Инвестиции с ИИ: Персональный подход к управлению капиталом

от

Автор: Денис Аветисян

Новая система объединяет возможности искусственного интеллекта и машинного обучения для создания инвестиционных стратегий, адаптированных к индивидуальным потребностям и рискам каждого пользователя.

🐢

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

Бесплатный Телеграм канал

Представлена структура L-PPR, объединяющая большие языковые модели и обучение с подкреплением для оптимизации инвестиционных портфелей с учетом предпочтений к риску и динамики рынка.

В современных финансовых реалиях, стандартные стратегии портфельного инвестирования зачастую не учитывают индивидуальные предпочтения и динамику рынка. В данной работе, посвященной разработке ‘LLM-based Personalized Portfolio Recommender: Integrating Large Language Models and Reinforcement Learning for Intelligent Investment Strategy Optimization’, предложена новая система, объединяющая большие языковые модели и обучение с подкреплением для создания персонализированных инвестиционных рекомендаций. Ключевым результатом стало создание платформы, превосходящей традиционные подходы за счет учета рисковых профилей инвесторов и адаптации к меняющимся рыночным условиям. Способна ли подобная интеграция LLM и RL кардинально изменить подход к управлению инвестициями и обеспечить более устойчивую доходность в долгосрочной перспективе?

Пророчество Сбоя: Ограничения Традиционной Оптимизации Портфеля

Традиционные методы оптимизации портфеля, такие как оптимизация по среднему и дисперсии (MVO), зачастую оказываются неспособными адекватно отразить сложные предпочтения инвесторов и динамику рыночных условий. Данный подход, основанный на статистическом анализе исторических данных, предполагает, что инвесторы стремятся максимизировать ожидаемую доходность при заданном уровне риска, измеряемом дисперсией. Однако, реальные предпочтения инвесторов гораздо сложнее и могут включать нелинейные зависимости, неприятие проигрышей, а также учет психологических факторов. Более того, MVO предполагает стационарность рыночных параметров, что не соответствует действительности, поскольку рынки постоянно меняются под влиянием экономических, политических и социальных факторов. В результате, портфели, сформированные с использованием MVO, могут оказаться неоптимальными в условиях изменяющейся рыночной конъюнктуры и не соответствовать индивидуальным целям и ограничениям инвестора. Учет этих факторов требует применения более сложных и адаптивных методов оптимизации.

Традиционные методы оптимизации портфеля, такие как среднеквадратичная оптимизация, часто строятся на упрощенных предположениях о предпочтениях инвесторов и рыночной динамике. Это приводит к тому, что формируемые портфели не всегда соответствуют индивидуальному профилю риска и инвестиционным целям конкретного человека. В результате, наблюдается неоптимальная доходность, не соответствующая потенциалу рынка, и, как следствие, неудовлетворенность инвестора. Отсутствие персонализации приводит к тому, что портфель может оказаться слишком консервативным или, наоборот, слишком рискованным для конкретного инвестора, что негативно сказывается на долгосрочной эффективности инвестиций и приводит к упущенным возможностям получения прибыли. Учет индивидуальных особенностей и предпочтений становится критически важным для построения действительно эффективного и удовлетворяющего инвестора портфеля.

В условиях современной финансовой нестабильности и индивидуальных предпочтений инвесторов, потребность в адаптивных стратегиях управления портфелем становится первостепенной задачей. Традиционные подходы, основанные на статичных моделях, зачастую не способны учитывать динамику рыночных изменений и личное отношение к риску. Эффективные стратегии должны не только оценивать терпимость инвестора к потенциальным потерям, но и оперативно реагировать на меняющуюся рыночную конъюнктуру, перестраивая портфель в соответствии с новыми условиями. Это предполагает использование алгоритмов, способных к самообучению и прогнозированию, а также интеграцию различных источников данных для более точной оценки рисков и доходности. Такой подход позволяет создавать персонализированные портфели, максимизирующие прибыль при заданном уровне риска и обеспечивающие долгосрочную финансовую стабильность.

