Предсказывая рынок: Искусственный интеллект на службе технического анализа

Автор: Денис Аветисян

Новый подход объединяет мощь больших языковых моделей с анализом временных рядов для более точного и понятного прогнозирования фондового рынка.

🐢

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

Бесплатный Телеграм канал

Предлагается фреймворк анализа временных рядов (VTA), в котором большая языковая модель обучается рассуждать над данными временных рядов, а результаты этих рассуждений используются для управления моделью прогнозирования, что позволяет получать прогнозы с заданными характеристиками и интерпретируемыми трассами рассуждений.

В статье представлена платформа Verbal Technical Analysis (VTA), сочетающая в себе рассуждения на естественном языке и прогнозирование временных рядов для повышения точности и интерпретируемости прогнозов.

Несмотря на успехи больших языковых моделей в обработке текста, анализ исторических данных цен на акции, известный как технический анализ, остается сложной задачей. В работе ‘Reasoning on Time-Series for Financial Technical Analysis’ предложен новый подход – Verbal Technical Analysis (VTA), объединяющий возможности вербального рассуждения и анализа временных рядов. VTA позволяет создавать более точные и интерпретируемые прогнозы цен на акции, преобразуя данные в текстовые аннотации и оптимизируя процесс рассуждения. Сможет ли данная методика стать новым стандартом в области финансожного прогнозирования и предоставить инвесторам более надежные инструменты для принятия решений?

Преодолевая Ограничения Традиционного Анализа

Традиционный технический анализ, полагающийся на ручную интерпретацию индикаторов, ограничен в масштабируемости и подвержен субъективным искажениям. Несмотря на эффективность таких показателей, как скользящие средние, импульс и индекс относительной силы, анализ сложных и динамично меняющихся рыночных условий представляет сложность. Основная проблема – количественная оценка качественных факторов, влияющих на инвестиционные решения. Невозможность объективного измерения препятствует разработке последовательных стратегий. В конечном счете, рынок стремится к равновесию, и предсказания должны учитывать не только текущие показатели, но и фундаментальные принципы его динамики.

Представленный пример демонстрирует траекторию рассуждений и прогнозы, генерируемые разработанным фреймворком VTA.

Как и в строгой математической задаче, необходимо учитывать бесконечность факторов, определяющих устойчивость системы.

Verbal Technical Analysis: Новая Архитектура

Представлен метод `Verbal Technical Analysis` (VTA), объединяющий временные ряды и рассуждения, основанные на больших языковых моделях (LLM). VTA позволяет анализировать сложные финансовые данные, используя сильные стороны обеих областей искусственного интеллекта. В основе VTA лежит перевод числовых данных временных рядов в описательный язык (`Textual Annotation`), позволяющий LLM «понимать» поведение рынка как последовательность событий и тенденций. Текстовые аннотации формируются на основе статистических характеристик и экспертных знаний. VTA генерирует интерпретируемые прогнозы, решая проблему «черного ящика» и повышая доверие к модели.

Обучение и Логические Способности LLM

В основе VTA лежит компонент `Verbal Reasoning`, представляющий собой LLM, обученную для выявления закономерностей и прогнозирования тенденций на основе текстовых описаний рыночной ситуации. Для оптимизации фокусировки LLM на релевантной информации используется `Conditional Training` и механизм `Multi-Head Attention`. Этот подход позволяет модели учитывать контекст и эффективно обрабатывать данные. Для повышения производительности применяются методы `Group Relative Policy Optimization` и `Time-GRPO` с функцией вознаграждения на основе `Inverse Mean Squared Error`. Начальная донастройка с обучением с подкреплением дала прирост в 1.6%, за которым последовало значительное увеличение на 20.3% благодаря отбору и дообучению с учителем.

Компонент совместного условного обучения позволяет оптимизировать процесс обучения модели за счет использования взаимосвязанных данных.

Оптимизация Инвестиционных Решений с VTA

Прогнозируемая аналитика временных рядов (VTA) предоставляет интерпретируемые прогнозы, способствующие более обоснованному принятию инвестиционных решений благодаря четким обоснованиям движений рынка. В отличие от традиционных «черных ящиков», VTA позволяет понять факторы, влияющие на прогнозы, что повышает доверие и позволяет адаптировать стратегии. Данный фреймворк может быть интегрирован с техниками оптимизации портфеля, такими как оптимизация Марковица, для максимизации доходности и управления рисками. VTA предоставляет не только количественные прогнозы, но и качественную информацию о потенциальных рыночных сценариях, что позволяет точно настраивать параметры оптимизации. VTA демонстрирует передовой коэффициент Шарпа, превосходя все сравниваемые модели, что подтверждает его превосходную способность генерировать доходность с учетом риска.

Перспективы Развития и Расширение Возможностей VTA

Дальнейшие исследования будут направлены на включение дополнительных источников данных, таких как новостные статьи и анализ настроений в социальных сетях, для повышения прогностической силы VTA. Расширение фреймворка для поддержки мульти-активных портфелей и динамических стратегий управления рисками является ключевым направлением развития. Планируется разработка алгоритмов, способных адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям и оптимизировать инвестиционные решения с учетом индивидуальных предпочтений инвесторов. VTA стремится стать комплексной AI-powered платформой для финансового анализа, предоставляя инвесторам данные, основанные на анализе, и обоснованные решения. Разработчики ориентированы на достижение наивысших оценок от отраслевых экспертов в таких категориях, как ясность, глубина, точность, последовательность и релевантность.

Исследование демонстрирует стремление к математической чистоте в прогнозировании финансовых рынков. Предложенный подход, Verbal Technical Analysis, представляет собой элегантную попытку связать мощь больших языковых моделей с точностью анализа временных рядов. Вместо слепого доверия к эвристикам, данная работа подчеркивает необходимость доказуемой логики в алгоритмах прогнозирования. Как однажды заметил Карл Саган: «Мы – звездная пыль, осознающая себя». Подобно этой осознанности, VTA стремится не просто предсказывать, но и объяснять причины своих предсказаний, достигая большей прозрачности и, следовательно, большей надежности в мире финансовых данных.

Куда Ведёт Нас Эта Дорога?

Представленный подход, объединяющий возможности больших языковых моделей и традиционного анализа временных рядов, безусловно, представляет интерес. Однако, необходимо признать, что сама идея «вербального технического анализа» таит в себе определённую иронию. Предположение о том, что язык, как инструмент субъективного описания, может объективно улучшить точность прогнозирования, требует более строгой математической формализации. Очевидно, что текущая реализация – лишь первый шаг, и значительная работа предстоит для устранения потенциальных источников шума, вносимых естественным языком.

Ключевым направлением дальнейших исследований представляется разработка метрик, позволяющих оценивать не только точность прогноза, но и «чистоту» логических рассуждений, производимых языковой моделью. Необходимо стремиться к созданию алгоритмов, способных доказывать корректность своих выводов, а не просто демонстрировать успешные результаты на ограниченном наборе данных. Любая эвристика – это потенциальная ошибка, и минимизация избыточности должна быть приоритетом.

В конечном счёте, истинный прогресс в области финансового прогнозирования заключается не в усложнении моделей, а в их упрощении и элегантности. Задача состоит в том, чтобы выделить фундаментальные закономерности, определяющие динамику рынков, и представить их в наиболее лаконичной и доказуемой форме. Всё лишнее – лишь помеха на пути к истине.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.08616.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-13 13:14