Искусственный интеллект на финансовых рынках: проверка на прочность

от

Автор: Денис Аветисян

Новая платформа FinDeepForecast позволяет оценить возможности и ограничения современных алгоритмов глубокого обучения в прогнозировании финансовых рынков в реальном времени.

☕️

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

Бесплатный Телеграм канал

Представлена система для независимой оценки и сравнения Deep Research Agents, работающих в задачах финансового прогнозирования с временной изоляцией и предотвращением искажения результатов.

Несмотря на стремительное развитие агентов глубокого исследования, способных решать сложные задачи, их всесторонняя оценка в реальных финансовых сценариях остается сложной задачей. В настоящей работе представлена система ‘FinDeepForecast: A Live Multi-Agent System for Benchmarking Deep Research Agents in Financial Forecasting’ — первая живая, сквозная многоагентная система, предназначенная для автоматизированной оценки агентов глубокого исследования в задачах финансольного прогнозирования. Эксперименты с предложенной системой и новым бенчмарком FinDeepForecastBench показали, что, превосходя базовые методы, агенты все еще сталкиваются с трудностями в точном и обоснованном прогнозировании финансовых показателей. Возможно ли дальнейшее развитие этих агентов для достижения более высокого уровня предсказательной силы и адаптации к динамично меняющимся рыночным условиям?

Взлом Прогнозов: Вызовы Финансольного Предсказания

Традиционные методы финансочного прогнозирования сталкиваются со значительными трудностями в условиях стремительно меняющейся рыночной конъюнктуры и непредсказуемых событий. Исторически сложившиеся модели, опирающиеся на анализ прошлых тенденций, зачастую оказываются неспособными адекватно реагировать на новые факторы, такие как технологические прорывы, геополитические потрясения или изменения в потребительском поведении. Рынок демонстрирует всё большую волатильность и нелинейность, что делает линейные экстраполяции и статистические усреднения малоэффективными. В результате, прогнозы, основанные на устаревших подходах, могут существенно отклоняться от реальных результатов, приводя к ошибочным инвестиционным решениям и финансовым потерям. Неспособность учесть внезапные шоки и быстро адаптироваться к новым реалиям является ключевым ограничением традиционных методов в современной финансовой среде.

Анализ исторических данных, традиционно лежащий в основе финансовых прогнозов, все чаще оказывается недостаточным инструментом для оценки будущих экономических тенденций. Современные рынки характеризуются беспрецедентной скоростью изменений и появлением совершенно новых факторов, не отраженных в прошлых периодах. Простые экстраполяции прошлых трендов игнорируют влияние технологических прорывов, геополитических сдвигов и изменения потребительского поведения, что приводит к значительным погрешностям в прогнозах. В результате, модели, основанные исключительно на ретроспективных данных, могут упускать из виду критически важные сигналы и неверно оценивать риски, особенно в периоды нестабильности и структурных изменений в экономике. Необходимость учета качественно новых факторов требует разработки более сложных и адаптивных прогностических моделей.

Существующие подходы к финансоческому прогнозированию часто сталкиваются с проблемой «загрязнения» данных, что приводит к завышенным оценкам эффективности и снижению надежности в реальных условиях. Это происходит из-за включения в исторические данные информации, которая не отражает будущие тенденции или содержит предвзятости, связанные с прошлыми решениями и рыночными манипуляциями. Например, данные, сформированные в периоды искусственно завышенного спроса или благоприятных регуляторных изменений, могут создать иллюзию стабильной доходности, не соответствующей действительности. В результате, модели, обученные на таких данных, оказываются неспособными адекватно реагировать на новые, непредсказуемые рыночные условия, что приводит к ошибочным прогнозам и, как следствие, к финансовым потерям. Таким образом, критически важно тщательно очищать и верифицировать исторические данные, а также использовать методы, позволяющие выявлять и устранять предвзятости, чтобы повысить точность и надежность финансовых прогнозов.

