Финансовый прогноз: когда искусственный интеллект учится на ошибках

Автор: Денис Аветисян

Новая система MASFIN использует многоагентный подход и генеративный ИИ для снижения когнитивных искажений при прогнозировании краткосрочных изменений на фондовом рынке.

🐢

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

Бесплатный Телеграм канал

За восьминедельного периода непрерывной эксплуатации система MASFIN демонстрирует стабильную производительность, подтверждая её эффективность в реальных условиях.

Многоагентная система MASFIN позволяет учитывать и смягчать эффекты предвзятости выжившего и предвзятости, основанной на знаниях, демонстрируя превосходство над эталонными индексами в ходе восьминедельной оценки.

Традиционные количественные методы финансового прогнозирования уязвимы к систематическим искажениям и часто не справляются с интеграцией разнородных данных. В данной работе представлена система ‘MASFIN: A Multi-Agent System for Decomposed Financial Reasoning and Forecasting’ — модульный многоагентный фреймворк, объединяющий большие языковые модели со структурированными финансовыми метриками и новостным потоком, с акцентом на снижение влияния когнитивных искажений. В ходе восьминедельной оценки MASFIN продемонстрировал кумулятивную доходность в 7,33%, превзойдя ключевые биржевые индексы в большинстве периодов, хотя и с повышенной волатильностью. Может ли подобный подход к модульному, многоагентному проектированию стать основой для создания прозрачных и воспроизводимых систем в сфере количественных финансов?

Искажения в моделях: иллюзия надежности

Традиционные методы прогнозирования стоимости акций часто опираются на анализ исторических данных, что создает искаженную перспективу и делает прогнозы уязвимыми для различных когнитивных искажений, в частности, для систематической ошибки выжившего. Данный эффект возникает из-за тенденции игнорировать информацию о компаниях, прекративших свое существование или исключенных из биржевых индексов, что приводит к завышенной оценке общей доходности рынка. Исключение убыточных и несостоятельных предприятий из анализа формирует искусственно оптимистичную картину, поскольку в расчет принимаются лишь успехи, а неудачи остаются за кадром. В результате, инвесторы, полагающиеся исключительно на исторические данные, могут переоценивать потенциальную прибыльность инвестиций и принимать неверные финансовые решения, не учитывая реальный риск потери капитала.

Исключение компаний, прекративших свое существование или исключенных из листинга, из финансовых анализов создает искусственно завышенную картину рыночной доходности. Такой подход приводит к искажению реальной картины, поскольку игнорирует негативные результаты деятельности несостоятельных предприятий. В результате, инвесторы получают неполное представление о рисках и потенциальной прибыльности, что может привести к принятию неверных инвестиционных решений и формированию завышенных ожиданий относительно будущих доходов. Статистически, учёт делистированных компаний существенно снижает общую оценку рыночной эффективности, демонстрируя, что реальная доходность зачастую ниже, чем представляется при использовании стандартных методик.

Часто используемые финансовые модели подвержены искажению из-за так называемого «предвзятости выжившего» и, что еще более критично, склонности к ретроспективному анализу. Это означает, что при построении прогнозов нередко используются данные, доступные лишь после наступления определенного события. Например, при оценке эффективности стратегии могут учитывать лишь те периоды, когда она приносила прибыль, игнорируя убыточные. Такой подход создает иллюзию большей эффективности, чем есть на самом деле, поскольку не отражает реальные риски и неопределенность, с которыми сталкивается инвестор в моменте принятия решения. В результате, модели, построенные с учетом ретроспективной информации, могут давать вводящие в заблуждение результаты и приводить к ошибочным инвестиционным решениям, поскольку игнорируют необходимость прогнозирования будущих событий, а не просто констатации уже произошедших.

MASFIN: Разоблачение предвзятости и построение рационального прогноза

Фреймворк MASFIN представляет собой пятиэтапный конвейер, использующий многоагентную систему для декомпозиции сложной задачи прогнозирования стоимости акций на управляемые компоненты. Этот подход позволяет разбить комплексный процесс на последовательность отдельных задач, каждая из которых решается специализированным агентом. Первый этап, ‘Postmortem Crew’, анализирует данные по исключенным из листинга компаниям, далее ‘Screening Crew’ выполняет фильтрацию потенциальных инвестиций, ‘Analysis Crew’ оценивает их, ‘Timing Crew’ оптимизирует моменты входа, и, наконец, ‘Portfolio Crew’ формирует диверсифицированный портфель. Такая декомпозиция способствует повышению точности прогнозов и снижению рисков, связанных с принятием инвестиционных решений.