Интеллектуальная Экосистема: LLM-Основанный Персонализированный Рекомендатель Портфеля

Персонализированный портфельный рекомендатель на основе больших языковых моделей (L-PPR) объединяет возможности больших языковых моделей (LLM) и обучение с подкреплением (RL) для создания интеллектуальных и адаптивных инвестиционных стратегий. Интеграция LLM позволяет системе понимать и интерпретировать сложные запросы и предпочтения инвестора, в то время как RL обеспечивает динамическую оптимизацию портфеля в ответ на изменения рыночной конъюнктуры и индивидуальные цели. Такой подход позволяет L-PPR формировать инвестиционные рекомендации, которые учитывают как количественные данные, так и качественные аспекты, определяемые предпочтениями инвестора, что повышает эффективность и релевантность предлагаемых стратегий.

Система L-PPR использует большие языковые модели (LLM) для определения и анализа склонности инвестора к риску посредством взаимодействия на естественном языке. Модуль профилирования рисков пользователя (User Risk Profiling Module) обеспечивает обработку текстовых ответов инвестора на вопросы, касающиеся его финансовых целей, временного горизонта инвестиций и толерантности к потенциальным потерям. LLM анализирует эти ответы, извлекая ключевые факторы риска и формируя количественный профиль риска инвестора, который затем используется для генерации персонализированных инвестиционных стратегий. Данный подход позволяет учитывать нюансы предпочтений инвестора, выраженные в свободной форме, в отличие от традиционных методов, основанных на ограниченных вариантах ответов.

Модуль рекомендации стратегий использует полученное понимание предпочтений инвестора, в сочетании с данными о рынке, для генерации персонализированных распределений активов. Оптимизация этих распределений производится посредством алгоритма Proximal Policy Optimization (PPO), представляющего собой метод обучения с подкреплением. PPO позволяет находить оптимальную стратегию инвестирования, максимизирующую ожидаемую доходность при заданном уровне риска, путем итеративного улучшения политики на основе полученных вознаграждений и штрафов. Алгоритм PPO обеспечивает стабильность обучения и позволяет избежать чрезмерных изменений в политике на каждом шаге, что критически важно для финансовых приложений.

Глубинное Моделирование: Предпочтения Инвестора и Оптимизация Стратегий

Модуль персонализации и моделирования рисков использует байесовский вывод и обучение подражанию для формирования комплексного представления об уникальном профиле риска каждого инвестора. Байесовский вывод позволяет системе обновлять вероятностные оценки предпочтений инвестора на основе поступающих данных, таких как исторические сделки и ответы на вопросы. Обучение подражанию, в свою очередь, анализирует поведение инвестора, выявляя закономерности в его решениях и стремясь воспроизвести эти паттерны в процессе формирования рекомендаций. Комбинация этих методов обеспечивает более точную и индивидуализированную оценку риска, учитывая как явные предпочтения, так и скрытые поведенческие факторы, что позволяет строить инвестиционные стратегии, максимально соответствующие потребностям и ожиданиям инвестора.

Полученный детализированный профиль инвестора является ключевым входным параметром для процесса обучения с подкреплением (Reinforcement Learning). Система использует данные о склонности инвестора к риску, инвестиционных предпочтениях и предыдущих ответах на изменения рыночной ситуации для динамической адаптации инвестиционных стратегий. Этот подход позволяет системе оптимизировать портфель инвестора в реальном времени, учитывая как общие рыночные тенденции, так и индивидуальную реакцию инвестора на эти изменения. Обучение с подкреплением позволяет системе непрерывно совершенствовать свои стратегии, максимизируя потенциальную доходность при заданном уровне риска и обеспечивая соответствие инвестиций индивидуальным потребностям инвестора.