FINDEEPFORECAST: Система Живой Оценки

FINDEEPFORECAST представляет собой инновационную, функционирующую в реальном времени сквозную систему, предназначенную для непрерывной оценки агентов глубокого обучения, применяемых в задачах финансочного прогнозирования. Система обеспечивает автоматизированный процесс оценки, позволяя регулярно измерять производительность агентов на новых данных, что критически важно для отслеживания прогресса и выявления потенциальных проблем в процессе обучения и адаптации моделей к меняющимся рыночным условиям. Особенностью системы является возможность проведения оценки «вживую», что позволяет оперативно реагировать на изменения в эффективности агентов и принимать соответствующие меры для улучшения их производительности.

Система FINDEEPFORECAST использует подход «Живого Бенчмарка», генерируя еженедельные оценки, основанные на динамически создаваемых данных. Это обеспечивает временное разделение оценок, исключая влияние будущих данных на результаты прогнозирования и, следовательно, предотвращая загрязнение данных (data contamination). Динамическое создание данных гарантирует, что каждая оценка проводится на новых, ранее не использованных данных, что повышает надежность и объективность оценки агентов финансового прогнозирования.

Система FINDEEPFORECAST использует двойную таксономию задач прогнозирования, разделяя их на ‘Рекуррентные задачи прогнозирования’ и ‘Не-рекуррентные задачи прогнозирования’. Рекуррентные задачи подразумевают прогнозирование временных рядов, где будущие значения зависят от прошлых, например, прогнозирование цен акций на основе исторических данных. Не-рекуррентные задачи охватывают сценарии, где прогнозируемые значения не имеют прямой временной зависимости от предыдущих, такие как прогнозирование влияния новостных событий на волатильность. Данная классификация позволяет проводить всестороннюю оценку Deep Research Agents в различных условиях и выявлять их сильные и слабые стороны в различных типах задач финансового прогнозирования.

Глубокие Агенты Исследований: Искусственный Интеллект в Действии

Система использует модели “Deep Research Agent” — автономные системы искусственного интеллекта, предназначенные для проведения сложных исследований. Данные агенты функционируют посредством планирования последовательности действий, сбора релевантных доказательств и логического обоснования выводов. Автономность заключается в способности самостоятельно определять этапы исследования, находить и анализировать информацию из различных источников, и формулировать заключения без непосредственного участия человека. Процесс включает в себя не только поиск данных, но и критическую оценку их достоверности и значимости для поставленной задачи.

В основе функционирования агентов глубоких исследований лежат архитектуры больших языковых моделей (LLM). Эти модели обеспечивают необходимую глубину рассуждений и контекстуальное понимание, позволяя агентам эффективно обрабатывать сложные запросы и извлекать релевантную информацию из больших объемов данных. LLM способны к генерации связного текста, переводу языков, обобщению фактов и ответам на вопросы в информативной форме, что критически важно для задач планирования, поиска доказательств и логического вывода, выполняемых агентами.

В ходе оценки производительности были протестированы различные модели, включая ‘GPT-5’, ‘Claude-Sonnet-4.5’, ‘Grok 4’, ‘Gemini 2.5 Pro’ и ‘Deepseekv3.2’. Помимо этого, в тестировании участвовали специализированные агенты, такие как ‘o3-deep-research’, ‘Sonar Deep Research’ и ‘Tongyi Deep Research’. Наивысшая точность в процессе оценки была продемонстрирована агентом ‘o3-deep-research’, разработанным OpenAI.

Перспективы и Влияние: Расширяя Горизонты Прогнозирования

Платформа FINDEEPFORECAST успешно прошла оценку моделей как в задачах корпоративного прогнозирования, так и в макроэкономическом прогнозировании, что демонстрирует её универсальность и применимость в различных сферах. Данный факт подчеркивает значимость разработки инструментов, способных эффективно анализировать и прогнозировать тенденции в разных областях экономики. Возможность оценивать модели на столь разнообразных данных открывает новые перспективы для улучшения точности прогнозов и принятия обоснованных решений в бизнесе и государственном управлении. Успешное применение FINDEEPFORECAST подтверждает, что единая платформа может служить надежным инструментом для оценки эффективности моделей в широком спектре задач прогнозирования, что является важным шагом на пути к развитию интеллектуальных систем анализа данных.

