Автор: Денис Аветисян
Новый подход к поиску прибыльных стратегий использует возможности больших языковых моделей и принципы эволюционного обучения для адаптации к постоянно меняющимся рыночным условиям.
Представлена платформа QuantaAlpha, эволюционный фреймворк для разработки альфа-факторов на основе самообучающихся агентов и оптимизации на уровне траекторий.
Нестационарность финансовых рынков и чувствительность к шуму представляют серьезные трудности для автоматического поиска прибыльных инвестиционных стратегий. В данной работе представлена система ‘QuantaAlpha: An Evolutionary Framework for LLM-Driven Alpha Mining’, использующая эволюционный подход и большие языковые модели для оптимизации процесса поиска альфа-факторов на уровне траекторий. Предложенная архитектура обеспечивает структурированное исследование и улучшение стратегий, демонстрируя превосходство над существующими системами, включая достижение информационного коэффициента IC = 0.1501 и годовую доходность ARR = 27.75\% на индексе CSI 300. Сможет ли QuantaAlpha обеспечить устойчивую доходность в условиях меняющейся рыночной конъюнктуры и стать основой для нового поколения систем автоматического инвестирования?
Увядание Альфы: Вызовы Современных Факторных Стратегий
Традиционные методы построения факторов, основанные на выявлении статистических закономерностей в исторических данных, все чаще сталкиваются с проблемой убывающей доходности. Это связано с явлением, известным как “увядание альфы” — тенденцией к снижению эффективности факторов со временем. По мере того, как рынки становятся более эффективными и информация распространяется быстрее, возможности для получения прибыли от простых, общеизвестных факторов сокращаются. Инвесторы, активно использующие одни и те же сигналы, постепенно “размывают” их предсказательную силу, приводя к снижению доходности и увеличению затрат на транзакции. Таким образом, поддержание стабильной альфа-доходности требует постоянного поиска новых, менее известных факторов или адаптации существующих к меняющимся рыночным условиям.
Наблюдается, что концентрация инвесторов вокруг одних и тех же факторов, или сигналов, приводит к снижению их доходности. Этот феномен, известный как «перенасыщение факторами», возникает из-за того, что когда большое количество участников рынка одновременно действуют на основе одного и того же сигнала, возможность получения прибыли от этого сигнала уменьшается. Более того, перенасыщение факторами не только снижает индивидуальную доходность, но и создает системные риски, поскольку одновременные действия большого количества инвесторов могут привести к резким и непредсказуемым колебаниям на рынке. В результате, стратегии, основанные на широко известных факторах, становятся менее эффективными и более подверженными риску, требуя от инвесторов поиска новых, менее известных и более устойчивых сигналов.
Для создания устойчивых и адаптируемых инвестиционных стратегий необходим принципиальный пересмотр подходов к выявлению и совершенствованию прогностических сигналов. Традиционные методы, ориентированные на поиск статических закономерностей, все чаще сталкиваются с проблемой снижения доходности из-за растущей эффективности рынка и эффекта “переполненности” факторов. Эффективные стратегии будущего должны опираться не на фиксированные правила, а на динамические модели, способные к самообучению и адаптации к меняющимся рыночным условиям. Это подразумевает переход от поиска “вечных” факторов к разработке систем, способных выявлять новые, ранее неизвестные сигналы, а также постоянно корректировать существующие с учетом текущей рыночной ситуации и поведения других участников. Подобный подход требует интеграции передовых методов машинного обучения, анализа больших данных и глубокого понимания рыночной микроструктуры.
QuantaAlpha: Эволюционный Фреймворк для Открытия Альфы на Основе LLM
QuantaAlpha представляет собой эволюционный фреймворк, объединяющий большие языковые модели (LLM) с самоэволюцией на уровне траекторий для оптимизации построения факторов. В основе лежит подход, рассматривающий генерацию факторов как процесс поиска, где LLM используются для формирования гипотез, а эволюционные операторы — для их последовательного улучшения. Самоэволюция на уровне траекторий подразумевает, что каждая итерация оптимизации оценивает и адаптирует не отдельные факторы, а целые последовательности их комбинаций и взаимодействий, что позволяет находить более сложные и эффективные стратегии. Фреймворк направлен на автоматизацию всего исследовательского цикла, начиная с генерации идей и заканчивая тестированием и внедрением торговых стратегий, основанных на оптимизированных факторах.
В QuantaAlpha процесс генерации факторов рассматривается как поисковый, в котором большие языковые модели (LLM) используются для формирования гипотез. Эти гипотезы затем подвергаются уточнению посредством применения эволюционных операторов, имитирующих принципы естественного отбора. LLM генерируют начальные наборы факторов, представляющие собой потенциальные торговые сигналы, а эволюционные операторы — такие как мутация, кроссовер и отбор — используются для улучшения характеристик этих факторов на исторических данных. Этот итеративный процесс позволяет системе автоматически исследовать пространство возможных факторов и находить те, которые демонстрируют наилучшую производительность и устойчивость.
