Бег на месте: Почему нейросети не побеждают в высокочастотной торговле

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что даже самые сложные алгоритмы машинного обучения сталкиваются с непреодолимыми ограничениями в условиях высокочастотной торговли, увязая в шуме и транзакционных издержках.

☕️

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

Бесплатный Телеграм канал

Несмотря на отображение положительной прибыли на индивидуальных панелях управления агентов, иллюзия «зеленой прибыли и убытков» раскрывает, что микро-прибыли являются валовой прибылью, и после вычета комиссии за транзакцию в 0.08%, реальная экономическая ценность оказывается отрицательной, как демонстрирует вклад агента Кимберли в размере +$3.56.

Анализ провала сложной системы высокочастотной торговли, основанной на глубоком обучении и эволюционных алгоритмах, демонстрирует невозможность устойчивого получения прибыли на экстремально высоких скоростях.

Парадоксально, но стремление к созданию самообучающихся торговых систем, адаптирующихся к постоянно меняющимся рыночным условиям, не всегда приводит к успеху. В работе под названием ‘The Red Queen’s Trap: Limits of Deep Evolution in High-Frequency Trading’ представлен детальный анализ провала гибридной системы, сочетающей глубокое обучение и эволюционные алгоритмы, в высокочастотной торговле криптовалютами. Результаты демонстрируют, что даже самые передовые методы не способны компенсировать транзакционные издержки и шум, присущие рынку на данной частоте, приводя к значительному снижению капитала. Не является ли это предупреждением о границах применения сложных моделей в условиях информационной асимметрии и высокой волатильности?

Эволюция Рынка и Пределы Традиционных Моделей

Высокочастотная торговля (ВЧТ) радикально изменила структуру финансовых рынков, порождая динамику, которая ставит под сомнение эффективность традиционных моделей прогнозирования. ВЧТ характеризуется скоростью и объемом операций, осуществляемых за доли секунды, что приводит к появлению сложных, нелинейных взаимосвязей между активами. Эти взаимосвязи постоянно меняются, делая статические модели, основанные на исторических данных, быстро устаревшими. В отличие от более медленных торговых стратегий, ВЧТ создает эффект «самовоздействия», когда собственные сделки трейдеров влияют на рыночные цены, что приводит к появлению новых, трудно предсказуемых паттернов. В результате, существующие математические модели, такие как модели авторегрессии или модели скользящего среднего, часто оказываются неспособными адекватно отразить текущую рыночную ситуацию и генерируют неточные прогнозы, что увеличивает риски и снижает прибыльность.

Традиционные методы финансового моделирования часто испытывают трудности при анализе нестационарных процессов и воздействии непредсказуемых событий, что приводит к постепенному ухудшению их прогностической способности. В отличие от статических моделей, предполагающих неизменность рыночных условий, реальные финансовые рынки характеризуются постоянной эволюцией и подвержены влиянию внешних факторов, таких как геополитические события или изменения в законодательстве. Данная нестабильность приводит к тому, что параметры, оптимальные в определенный момент времени, со временем теряют свою актуальность, а модели, основанные на этих параметрах, начинают давать все более неточные прогнозы. В результате, даже самые тщательно разработанные модели требуют регулярной переоценки и адаптации, что связано со значительными вычислительными затратами и риском принятия неверных решений на основе устаревших данных. Подобный процесс «деградации» моделей особенно заметен в условиях высокой волатильности и быстро меняющихся рыночных тенденций, что подчеркивает необходимость разработки более гибких и адаптивных подходов к финансовому моделированию.

В условиях постоянно меняющегося рынка, традиционные алгоритмические модели сталкиваются с растущими трудностями. Неспособность адаптироваться к непредсказуемым изменениям и нелинейным зависимостям приводит к снижению их эффективности и, как следствие, к убыткам. Особенно остро эта проблема проявляется при учете транзакционных издержек: даже относительно небольшая комиссия в 0.08% за совершение сделки «туда и обратно» способна существенно уменьшить потенциальную прибыль, требуя разработки более гибких и эволюционирующих алгоритмов. Такие системы, способные к самообучению и адаптации к текущей рыночной конъюнктуре, представляются ключевым инструментом для поддержания рентабельности в долгосрочной перспективе и минимизации рисков, связанных с динамикой рынка.

