Торговые Алгоритмы и Нейросети: Где Предел Возможностей?

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование демонстрирует, что современные большие языковые модели испытывают серьезные трудности даже с базовыми задачами количественной торговли и моделирования рынка.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Представлен Market-Bench — эталонный набор тестов, выявляющий недостатки нейросетей в реализации и тестировании торговых стратегий, несмотря на способность генерировать исполняемый код.

Несмотря на быстрый прогресс в области больших языковых моделей (LLM), их способность к решению практических задач в сфере количественного трейдинга остается недостаточно изученной. В работе ‘Market-Bench: Evaluating Large Language Models on Introductory Quantitative Trading and Market Dynamics’ представлен новый бенчмарк, оценивающий LLM в построении исполняемых стратегий бэктестинга по описаниям на естественном языке и рыночным предположениям. Полученные результаты показывают, что современные LLM, хотя и способны генерировать рабочий код, испытывают трудности с точным моделированием рыночной динамики и корректным расчетом финансовых показателей. Смогут ли LLM в будущем стать надежными помощниками в разработке и реализации сложных торговых стратегий, или же их возможности ограничены базовыми вычислениями?

Количественные финансы: вызов для искусственного интеллекта

Количественная торговля, являясь основой современных финансовых рынков, традиционно опирается на сложные математические вычисления и молниеносное принятие решений. Исторически эти задачи решались посредством специализированного программного обеспечения, написанного экспертами-программистами, и подкреплялись глубоким анализом опытных трейдеров. Разработка и поддержание таких систем требует значительных ресурсов и высокой квалификации, поскольку даже небольшие ошибки в алгоритмах или задержки в исполнении ордеров могут привести к существенным финансовым потерям. В основе количественных стратегий лежит анализ больших объемов данных, выявление закономерностей и прогнозирование рыночных тенденций, что требует как вычислительной мощности, так и экспертной интерпретации полученных результатов. Подобный подход позволял успешно эксплуатировать краткосрочные неэффективности рынка и получать стабильную прибыль, однако он также сопряжен с высокими затратами и сложностью масштабирования.

Большие языковые модели (БЯМ) открывают перспективы автоматизации сложных задач в сфере финансов, традиционно требующих специализированного кода и экспертных знаний. Однако, их надежность в высокорискованных финансовых приложениях остается предметом серьезных сомнений. В то время как БЯМ демонстрируют впечатляющие результаты в обработке естественного языка, способность к последовательному и безошибочному выполнению количественных расчетов, необходимых для трейдинга и управления активами, пока не доказана. Отсутствие гарантий точности и предсказуемости в условиях быстро меняющегося рынка может привести к значительным финансовым потерям, поэтому внедрение БЯМ в критически важные финансовые процессы требует тщательной проверки и разработки надежных механизмов контроля.

Существующие отраслевые тесты и бенчмарки зачастую не способны адекватно отразить сложность и многогранность реальных финансовых задач, что приводит к завышенным оценкам эффективности больших языковых моделей (LLM). Исследование, представленное в Market-Bench, наглядно демонстрирует эту проблему, выявив, что современные LLM испытывают затруднения даже при реализации элементарных торговых стратегий. Это связано с тем, что традиционные бенчмарки, как правило, сосредоточены на узких аспектах, таких как прогнозирование цен, и не учитывают такие важные факторы, как управление рисками, транзакционные издержки и динамическое изменение рыночной конъюнктуры. Таким образом, кажущаяся успешность LLM в лабораторных условиях может не соответствовать их реальной производительности на волатильных финансовых рынках, что подчеркивает необходимость разработки более реалистичных и всесторонних методов оценки.

Оценка финансовых LLM: за пределами простой точности

Бенчмарки, такие как FinanceQA и BizFinBench, демонстрируют ограниченные возможности больших языковых моделей (LLM) при решении реалистичных финансовых задач. Анализ результатов этих тестов выявил существенные трудности в извлечении релевантной информации из финансовых текстов и последующем логическом анализе этой информации. В частности, LLM испытывают сложности при понимании сложных финансовых отчетов, интерпретации рыночных данных и выполнении расчетов, необходимых для принятия обоснованных финансовых решений. Это указывает на необходимость дальнейшей разработки и совершенствования LLM в области финансовой грамотности и способности к рассуждениям.

Бенчмарки FinEval-KR и CFinBench специализируются на оценке уровня финансовых знаний, проверяя способность моделей понимать и применять финансовую терминологию и концепции. Параллельно, существуют тесты, такие как HumanEval и DS-1000, ориентированные на проверку навыков генерации кода, что особенно важно для финансовых приложений, требующих автоматизации расчетов, анализа данных и реализации торговых стратегий. HumanEval оценивает способность генерировать корректный код на основе текстовых инструкций, а DS-1000 проверяет навыки работы с данными и решения задач машинного обучения, что необходимо для построения прогностических моделей в финансовой сфере.

