определение потенциальных угроз и возможностей, что, в свою очередь, позволяет оперативно корректировать структуру портфеля и минимизировать потери в периоды рыночной волатильности. Использование NLP-анализа не ограничивается только прогнозированием рыночных изменений; оно также способствует более глубокому пониманию настроений инвесторов и выявлению аномалий, что является ключевым фактором для построения действительно устойчивого и адаптивного инвестиционного портфеля.

Современные финансовые рынки характеризуются огромным потоком неструктурированных данных — новостных сводок, сообщений в социальных сетях, аналитических отчетов — которые формируют общественное мнение и влияют на колебания цен. Способность оперативно обрабатывать и интерпретировать эти данные предоставляет возможность выявлять зарождающиеся тенденции и потенциальные угрозы, что позволяет управляющим портфелями реагировать на изменения рынка значительно быстрее, чем при использовании традиционных методов анализа. Благодаря применению алгоритмов обработки естественного языка и машинного обучения, системы способны извлекать ценную информацию из огромных объемов текстовых данных, оценивать риски и принимать обоснованные инвестиционные решения, обеспечивая повышенную устойчивость портфеля к неблагоприятным событиям и оптимизируя доходность в условиях высокой волатильности.

Современные достижения в области обработки естественного языка (NLP) открывают принципиально новые возможности для количественного инвестирования, предвещая эпоху действительно интеллектуальных портфелей. Традиционные количественные модели, основанные на структурированных данных, теперь могут быть дополнены анализом неструктурированной информации — новостных статей, социальных сетей, отчетов компаний — что позволяет выявлять рыночные тенденции и риски с беспрецедентной скоростью и точностью. Это приводит к созданию портфелей, способных адаптироваться к меняющимся условиям в режиме реального времени, снижая зависимость от заранее заданных правил и повышая устойчивость к неожиданным событиям. В результате, инвестиционные стратегии становятся более гибкими, проактивными и способными генерировать более высокую доходность при контролируемом уровне риска, формируя качественно новый подход к управлению активами.

Исследование показывает, что большие языковые модели способны не просто анализировать финансовые данные, но и прогнозировать оптимальные секторальные аллокации, превосходя традиционные подходы. Это не просто улучшение производительности, а фундаментальный сдвиг в парадигме управления портфелем. Как говорил Джон фон Нейман: «В науке не бывает окончательных ответов, только лучшие приближения». Подобно этому, оптимизация портфеля с помощью LLM — это не поиск идеального решения, а непрерывный процесс адаптации к меняющимся условиям рынка. Масштабируемость, о которой так часто говорят, здесь проявляется не в скорости вычислений, а в способности системы к самообучению и эволюции, что, в конечном счете, и определяет её долгосрочную устойчивость.

Что дальше?

Представленная работа демонстрирует, что большие языковые модели способны к оптимизации портфелей, но не следует забывать: архитектура — это не структура, а компромисс, застывший во времени. Успех Zypher 7B и Mistral 7B — это лишь текущая точка равновесия. Зависимости от конкретных моделей, от их обучающих данных и, главное, от непредсказуемости их эволюции, остаются неизменными. Вместо гонки за очередным «прорывом» следует обратить внимание на устойчивость систем к изменениям в базовых моделях — ведь технологии сменяются, зависимости остаются.

Очевидным направлением развития является интеграция с более сложными моделями оценки рисков, учитывающими не только статистические данные, но и качественные факторы, извлекаемые из неструктурированной информации. Однако, погоня за точностью не должна заслонять фундаментальную проблему: предсказание будущего, даже с помощью самых совершенных инструментов, всегда будет приблизительным. Любая оптимизация — это лишь иллюзия контроля над хаосом.

В конечном счете, задача не в том, чтобы построить идеальный алгоритм, а в том, чтобы создать систему, способную адаптироваться к неизбежным ошибкам и непредсказуемым событиям. Системы — это не инструменты, а экосистемы. Их нельзя построить, только вырастить. И пусть каждый архитектурный выбор будет осознан как пророчество о будущем сбое.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.05907.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-08 08:55