Агент-Основанное Моделирование: Эволюционирующая Экосистема

Предлагаемая мультиагентная симуляция основана на гипотезе адаптивных рынков, рассматривающей рынок как эволюционирующую экосистему. В рамках данной модели, участники (агенты) взаимодействуют друг с другом, адаптируя свои стратегии в ответ на изменяющиеся рыночные условия. Подход позволяет исследовать динамику рынков с точки зрения эволюционной биологии, где успешные стратегии «выживают» и «размножаются», а неэффективные стратегии постепенно исключаются. Целью является создание вычислительной модели, способной отразить сложные взаимодействия и процессы самоорганизации, наблюдаемые в реальных финансовых рынках, и предоставить инструменты для анализа рыночной динамики и прогнозирования.

Агенты в предложенной системе используют эволюционные алгоритмы для оптимизации торговых стратегий. Процесс оптимизации основан на принципах выживания и размножения, где успешные стратегии, приносящие прибыль, увеличивают вероятность “размножения” агента — создания его копии. Для создания селекционного давления введена модель “смерти” агента: срок жизни каждого агента ограничен и составляет $α = 30$ секунд. По истечении этого времени агент удаляется из симуляции, что способствует отбору наиболее эффективных стратегий и предотвращает стагнацию популяции. Таким образом, агенты постоянно адаптируются к изменяющимся рыночным условиям, максимизируя свою “пригодность” и увеличивая свои шансы на продолжение существования.

В симуляции реализованы механизмы поддержания разнообразия и устойчивости популяции агентов. Стратегия “Время — жизнь” (“Time-is-Life”) предусматривает, что агенты, не совершающие сделок в течение определенного периода, удаляются из системы, стимулируя активную торговлю. Для предотвращения чрезмерного сокращения популяции и сохранения разнообразия торговых стратегий применяется механизм “Защита исчезающих видов” (“Endangered Species Protection”). Он заключается в периодическом клонировании агентов с наименьшей представленностью в популяции, что обеспечивает поддержание общего числа агентов на уровне 500, несмотря на высокую вероятность выбывания неэффективных стратегий. Эти механизмы совместно гарантируют поддержание достаточного разнообразия и предотвращают коллапс симуляции вследствие доминирования одной стратегии.

Глубокое Нейронное «Кора»: Восприятие и Прогнозирование Состояний Рынка

В основе модуля восприятия, именуемого “Глубокий Нейронный Кортекс”, лежит интеграция архитектур LSTM и Transformer. LSTM (Long Short-Term Memory) сети эффективно обрабатывают последовательные данные, выявляя временные зависимости в финансовых рядах. В свою очередь, архитектура Transformer, использующая механизм внимания, позволяет модели улавливать глобальные паттерны и взаимосвязи на различных временных масштабах, не ограничиваясь последовательной обработкой. Комбинация этих двух подходов позволяет кортексу комплексно анализировать рыночные данные, учитывая как краткосрочные тренды, так и долгосрочные закономерности, для более точного восприятия текущего состояния рынка.

Входные данные для «Глубокой обучающей коры» формируются в виде тензорных признаков (Feature Tensors). Предварительная обработка этих данных включает в себя Z-нормализацию, которая центрирует и масштабирует признаки для улучшения стабильности и скорости обучения модели. В качестве входных признаков используются индикаторы, такие как логарифмические доходности ($Log-Returns$) и средний истинный диапазон (ATR). $Log-Returns$ отражают процентное изменение цены актива, а ATR измеряет волатильность, что позволяет модели учитывать как динамику цены, так и текущий уровень риска при анализе рыночных состояний.

Обучение модели «Глубокий Нейронный Кортекс» происходит с использованием функции бинарной кросс-энтропии, позволяющей оптимизировать её способность прогнозировать направление движения рынка, измеряемое через показатель точности определения направления (Directional Accuracy). В ходе тестирования достигнутая точность составила 51.2%, однако данный показатель является недостаточным для получения прибыли, поскольку не компенсирует транзакционные издержки, связанные с совершением сделок на основе прогнозов модели. Таким образом, несмотря на способность модели к прогнозированию, экономическая целесообразность её использования в текущей конфигурации отсутствует.

Управление Системным Риском и Обеспечение Стабильности Рынка

В ходе моделирования установлено, что сочетание финансового рычага и мягких бюджетных ограничений способно значительно усиливать системный риск. Агенты, использующие заемные средства для увеличения объемов торговли, становятся особенно уязвимыми к неблагоприятным колебаниям рынка. Мягкие бюджетные ограничения, предполагающие неявную или явную поддержку убыточных агентов, создают эффект морального риска и препятствуют своевременному выходу из рискованных позиций. В результате, даже небольшие шоки могут вызывать цепную реакцию, приводящую к каскаду банкротств и дестабилизации всей системы. Исследование показало, что при определенной комбинации рычага и бюджетных ограничений, вероятность возникновения системного кризиса возрастает экспоненциально, подчеркивая необходимость строгого регулирования и контроля за финансовыми операциями.