Интерактивный финансовый агент (FinAgent) обеспечивает сбор информации и предоставление персонализированных рекомендаций посредством использования технологий обработки естественного языка (NLU) и систем диалога. NLU позволяет агенту понимать намерения пользователя, выделять ключевые сущности и интерпретировать запросы, сформулированные на естественном языке. Система диалога управляет ходом беседы, задает уточняющие вопросы для получения необходимой информации и формирует релевантные ответы и рекомендации, адаптированные к индивидуальному профилю инвестора и текущей рыночной ситуации. Взаимодействие с FinAgent происходит в режиме, приближенном к общению с финансовым консультантом, что повышает удобство и эффективность процесса принятия инвестиционных решений.

Ощутимый Результат: Демонстрируемая Эффективность и Ключевые Метрики

Система L-PPR демонстрирует устойчивое превосходство над традиционными методами управления портфелем, что подтверждается ключевыми показателями эффективности. В частности, наблюдается значительное улучшение таких метрик, как коэффициент Шарпа ($Sharpe Ratio$), который оценивает доходность с учетом риска, и информационный коэффициент ($Information Ratio$), отражающий способность генерировать доходность сверх бенчмарка. Отличительной особенностью L-PPR является высокий показатель соответствия ожиданиям пользователей ($User Alignment Score$), что свидетельствует о способности системы формировать портфели, соответствующие индивидуальным предпочтениям и целям инвесторов. Эти результаты указывают на то, что L-PPR представляет собой перспективный подход к управлению инвестициями, способный обеспечить более высокую доходность при контролируемом уровне риска и повышенной степени удовлетворенности пользователей.

Система продемонстрировала значительное превосходство над традиционной оптимизацией по среднему и отклонению ($MVO$), обеспечив прирост годовой доходности на $73.8\%$ и сокращение максимальной просадки на $33.2\%$. Такое улучшение свидетельствует о существенном повышении эффективности управления рисками и доходностью инвестиционного портфеля. В то время как $MVO$ подвержена ограничениям в учете реальных рыночных условий и склонна к концентрации рисков, разработанная система более эффективно адаптируется к изменяющейся динамике рынка, обеспечивая более стабильную и высокую доходность при снижении потенциальных потерь.

В ходе тестирования система L-PPR продемонстрировала впечатляющие результаты по ключевым финансовым показателям. Годовая доходность составила $14.63\%$, что значительно превосходит показатели традиционных методов. Особого внимания заслуживает коэффициент Шарпа, достигший значения $1.45$ — наивысшего среди всех протестированных моделей, что свидетельствует о высокой доходности на единицу риска. Более того, максимальная просадка портфеля составила всего $15.1\%$, что на $33.2\%$ меньше, чем у оптимизации «среднее-дисперсия» (MVO), и указывает на повышенную устойчивость к неблагоприятным рыночным условиям. Данные показатели подтверждают эффективность L-PPR в достижении стабильной и высокой доходности при контролируемом уровне риска.

Система L-PPR продемонстрировала выдающиеся результаты не только в финансовых показателях, но и в степени соответствия ожиданиям пользователей. Полученный показатель User Alignment Score, равный 0.89, свидетельствует о высокой степени согласованности между предложенными инвестиционными стратегиями и предпочтениями инвесторов. Кроме того, Information Ratio, достигший значения 0.78, является наивысшим среди всех протестированных моделей и подтверждает эффективность системы в генерации прибыли с учетом принятого риска. Наконец, показатель Conversational Satisfaction Score, составивший 0.93, указывает на превосходное качество взаимодействия с пользователем и подтверждает, что система обеспечивает понятное и удобное управление инвестициями. Данные метрики в совокупности подчеркивают, что L-PPR представляет собой не просто инструмент оптимизации портфеля, но и удобного в использовании помощника для инвесторов.

Эволюция Экосистемы: Путь к Проактивному и Комплексному Финансовому Благополучию

В будущем исследования будут направлены на расширение возможностей системы, чтобы включить более широкий спектр финансовых целей и ограничений. На данный момент, большинство подобных инструментов фокусируются преимущественно на оптимизации инвестиционного портфеля, однако, планируется интегрировать учет таких факторов, как планирование выхода на пенсию, финансирование образования, покупка недвижимости и другие личные финансовые задачи. Разработчики стремятся к созданию системы, способной учитывать индивидуальные предпочтения инвесторов, их горизонт планирования, толерантность к риску, а также внешние ограничения, такие как налоговые обязательства и доступные ресурсы. Это позволит создать более персонализированные и эффективные финансовые стратегии, максимально соответствующие потребностям каждого пользователя и обеспечивающие достижение его долгосрочных финансовых целей.