Начальный этап “Postmortem Crew” в MASFIN предназначен для явной компенсации эффекта выжившего (survivorship bias) при анализе фондового рынка. Этот этап включает в себя анализ данных о компаниях, исключенных из листинга (delisted firms), что позволяет получить более полную и объективную картину рыночной ситуации. Игнорирование данных о компаниях, прекративших свою деятельность, может привести к завышенной оценке средней доходности и искажению результатов прогнозирования. Включение данных о делистинге позволяет учитывать полный спектр рыночных результатов, включая убыточные и неудачные инвестиции, что повышает точность и надежность модели прогнозирования.

После этапа анализа данных о ликвидированных компаниях, система MASFIN переходит к последовательной фильтрации и оценке потенциальных инвестиций. Этап “Screening Crew” осуществляет предварительный отбор активов на основе заданных критериев, таких как финансовые показатели и рыночная капитализация. Далее, “Analysis Crew” проводит углубленный анализ отобранных активов, включая оценку рисков и потенциальной доходности. Наконец, “Timing Crew” оптимизирует моменты входа в инвестиции, учитывая рыночные тренды и технические индикаторы, с целью максимизации прибыли и минимизации потенциальных убытков. Взаимодействие этих трех этапов позволяет системе MASFIN формировать обоснованные инвестиционные решения.

Этап «Portfolio Crew» является заключительным в рамках фреймворка MASFIN и предназначен для формирования диверсифицированного инвестиционного портфеля. На основе данных, полученных от предыдущих этапов («Postmortem Crew», «Screening Crew», «Analysis Crew» и «Timing Crew»), данный этап осуществляет консолидацию выявленных инвестиционных возможностей. Целью формирования портфеля является достижение устойчивой и сбалансированной доходности за счет распределения капитала между различными активами и снижения общего инвестиционного риска. Алгоритмы, используемые на данном этапе, учитывают корреляцию между активами, их волатильность и потенциальную доходность, стремясь к оптимальному соотношению риска и прибыли.

Платформа MASFIN использует пятиэтапный конвейер с последовательной обработкой человеком в цикле (HITL) для обеспечения оптимальной производительности.

Свидетельство эффективности: Данные и валидация

В своей работе MASFIN использует данные из двух основных источников: Finnhub и Yahoo Finance. Это обеспечивает доступ к широкому спектру финансовых показателей, включая котировки акций, объемы торгов, исторические данные и ключевые финансовые отчетности компаний. Кроме того, платформа агрегирует новостные заголовки и аналитические материалы, предоставляемые обоими источниками, что позволяет проводить комплексный анализ рыночной ситуации и выявлять потенциальные инвестиционные возможности. Использование двух независимых поставщиков данных повышает надежность и полноту информации, используемой в алгоритмах прогнозирования.

В рамках системы MASFIN для повышения точности аналитики используется генеративный искусственный интеллект (ИИ). Этот подход позволяет не только прогнозировать финансовые показатели, но и выявлять скрытые закономерности в данных, которые могут быть упущены при традиционных методах анализа. Генеративный ИИ анализирует большие объемы финансовых данных, включая исторические цены акций, новостные потоки и другие релевантные факторы, для формирования более точных и надежных прогнозов, что потенциально позволяет улучшить инвестиционные стратегии и повысить доходность.

Ключевым элементом MASFIN является схема “Человек в контуре”, предназначенная для смягчения потенциальных галлюцинаций или предвзятости в автоматизированной системе и обеспечения целостности данных. Этот процесс включает в себя ручную проверку и валидацию результатов, генерируемых алгоритмами, квалифицированными аналитиками. Опытные специалисты оценивают логичность и обоснованность прогнозов, выявляют и корректируют любые неточности или аномалии, прежде чем данные будут использованы для принятия инвестиционных решений. Такой подход позволяет минимизировать риски, связанные с ошибками автоматизированной обработки, и повысить надежность системы прогнозирования.

В ходе восьминедельного периода тестирования в реальных рыночных условиях, система MASFIN показала кумулятивную доходность в 7.33%. Данный результат существенно превзошел показатели основных фондовых индексов: NASDAQ — 5.36%, S&P 500 — 4.92%, и Dow Jones — 4.11%. Полученные данные свидетельствуют о потенциальной эффективности системы в генерации прибыли по сравнению с традиционными инвестиционными инструментами.