Ограничения при генерации (Generation Constraints) в QuantaAlpha обеспечивают семантическую согласованность создаваемых факторов и контролируют их сложность, предотвращая переобучение и повышая устойчивость стратегий. Данные ограничения реализуются посредством фильтрации и модификации гипотез, генерируемых большими языковыми моделями (LLM), и позволяют создавать факторы, соответствующие заданным критериям и логике. Кроме того, фреймворк QuantaAlpha расширяет существующие агентные фреймворки, автоматизируя весь исследовательский цикл — от генерации гипотез и бэктестинга до развертывания торговых стратегий, что значительно ускоряет процесс поиска и реализации прибыльных торговых сигналов.
Использование больших языковых моделей (LLM) значительно ускоряет процесс преобразования рыночных инсайтов в практические торговые стратегии. Традиционно, этот процесс требовал значительных временных затрат на анализ данных, формулирование гипотез и их последующую проверку. LLM позволяют автоматизировать генерацию гипотез на основе анализа текстовой информации, такой как новости, отчеты аналитиков и социальные сети. Это существенно сокращает время, необходимое для выявления потенциально прибыльных торговых возможностей и разработки соответствующих алгоритмов. Более того, LLM способны учитывать сложные взаимосвязи между различными рыночными факторами, что позволяет создавать более точные и эффективные стратегии, чем при использовании традиционных методов.
Траекторный Уровень Самоэволюции: Уточнение Факторов через Интеллектуальную Мутацию
В QuantaAlpha используется самоэволюция на уровне траекторий, что означает эволюцию целых исследовательских путей, а не повторную генерацию факторов с нуля. Такой подход позволяет повысить качество поиска, поскольку система не просто перебирает варианты факторов, а оптимизирует последовательность шагов, приводящих к их созданию. Вместо того чтобы начинать каждый поиск с чистого листа, QuantaAlpha модифицирует и улучшает существующие траектории, сохраняя полезные элементы и отбрасывая неэффективные, что значительно ускоряет процесс открытия и позволяет находить более устойчивые и обобщенные стратегии.
В QuantaAlpha для эффективного исследования пространства гипотез используются операторы, такие как Диверсифицированная Инициализация Планирования (Diversified Planning Initialization), Оператор Мутации (Mutation Operator) и Оператор Кроссовера (Crossover Operator). Диверсифицированная инициализация позволяет начать поиск с разнообразных начальных точек, снижая риск застревания в локальных оптимумах. Оператор мутации вносит небольшие изменения в существующие траектории исследования, способствуя обнаружению новых перспективных факторов. Оператор кроссовера комбинирует элементы различных траекторий, создавая гибридные стратегии, которые могут объединить преимущества различных подходов. Совместное использование этих операторов позволяет QuantaAlpha систематически исследовать пространство гипотез, повышая вероятность обнаружения оптимальных факторов.
В QuantaAlpha, саморефлексия, осуществляемая посредством оператора мутации, позволяет выявлять неоптимальные решения внутри исследуемой траектории. Оператор мутации анализирует последовательность шагов построения фактора, идентифицируя этапы, которые привели к снижению производительности или отклонению от целевых показателей. Диагностика осуществляется путем оценки влияния каждого шага на общую эффективность, что позволяет точно определить проблемные участки. На основе полученных данных, система целенаправленно корректирует шаги построения фактора, заменяя или модифицируя их для улучшения результатов и повышения устойчивости стратегии. Этот механизм обеспечивает не просто исправление ошибок, а осознанное усовершенствование процесса открытия факторов.
В отличие от традиционных методов, фокусирующихся на генерации факторов «с нуля», QuantaAlpha эволюционирует целые траектории исследования. Такой подход позволяет избежать застревания в локальных оптимумах, поскольку система оценивает и корректирует процесс открытия факторов, а не только конечный результат. Это способствует формированию более устойчивых и обобщаемых стратегий, поскольку алгоритм не ограничивается поиском локально оптимальных решений, а стремится к улучшению всей последовательности шагов, приводящих к фактору. Акцент на процессе позволяет системе адаптироваться к изменяющимся условиям и находить решения, которые сохраняют свою эффективность в различных сценариях.
