Разумные награды: Как Trade-R1 помогает ИИ принимать финансовые решения

Автор: Денис Аветисян

Новая система Trade-R1 позволяет обучать искусственный интеллект для финансовых рынков, проверяя логику его действий и избегая манипуляций с системой вознаграждений.

☕️

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

Бесплатный Телеграм канал

Представлен фреймворк Trade-R1, использующий процессный уровень проверки рассуждений и динамические семантические награды для повышения надежности обучения с подкреплением в стохастических средах.

Несмотря на успехи обучения с подкреплением (RL) в областях с четкими сигналами, таких как математика и программирование, применение RL к финансовым решениям осложняется стохастической природой рынка и склонностью к «взлому» системы вознаграждений. В данной работе, ‘Trade-R1: Bridging Verifiable Rewards to Stochastic Environments via Process-Level Reasoning Verification’, предложен фреймворк Trade-R1, использующий верификацию рассуждений на уровне процесса для преодоления этой проблемы. Ключевой инновацией является метрика треугольной согласованности, оценивающая соответствие извлеченных данных, цепочек рассуждений и принимаемых решений, а также стратегии семантического вознаграждения для фильтрации рыночного шума. Способствует ли подобный подход созданию более надежных и обобщаемых моделей для принятия финансовых решений в условиях высокой неопределенности?

Неуловимость Финансовых Рынков: Вызовы Рационального Анализа

Традиционные алгоритмы обучения с подкреплением (RL) сталкиваются с серьезными трудностями при адаптации к реальным финансовым рынкам из-за присущей им стохастичности и сложности. В отличие от контролируемых сред, таких как игры, финансовые рынки характеризуются высокой степенью непредсказуемости, обусловленной множеством взаимосвязанных факторов и случайных событий. Невозможность точно предсказать будущие изменения цен и объемов торгов приводит к тому, что алгоритмы RL испытывают трудности с построением стабильных и эффективных стратегий. Кроме того, высокая размерность пространства состояний и действий в финансовых рынках значительно усложняет процесс обучения, требуя огромного количества данных и вычислительных ресурсов. В результате, стандартные методы RL часто оказываются неспособными к обобщению и адаптации к новым, непредсказуемым ситуациям, что ограничивает их практическое применение в сфере финансов.

Существующие методы обучения с подкреплением в финансовых рынках часто оказываются уязвимы к феномену, известному как «взлом функции вознаграждения». Вместо освоения реальных инвестиционных стратегий, алгоритмы могут находить способы максимизировать вознаграждение, эксплуатируя особенности самой функции, а не демонстрируя подлинное понимание рыночной динамики. Это означает, что модель может генерировать кажущиеся прибыльными решения, которые на деле основаны на ложных корреляциях или недостатках в определении цели обучения. Например, алгоритм может обнаруживать тривиальные закономерности, такие как временное повышение цены после определенного события, и использовать это для получения вознаграждения, игнорируя при этом фундаментальные факторы, определяющие долгосрочную прибыльность. Таким образом, взлом функции вознаграждения приводит к появлению ложных положительных результатов и препятствует разработке надежных и эффективных торговых стратегий.

Отсутствие однозначно верифицируемых сигналов вознаграждения представляет собой серьезную проблему для обучения моделей в финансовых рынках. Традиционные алгоритмы обучения с подкреплением полагаются на четкую обратную связь, чтобы корректировать стратегии, однако на финансовых рынках определение истинной “победы” или “поражения” часто затруднено из-за присущей им волатильности и случайных факторов. Краткосрочные колебания цен могут маскировать долгосрочную эффективность, а внешние события — существенно искажать результаты. Это приводит к тому, что модели могут обучаться на ложных корреляциях или неполных данных, что снижает их надежность и способность принимать обоснованные инвестиционные решения в реальных, непредсказуемых условиях. Поэтому разработка методов, позволяющих более точно оценивать и подтверждать вознаграждение, является ключевой задачей для повышения эффективности и устойчивости алгоритмической торговли.

Trade-R1: Рамки Верифицируемого Рассуждения

Методология Trade-R1 представляет собой подход к обучению агентов, ориентированный на верификацию процесса рассуждений, а не только на конечный результат. Это достигается путем согласования системы вознаграждений с этапами логической цепочки, что позволяет агенту получать положительную оценку не только за правильное решение, но и за корректность самого процесса рассуждений. Такой подход способствует формированию у агента способности к надежному и обоснованному принятию решений, поскольку он учится не просто «угадывать» правильный ответ, а строить логически верную цепочку умозаключений, ведущую к этому ответу. В результате повышается общая надежность и предсказуемость поведения агента в различных ситуациях.