Существующие бенчмарки для оценки больших языковых моделей (LLM) в финансовой сфере зачастую концентрируются на отдельных навыках, таких как извлечение информации или генерация кода, не учитывая их совместное применение в реальных сценариях. Это ограничивает возможность полноценной оценки производительности LLM при решении комплексных финансовых задач. В этой связи, бенчмарк Market-Bench предлагает более целостный подход, оценивая LLM по способности к полной реализации торговых стратегий, включая анализ рынка, принятие решений и исполнение сделок, что позволяет получить более реалистичную картину их эффективности в практических приложениях.

Бэктестинг и построение стратегий с помощью LLM

Платформа Market-Bench предназначена для оценки способности больших языковых моделей (LLM) преобразовывать описания торговых стратегий на естественном языке в исполняемые бэктесты. Это позволяет проводить количественный анализ и проверку эффективности стратегий, сформулированных в текстовом виде, без необходимости ручного кодирования. Market-Bench предоставляет стандартизированную среду для оценки LLM в задачах автоматизированной торговли, преодолевая разрыв между лингвистическим описанием и количественным исполнением стратегий. Платформа обеспечивает возможность автоматической генерации торговых сигналов и их последующей проверки на исторических данных, что является ключевым шагом в разработке и валидации алгоритмических торговых систем.

Для симуляции торговых сред и оценки эффективности различных стратегий, языковые модели (LLM) используют как реальные рыночные данные (Market Data), так и синтетические наборы данных, такие как Synthetic Book. Synthetic Book генерируется на основе данных L10 биржевого стакана, обеспечивая реалистичную, но контролируемую среду для тестирования. Использование синтетических данных позволяет LLM проводить бэктестинг в условиях, приближенных к реальным, но без риска финансовых потерь, а также тестировать стратегии в различных рыночных сценариях, которые могут быть недоступны в исторических данных.

Оценка возможностей LLM на платформе Market-Bench включает в себя тестирование на различных торговых стратегиях, таких как парный трейдинг, запланированные сделки и дельта-хеджирование опционов, каждая из которых требует разного уровня логического вывода и обработки данных. По результатам тестирования, текущие LLM демонстрируют показатель Pass@3, равный 0.80 для Стратегии 1, 0.67 для Стратегии 2 и 0.65 для Стратегии 3. Показатель Pass@3 означает, что из трех попыток LLM успешно сгенерировал работоспособный бэктест стратегии.

За пределами бэктестинга: к созданию надежного финансового ИИ

В последние годы наблюдается стремительное развитие инструментов для создания и оценки больших языковых моделей (LLM) в сфере финансов. Платформы, такие как PIXIU, и открытые конвейеры, например FinGPT и Open-FinLLMs, значительно упрощают процесс разработки и тестирования этих моделей. Эти инструменты предоставляют стандартизированные интерфейсы и наборы данных, позволяя исследователям и разработчикам быстро создавать прототипы, обучать модели и оценивать их производительность в различных финансовых задачах. Появление таких фреймворков не только ускоряет инновации в области финансовых технологий, но и способствует повышению надежности и воспроизводимости результатов, что особенно важно для принятия обоснованных инвестиционных решений и управления рисками. Благодаря этим открытым и гибким платформам, финансовые LLM становятся все более доступными и эффективными, открывая новые возможности для автоматизации сложных задач и анализа больших объемов данных.

Интеграция больших языковых моделей (LLM) с устоявшимися количественными методами открывает новые перспективы в сфере финансов. Данный симбиоз позволяет не только автоматизировать сложные задачи, такие как анализ новостных потоков и прогнозирование рыночных тенденций, но и значительно улучшить процесс принятия решений. Традиционные количественные модели, опирающиеся на статистические данные и математические алгоритмы, получают возможность обогатиться контекстуальным пониманием и способностью к обработке неструктурированной информации, предоставляемой LLM. В результате, формируется более целостная картина рыночной ситуации, что позволяет выявлять скрытые возможности и повышать эффективность инвестиционных стратегий. Этот подход позволяет финансовым аналитикам и трейдерам не просто реагировать на текущие события, но и предвидеть будущие изменения, основанные на глубоком анализе различных факторов и сигналов, ранее недоступных для автоматизированной обработки.

Для оценки точности прогнозов финансовых моделей, таких как большие языковые модели (LLM), традиционно используется метрика средней абсолютной ошибки (MAE). Однако, комплексная оценка требует учета не только точности, но и устойчивости модели к различным рыночным условиям, её интерпретируемости — способности объяснить логику принятия решений, и справедливости — отсутствия предвзятости в прогнозах. Недавние тесты модели Gemini 3 Pro продемонстрировали средние значения MAE, равные 14.83, 52.22 и 1245.48 для Стратегий 1, 2 и 3 соответственно, что свидетельствует о её текущей производительности, но подчеркивает необходимость всесторонней оценки, выходящей за рамки простой метрики $MAE$. Учет этих дополнительных факторов позволит создавать более надежные и ответственные финансовые инструменты на основе искусственного интеллекта.