Влияние и перспективы: За пределами простого прогнозирования

Система MASFIN обеспечивает более надежную и прозрачную основу для инвестиционных стратегий благодаря проактивной минимизации предвзятости. В отличие от традиционных подходов, которые часто выявляют смещения уже после формирования результатов, MASFIN активно предотвращает их возникновение на этапах сбора и анализа данных. Это достигается за счет использования алгоритмов, разработанных для нейтрализации систематических ошибок и субъективных оценок, что позволяет снизить риск получения искаженных результатов и повысить достоверность прогнозов. Такой подход не только увеличивает надежность инвестиционных решений, но и способствует формированию более объективной оценки рисков и потенциальной прибыли, создавая более устойчивую основу для долгосрочного успеха.

Архитектура MASFIN спроектирована с акцентом на адаптивность и расширяемость. Модульная конструкция позволяет оперативно реагировать на изменения рыночной конъюнктуры, внедряя новые алгоритмы и аналитические инструменты без необходимости полной переработки системы. Такой подход обеспечивает гибкость в использовании разнообразных источников данных, от традиционных финансовых показателей до альтернативных, таких как настроения в социальных сетях или спутниковые снимки. Возможность бесшовной интеграции новых данных и методов анализа не только повышает точность прогнозов, но и обеспечивает устойчивость системы к непредвиденным рыночным колебаниям, гарантируя, что MASFIN остается эффективным инструментом даже в условиях высокой волатильности и неопределенности.

Анализ демонстрирует, что система MASFIN достигла 75%-ного процента успешных сделок, что сопоставимо с результатами ведущих фондовых индексов, таких как NASDAQ и S&P 500. Такой уровень эффективности указывает на надежность и потенциальную прибыльность предложенного подхода к инвестированию. Сопоставимость с признанными рыночными бенчмарками подчеркивает, что MASFIN не просто генерирует случайные положительные результаты, а демонстрирует устойчивую способность к извлечению прибыли в динамичной рыночной среде, что делает её перспективной для дальнейшего изучения и практического применения.

Несмотря на более высокую еженедельную волатильность, достигающую 2.61% по сравнению с традиционными бенчмарками, разработанная система MASFIN демонстрирует значительный потенциал для получения существенной прибыли. Кумулятивная доходность в 7.33% указывает на способность системы генерировать положительные результаты, несмотря на колебания рынка. Этот показатель свидетельствует о том, что, несмотря на повышенный риск, связанный с волатильностью, система способна обеспечивать стабильный прирост капитала, что делает её привлекательной для инвесторов, стремящихся к максимизации прибыли в долгосрочной перспективе. Анализ полученных данных позволяет предположить, что грамотное управление рисками в сочетании с возможностью адаптации к меняющимся рыночным условиям может привести к еще более впечатляющим результатам в будущем.

Исследование представляет систему MASFIN, которая, подобно искусной сборке, использует многоагентный подход для анализа финансовых данных. Авторы подчеркивают важность выявления и смягчения когнитивных искажений, таких как ошибка выжившего и предвзятость, основанная на уже известных результатах. Это напоминает слова Брайана Кернигана: «Простота — это высшая степень совершенства». MASFIN стремится к этой простоте, разбивая сложную задачу прогнозирования на управляемые компоненты, и, как следствие, демонстрирует превосходство над традиционными методами. Система не просто предсказывает, но и пытается понять лежащие в основе закономерности, что соответствует философии исследования — взлому системы через понимание её структуры.

Куда же дальше?

Представленная система MASFIN, безусловно, демонстрирует потенциал многоагентного подхода к финансольному прогнозированию. Однако, рассматривать её как окончательное решение было бы наивно. Успешное преодоление когнитивных искажений, таких как ошибка выжившего и ретроспективная предвзятость, — это не столько достижение, сколько констатация необходимости постоянной ревизии базовых предположений. Задача не в том, чтобы устранить предвзятость, а в том, чтобы понять её природу и использовать её как инструмент для поиска нетривиальных решений.

Более глубокое исследование взаимодействия между агентами, особенно в условиях неполной и противоречивой информации, представляется критически важным. Необходимо изучить, как различные стратегии обучения и обмена информацией влияют на устойчивость системы к внешним шокам и её способность к адаптации. Интеграция с генеративными моделями, безусловно, перспективна, но требует осторожного подхода, чтобы избежать усиления существующих искажений или создания новых.

В конечном счете, MASFIN — это лишь отправная точка. Истинный прогресс лежит не в создании идеального предсказателя, а в разработке систем, способных к самоанализу и самокоррекции, систем, которые не просто реагируют на изменения, но и предвосхищают их, взламывая логику рынка изнутри. А это, как известно, требует не только вычислительной мощности, но и определенной доли дерзости.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.21878.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-29 06:40