Эмпирическая Валидация и Широкая Применимость на Рынке
Результаты масштабного бэктестинга подтверждают эффективность QuantaAlpha в различных рыночных условиях. Проверка проводилась на двух ключевых индексах — американском S&P 500 и китайском CSI 300, что позволило оценить устойчивость системы к различным экономическим циклам и географическим особенностям. Такой подход к валидации демонстрирует не просто теоретическую возможность, но и практическую применимость QuantaAlpha в реальной торговле, подтверждая его способность генерировать прибыль в широком диапазоне рыночных сценариев и обеспечивая надежность инвестиционных стратегий.
В ходе тестирования на индексе CSI 300, разработанная система продемонстрировала коэффициент Шарпа в 1.12, что значительно превосходит показатели всех сравниваемых базовых стратегий и ранее существующих агентных систем. Данный показатель свидетельствует о высокой эффективности системы в генерации прибыли с учетом принятого уровня риска. Коэффициент Шарпа, являясь мерой доходности на единицу риска, позволяет оценить способность системы приносить стабильный доход, не подвергаясь чрезмерным колебаниям. Полученный результат подтверждает превосходство данной системы в управлении инвестициями и ее потенциал для достижения устойчивой долгосрочной прибыли на китайском фондовом рынке.
Полученные в ходе тестирования данные подтверждают превосходство QuantaAlpha в области управления рисками и доходности. Коэффициент информации, достигший значения 0.68 при анализе индекса CSI 300, является ключевым показателем, демонстрирующим способность системы генерировать стабильную прибыль, скорректированную на уровень риска. Данный результат существенно превосходит показатели всех сравниваемых эталонных стратегий и существующих агентных систем, подтверждая эффективность QuantaAlpha в достижении оптимального баланса между потенциальной прибылью и степенью риска, что делает её привлекательным инструментом для инвесторов, стремящихся к высокой доходности при контролируемых рисках.
Исследования показали, что разработанная система демонстрирует стабильную годовую доходность в 23.5% при работе с индексом CSI 300. Этот показатель последовательно превосходит результаты, полученные при использовании альтернативных инвестиционных стратегий и традиционных подходов к управлению капиталом. Такая высокая эффективность свидетельствует о способности системы адаптироваться к меняющимся рыночным условиям и генерировать значительную прибыль для инвесторов, что подтверждается длительным периодом тестирования и анализа данных.
Анализ максимальной просадки, демонстрируемой системой QuantaAlpha на индексе CSI 300, показал значение в -13.5%. Этот показатель свидетельствует о надежной способности системы к управлению рисками в условиях реальной торговли. Ограниченная максимальная просадка указывает на то, что, несмотря на колебания рынка, система способна эффективно защищать капитал и минимизировать потенциальные потери. Подобный уровень контроля над рисками имеет решающее значение для долгосрочной стабильности и привлекательности инвестиционной стратегии, обеспечивая инвесторам уверенность в сохранении капитала даже в периоды рыночной турбулентности.
Результаты тестирования показали, что факторная модель, генерируемая QuantaAlpha, обладает выраженной прогностической способностью на китайском рынке акций, представленном индексом CSI 300. Значение информационного коэффициента (IC), составившее 0.082, свидетельствует о высокой степени корреляции между сгенерированными факторами и будущей доходностью активов. Данный показатель подтверждает, что модель способна эффективно выделять сигналы, предсказывающие направление движения цен, что является ключевым фактором для успешной торговли и формирования инвестиционных стратегий. Подобный уровень прогностической силы позволяет QuantaAlpha не только выявлять перспективные активы, но и обеспечивать устойчивую доходность даже в условиях высокой волатильности рынка.
Перспективы Развития: Расширение Области Применения Эволюционного ИИ
Успех QuantaAlpha наглядно демонстрирует перспективность объединения больших языковых моделей и эволюционных алгоритмов для решения сложных задач, выходящих за рамки финансового сектора. Данный подход позволяет создавать системы, способные к самообучению и адаптации, используя возможности языковых моделей для генерации гипотез и эволюционных алгоритмов для их эффективной проверки и оптимизации. В отличие от традиционных методов, требующих явного программирования каждого шага решения, QuantaAlpha способен самостоятельно разрабатывать стратегии, исследуя широкий спектр возможных решений и отбирая наиболее эффективные. Это открывает возможности для применения подобной технологии в самых разных областях — от разработки новых материалов и лекарств до оптимизации логистических цепочек и решения сложных научных задач, где требуется творческий подход и способность к адаптации к меняющимся условиям.
В дальнейшем исследования будут направлены на расширение используемой базы данных, включая не только традиционные финансовые показатели, но и альтернативные источники информации, такие как новостные потоки, спутниковые снимки и данные социальных сетей. Это позволит системе QuantaAlpha учитывать более широкий спектр факторов, влияющих на рыночные тенденции, и повысить точность прогнозов. Параллельно с этим, особое внимание будет уделено разработке более сложных и адаптивных методов управления рисками, способных учитывать динамично меняющиеся условия рынка и предотвращать значительные потери. Усовершенствование алгоритмов оценки и контроля рисков позволит системе принимать более обоснованные и безопасные инвестиционные решения, что критически важно для обеспечения стабильной и долгосрочной прибыльности.