Применение парадигмы непрерывной оценки, основанной на принципах «временной изоляции», значительно повышает устойчивость прогностических моделей и снижает риск их переобучения на исторических данных. Данный подход предполагает последовательную проверку модели на различных временных отрезках, исключая доступ к будущим данным при обучении на предыдущих периодах. Это позволяет более объективно оценить способность модели к обобщению и прогнозированию на новых, ранее не встречавшихся данных. В ходе исследований, реализация данной парадигмы позволила достичь точности до 39.5%, что свидетельствует о её эффективности в задачах прогнозирования и построении надежных моделей, способных адаптироваться к изменяющимся условиям.

В ходе комплексной оценки моделей прогнозирования, система o3-deep-research продемонстрировала выдающиеся результаты, достигнув точности в 39.5%, что позволило ей превзойти все остальные протестированные методы. Примечательно, что даже передовая модель GPT-5, использующая расширенные возможности рассуждений и поиска, последовательно показывала результаты на 3-4 процентных пункта ниже, что указывает на превосходство архитектуры и алгоритмов, реализованных в o3-deep-research, в решении задач прогнозирования. Такой значительный отрыв в точности подчеркивает потенциал данной системы для широкого спектра приложений, требующих надежных и точных прогнозов.

Анализ результатов оценок выявил существенную разницу в точности прогнозирования рекуррентных и нерекуррентных задач. В то время как точность предсказаний для рекуррентных задач достигла 25.5%, нерекуррентные задачи продемонстрировали значительно более высокие показатели — 81.4%. Данное расхождение указывает на то, что модели, используемые в исследовании, сталкиваются со значительными трудностями при работе с временными зависимостями и повторяющимися паттернами в данных. Это может быть связано с ограничениями используемых архитектур нейронных сетей или недостаточной способностью моделей к экстраполяции информации из прошлых периодов для прогнозирования будущих значений. Полученные данные подчеркивают необходимость разработки специализированных методов и архитектур для эффективного решения задач, характеризующихся рекуррентностью и временной зависимостью.

Исследование демонстрирует, что системы, подобные FINDEEPFORECAST, способны превосходить базовые модели в прогнозировании финансовых данных, однако точность, особенно во временной плоскости, остается проблемной. Это подтверждает идею о том, что понимание системы требует не только её построения, но и постоянной проверки её границ и возможностей. Как говорил Давид Гильберт: «Мы должны знать. Мы должны знать. Это проблема, которую необходимо решить». Эта фраза отражает суть подхода, описанного в статье: непрерывное исследование и тестирование агентов в реальных условиях для выявления и устранения недостатков, что, в конечном итоге, ведет к более глубокому пониманию процессов прогнозирования и создания более надежных систем.

Что дальше?

Представленная система, FinDeepForecast, обнажает закономерность: агенты глубокого обучения способны превзойти базовые модели в прогнозировании финансовых данных, однако эта победа оказывается лишь иллюзией точности во времени. Совершенствование алгоритмов, несомненно, продолжится, но истинный вызов заключается в преодолении принципиальной неспособности к предсказанию событий с высокой степенью детализации в конкретный момент. Каждый «патч» в этой области — это философское признание собственного несовершенства.

Попытки изолировать агентов во времени, предотвратить «загрязнение» данных, выглядят как отчаянная попытка обуздать хаос. Но, возможно, именно в осознании этой неминуемой утечки информации кроется путь к созданию действительно адаптивных систем, способных не столько предсказывать будущее, сколько эффективно функционировать в условиях его неопределенности. Правила существуют, чтобы их проверять, и эта проверка неизбежно приведет к новым взломам.

Понимание системы — значит взломать её, умом или руками. Дальнейшие исследования неизбежно сконцентрируются на разработке агентов, способных к саморефлексии, к осознанию собственных ограничений и к адаптации к изменяющимся условиям. И, возможно, в конечном итоге, лучший хак — это осознанность того, как всё работает.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.05039.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-09 10:04