Тщательная калибровка поведения агентов в модели и непрерывный мониторинг ключевых индикаторов риска позволяют оценить устойчивость системы к различным рыночным потрясениям. Данный подход позволяет выявлять критические точки, в которых даже небольшие изменения в параметрах поведения участников могут привести к каскадным эффектам и системному кризису. Регулярное отслеживание таких показателей, как общая степень закредитованности, объемы торгов и волатильность, предоставляет возможность прогнозировать потенциальные риски и разрабатывать превентивные меры для поддержания стабильности. Имитационное моделирование, основанное на детальной настройке поведения агентов и анализе ключевых индикаторов, представляет собой эффективный инструмент для стресс-тестирования и оценки надежности финансовой системы в условиях изменяющейся рыночной конъюнктуры.

Разработанная агентская модель представляет собой ценный инструмент для проведения стресс-тестов торговых стратегий и выявления потенциальных уязвимостей до их проявления на реальных рынках. Однако, проведенное моделирование выявило, что комиссия за совершение сделки в обе стороны, составляющая 0.08%, превышает потенциальную прибыль от предсказанных ценовых движений, равную 0.05%. Примечательно, что значительная часть агентов — около 60% — впала в состояние стагнации, сохраняя неизменную величину капитала и нулевой вклад в течение всего периода существования, что подчеркивает сложность достижения устойчивой прибыльности в подобных условиях.

В рамках симуляции реализована динамическая модель проскальзывания, имитирующая реалистичные условия высокочастотной торговли (HFT). Проскальзывание, достигающее 0.02%, и комиссия за совершение сделки (taker fee) в размере 0.04% учитывают влияние скорости исполнения ордеров и рыночной ликвидности. Данная модель позволяет исследовать, как эти факторы влияют на прибыльность торговых стратегий и общую стабильность системы. Учет проскальзывания и комиссий необходим для адекватной оценки эффективности алгоритмов и выявления потенциальных рисков, возникающих в условиях высокой конкуренции и быстро меняющихся цен на финансовых рынках.

Наблюдаемый на графике резкий рост числа «зомби-агентов» с нулевым капиталом указывает на нарушение бюджетных ограничений и фактическую эмиссию средств для поддержания неплатежеспособных субъектов.

Исследование демонстрирует, что даже самые передовые алгоритмы, такие как глубокое обучение и эволюционные алгоритмы, сталкиваются с ограничениями в высокочастотной торговле. Система, описанная в статье, не смогла преодолеть присущие рынку затраты и шум, что подчеркивает важность понимания целостной картины. Как отмечал Поль Фейерабенд: «В науке нет никаких правил, которые бы гарантировали успех». Эта фраза перекликается с выводом статьи: даже самые сложные системы не могут гарантировать прибыль в условиях непредсказуемости рынка. Устойчивость системы зависит не от сложности, а от ясности границ и понимания ее внутренней структуры, что подтверждает, что подход к системе должен быть целостным.

Куда Ведёт Бег по Кругу?

Представленная работа демонстрирует, что даже самые изящные алгоритмы, построенные на принципах глубокого обучения и эволюционных вычислений, сталкиваются с фундаментальными ограничениями в высокочастотной торговле. Если система держится на костылях из сложной оптимизации, значит, мы переусложнили её, пытаясь победить шум. Модульность без понимания контекста рыночной микроструктуры — иллюзия контроля, а не реальное решение. Попытки «обучить» систему обходу неизбежных издержек оказываются тщетными; это все равно что пытаться выудить воду решетом.

Настоящая проблема не в создании более мощных алгоритмов, а в переосмыслении самой цели. Стоит ли стремиться к сверхбыстрой торговле, если она генерирует лишь ничтожные прибыли, поглощенные транзакционными издержками? Возможно, более перспективным направлением является разработка систем, ориентированных на долгосрочные инвестиции и анализ фундаментальных факторов, а не на ловлю краткосрочных ценовых колебаний.

Будущие исследования должны сосредоточиться на понимании не столько возможностей искусственного интеллекта, сколько границ его применимости в конкретных областях. Необходимо критически оценить предпосылки эффективного рынка и признать, что в некоторых случаях «иррациональность» может быть более прибыльной стратегией, чем слепое следование алгоритмам. В конечном счете, важно помнить, что рынок — это не математическая задача, которую можно решить, а живой организм, подчиняющийся своим собственным законам.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.15732.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-19 14:24