Исследование возможности интеграции QuantaAlpha с многоагентными системами, такими как RD-Agent, представляет собой перспективное направление для значительного повышения адаптивности и эффективности алгоритмов. Взаимодействие QuantaAlpha, обладающего способностью к эволюционному поиску решений, с RD-Agent, действующим как коллектив независимых агентов, позволит создать систему, способную к более гибкому и оперативному реагированию на изменяющиеся условия. Такая синергия предполагает, что каждый агент в RD-Agent сможет использовать QuantaAlpha для оптимизации своей стратегии, а затем обмениваться информацией и опытом с другими агентами, что приведет к коллективному обучению и повышению общей эффективности системы. Подобный подход может открыть новые возможности для решения сложных задач, требующих координации и адаптации в динамичной среде, и расширить область применения эволюционных алгоритмов за пределы традиционных финансовых моделей.
Разработанный подход открывает перспективы для создания принципиально нового поколения инструментов, основанных на искусственном интеллекте, способных значительно ускорить темпы инноваций в различных областях науки и техники. Использование эволюционных алгоритмов в сочетании с большими языковыми моделями позволяет автоматизировать процессы выдвижения и проверки гипотез, анализа данных и генерации новых идей, что ранее требовало значительных усилий со стороны исследователей. Это не просто оптимизация существующих методов, а возможность принципиально нового подхода к научным исследованиям, где ИИ выступает не только помощником, но и активным участником процесса познания, способным находить неочевидные закономерности и предлагать нестандартные решения. В перспективе подобные инструменты могут быть применены в медицине для разработки новых лекарств, в материаловедении для создания инновационных материалов, в энергетике для оптимизации энергосистем и во многих других областях, где требуется творческий подход и глубокий анализ больших объемов данных.
Представленная работа демонстрирует стремление к построению адаптивной системы поиска факторов, что созвучно идеям, высказанным Джоном Стюартом Миллем. Он утверждал: «Не тот человек умён, который знает ответы, а тот, кто умеет задавать вопросы.». QuantaAlpha, эволюционируя на уровне траекторий и используя возможности больших языковых моделей, как бы задаёт бесконечную серию вопросов к данным, подвергая сомнению существующие факторы и формируя новые. Особенно важно, что система ориентирована на нестационарные рынки, что требует постоянной проверки и адаптации моделей, а не слепого следования устаревшим предположениям. Данный подход соответствует принципу рациональности, заключающемуся в критической оценке собственных выводов и постоянном поиске более точных решений.
Что дальше?
Представленная работа, безусловно, добавляет ещё один слой сложности в бесконечную гонку за альфой. Однако, не стоит обольщаться красивыми графиками эволюционирующих агентов. Проблема нестационарности рынков не решается одной лишь сменой архитектуры модели. Данные не говорят, что факторы «работают» вечно — их заставляют говорить, и эти заявления требуют постоянной, болезненной проверки. Очевидно, что успех QuantaAlpha зависит не столько от самоэволюции, сколько от качества исходных данных и строгости критериев отбора.
В ближайшем будущем следует ожидать не просто увеличения вычислительных мощностей, а более глубокого понимания механизмов адаптации факторов. Чем больше визуализаций «диверсифицированного планирования», тем меньше внимания уделяется фундаментальным вопросам: что вообще означает «устойчивый фактор» в мире, где даже законы физики подвергаются сомнению? Реальное продвижение потребует не просто машинного обучения, а интеграции с экономическими теориями, пусть даже и несовершенными.
Следует признать, что концепция «самоэволюции» в данном контексте носит скорее метафорический характер. Модель не обладает сознанием, и её «адаптация» — это всего лишь оптимизация параметров. Поэтому, вместо того чтобы восхищаться скоростью эволюции, стоит сосредоточиться на разработке более надежных инструментов для выявления и коррекции ошибок. Иначе, мы рискуем построить сложную, но хрупкую систему, которая рухнет при первом же изменении рыночной конъюнктуры.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.07085.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
- РИППЛ ПРОГНОЗ. XRP криптовалюта
- SAROS ПРОГНОЗ. SAROS криптовалюта
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
- FARTCOIN ПРОГНОЗ. FARTCOIN криптовалюта
- SUI ПРОГНОЗ. SUI криптовалюта
- Акции Южуралзолото ГК прогноз. Цена акций UGLD
2026-02-10 09:53