Система, обогащенная данными поведенческой экономики и прогностической аналитики, способна выявлять и корректировать потенциальные когнитивные искажения инвесторов. Исследования показывают, что принятие финансовых решений часто подвержено иррациональным факторам, таким как склонность к подтверждению своей точки зрения или неприятие потерь. Интегрируя эти знания, система может предсказывать вероятные ошибки в суждениях и предлагать альтернативные стратегии, нейтрализующие их влияние. Например, при обнаружении склонности к удержанию убыточных активов, система может рекомендовать диверсификацию портфеля или установку лимитных ордеров на продажу. Такой проактивный подход, основанный на анализе индивидуальных паттернов поведения, позволит инвесторам принимать более взвешенные и рациональные решения, повышая вероятность достижения долгосрочных финансовых целей.

Предлагаемый подход к финансовому благополучию выходит за рамки традиционной оптимизации инвестиционного портфеля, стремясь к комплексному пониманию финансовых целей и ограничений инвестора. Вместо простого максимизирования прибыли, система нацелена на поддержку достижения долгосрочных целей, учитывая индивидуальные потребности и жизненные обстоятельства. Это предполагает интеграцию различных аспектов финансового планирования, таких как бюджетирование, управление долгами, пенсионное планирование и страхование, создавая единую платформу для всестороннего управления финансами. В конечном итоге, подобный подход призван предоставить инвесторам инструменты и знания, необходимые для принятия обоснованных финансовых решений и достижения стабильного благополучия на протяжении всей жизни.

Исследование представляет собой не просто оптимизацию портфеля, но и создание сложной экосистемы, способной к адаптации и эволюции. Как будто система не строится по заранее заданным параметрам, а скорее выращивается, реагируя на динамику рынка и индивидуальные предпочтения пользователя. Грейс Хоппер однажды заметила: «Лучший способ предсказать будущее — это создать его». Данная работа, интегрируя большие языковые модели и обучение с подкреплением, как раз и стремится не предсказывать, а активно формировать будущее инвестиционных стратегий, учитывая не только финансовые показатели, но и нюансы восприятия риска каждым инвестором. Долгая стабильность системы, по мнению авторов, может быть признаком скрытой катастрофы, ведь рынок не стоит на месте, и система должна уметь адаптироваться, чтобы выжить.

Что дальше?

Представленная работа, несомненно, добавляет еще один слой сложности в постоянно усложняющуюся архитектуру финансового предсказания. Однако, стоит помнить: каждая попытка автоматизировать понимание “риск-аппетита” пользователя — это пророчество о будущей неточности. Мы не строим инструменты, а взращиваем экосистемы, и в этой экосистеме ошибка — не исключение, а фундаментальная часть роста. Предположение о возможности «понимания» предпочтений через языковые модели — лишь временное облегчение тревоги, а не решение проблемы.

Будущие исследования неизбежно столкнутся с необходимостью признания неполноты данных и непредсказуемости человеческого поведения. Недостаточно просто адаптироваться к динамике рынка; необходимо научиться распознавать моменты, когда сама адаптация становится источником новых рисков. Использование обучения с подкреплением, пусть и эффективное в краткосрочной перспективе, лишь откладывает неизбежное столкновение с хаосом, который не поддается алгоритмизации.

Вместо стремления к “интеллектуальной” оптимизации, более плодотворным путем представляется исследование механизмов прозрачности и объяснимости. Если система молчит о своих ошибках, значит, она готовит сюрприз. И задача исследователя — не уменьшить количество ошибок, а научиться видеть в них закономерности, предвещающие будущие сбои. Отладка никогда не закончится — мы просто перестанем смотреть.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.12922.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-16 22:18