Будущие направления: повышение надежности и расширение возможностей LLM

В будущем, для адекватной оценки возможностей больших языковых моделей (LLM) в финансовой сфере, необходимо переосмыслить существующие критерии тестирования. Простые задачи уже не отражают реальную сложность финансовых рынков. Новые эталоны должны включать в себя стресс-тесты, имитирующие кризисные ситуации, проверку соответствия нормативным требованиям, а также анализ влияния принимаемых решений на системный риск. Такой подход позволит более точно определить способность LLM к надежному прогнозированию и управлению рисками в условиях высокой неопределенности, приближая их к практическому применению в критически важных финансовых процессах. Особое внимание следует уделить сценариям, включающим взаимодействие нескольких моделей и оценку их совместного влияния на финансовую стабильность.

Необходимость дальнейших исследований в области повышения способности больших языковых моделей (LLM) к рассуждению в условиях неопределенности представляется критически важной. Современные LLM часто демонстрируют уязвимость при столкновении с неполной или противоречивой информацией, что ограничивает их применение в динамичных финансовых средах. Ученые стремятся разработать алгоритмы, позволяющие моделям оценивать риски, учитывать вероятностные сценарии и адаптироваться к меняющимся рыночным условиям. Особое внимание уделяется повышению прозрачности процесса принятия решений, чтобы пользователи могли понимать логику, лежащую в основе прогнозов и рекомендаций, а также оценивать степень их надежности. Улучшение способности к объяснению решений является ключевым шагом на пути к широкому внедрению LLM в финансовый сектор, обеспечивая доверие и позволяя эффективно контролировать потенциальные риски.

Интеграция больших языковых моделей (LLM) с другими методами искусственного интеллекта, такими как обучение с подкреплением и причинно-следственный вывод, открывает перспективные возможности для финансовой индустрии. Обучение с подкреплением позволяет LLM адаптироваться к динамичным рыночным условиям, оптимизируя стратегии управления рисками и портфелями в реальном времени. В свою очередь, причинно-следственный вывод позволяет не просто выявлять корреляции в данных, но и понимать причинно-следственные связи между финансовыми факторами, что критически важно для точного прогнозирования и предотвращения кризисных ситуаций. Комбинируя возможности LLM в обработке естественного языка с аналитическими способностями этих методов, становится возможным создание более надежных, адаптивных и прозрачных финансовых инструментов, способных решать задачи, недоступные традиционным моделям.

Исследование демонстрирует, что современные большие языковые модели сталкиваются с трудностями даже в базовых задачах количественной торговли, несмотря на способность генерировать исполняемый код. Это подчеркивает разрыв между синтаксическим пониманием и истинным семантическим осмыслением сложных финансовых концепций. Как метко заметил Роберт Тарьян: «Программирование — это не просто написание кода; это решение проблем». Данное наблюдение особенно актуально в контексте Market-Bench, поскольку модели, хоть и способны создавать код, не всегда способны правильно реализовать и протестировать торговые стратегии, что свидетельствует о недостатке глубокого понимания рыночной динамики и управления рисками. По сути, это подтверждает необходимость не просто генерации кода, но и его критической оценки и верификации.

Куда же дальше?

Представленная работа обнажает любопытный парадокс: модели, демонстрирующие впечатляющую способность к генерации кода, терпят неудачу при решении элементарных задач количественной торговли. Это не просто ошибка в реализации; это сигнал о фундаментальном разрыве между синтаксической правильностью и семантическим пониманием. Генерировать код — значит строить замок из песка, а понимать рыночную динамику — значит понимать, как волны неизбежно разрушат эту конструкцию. Недостаточно создать иллюзию компетентности; необходимо продемонстрировать способность к адаптации и выживанию в хаосе.

Будущие исследования должны сместить фокус с чистого генерирования кода на верификацию и отладку торговых стратегий в условиях реалистичных рыночных симуляций. Необходимо разработать метрики, оценивающие не только прибыльность, но и устойчивость к различным рыночным шокам, а также способность к управлению рисками. Простота — вот ключ к пониманию, и именно её следует искать в моделях, способных оперировать сложными финансовыми инструментами.

Истинный тест для этих моделей — не в умении предсказывать будущее, а в способности признавать его непредсказуемость. Рынок — это не головоломка, которую нужно решить, а поток информации, который нужно фильтровать. И в этом фильтре, возможно, кроется настоящая архитектура интеллекта.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.12264.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-16 15:37