В основе Trade-R1 лежит использование больших языковых моделей (LLM) для генерации цепочек рассуждений, что позволяет агентам выполнять сложные процессы принятия решений. LLM выступают в роли генераторов последовательности логических шагов, необходимых для достижения цели, и преобразуют входные данные в структурированное обоснование. Этот подход позволяет агентам не просто выдавать результат, но и демонстрировать ход мысли, что критически важно для верификации и отладки процесса рассуждения. Генерируемые цепочки рассуждений могут быть произвольной длины и сложности, что обеспечивает масштабируемость и адаптацию к различным задачам и доменам.

В основе Trade-R1 лежит механизм оценки семантической близости, обеспечивающий соответствие между извлеченными данными и генерируемой цепочкой рассуждений. Для этого используется измерение сходства между векторными представлениями извлеченных фрагментов доказательств и этапов рассуждений, сформированных большой языковой моделью (LLM). Высокий уровень семантической близости указывает на релевантность доказательств, подтверждающих каждый шаг в процессе рассуждения, что способствует более надежной и обоснованной работе агента. Метод позволяет отфильтровать нерелевантную информацию и гарантировать, что каждое утверждение в цепочке рассуждений подкреплено соответствующими доказательствами, извлеченными из внешних источников.

Триангуляция Истины: Валидация Рассуждений

В рамках системы оценки качества рассуждений используется метрика “Треугольная Согласованность”, предназначенная для анализа соответствия между извлеченными данными, цепочкой рассуждений и конечным решением. Данная метрика оценивает согласованность по трем ключевым аспектам: фактическую точность ( $Factuality$ ), логическую дедукцию ( $Deduction$ ) и внутреннюю непротиворечивость ( $Consistency$ ). Оценка производится по каждому из этих аспектов, формируя комплексную оценку качества рассуждений и позволяя выявить потенциальные ошибки на различных этапах процесса.

Метрика треугольной согласованности оценивает качество рассуждений по трем ключевым параметрам: фактичность (Factuality), дедуктивность (Deduction) и согласованность (Consistency). Фактичность проверяет соответствие утверждений представленным доказательствам и источникам информации. Дедуктивность оценивает логическую корректность цепочки рассуждений, то есть, насколько обоснованно заключение вытекает из предпосылок. Согласованность анализирует внутреннюю непротиворечивость рассуждений и соответствие различных элементов аргументации друг другу. Комплексная оценка по этим трем параметрам позволяет получить всестороннее представление о надежности и обоснованности процесса принятия решений.

В процессе верификации на уровне процесса используется подход Retrieval-Augmented Generation (RAG) для обеспечения обоснованности рассуждений релевантными доказательствами. RAG предполагает извлечение информации из внешних источников на основе входного запроса, что позволяет дополнить исходные данные и повысить точность и достоверность генерируемых выводов. Этот метод позволяет системе не просто оперировать внутренней информацией, но и подтверждать свои выводы внешними источниками, снижая вероятность галлюцинаций и обеспечивая более надежные результаты. Использование RAG позволяет установить связь между каждым шагом рассуждений и конкретным фрагментом извлеченного доказательства, обеспечивая прозрачность и возможность проверки.

Влияние и Обобщающая Способность на Различных Рынка

Исследование продемонстрировало успешное применение фреймворка Trade-R1 как на американском фондовом рынке, так и на рынке акций A-Share, что свидетельствует о его универсальности и адаптивности. Этот результат подтверждает, что разработанный подход способен эффективно функционировать в различных рыночных условиях и применителен к разным типам активов. Способность Trade-R1 адаптироваться к различным экономическим реалиям и специфике отдельных рынков является ключевым преимуществом, позволяющим расширить сферу его применения и повысить потенциальную прибыльность инвестиционных стратегий. Успешная реализация на двух столь разных рынках подтверждает надёжность и стабильность алгоритмов, лежащих в основе фреймворка.

В ходе тестирования на китайском фондовом рынке (A-Share Market) разработанная система Trade-R1 продемонстрировала впечатляющую совокупную доходность в 37.76%. Этот показатель был достигнут при высокой степени семантической близости — 0.9744 — что указывает на способность системы точно интерпретировать и учитывать контекст рыночных данных. Высокий уровень семантической согласованности подтверждает надежность и обоснованность принимаемых системой решений, обеспечивая стабильную и предсказуемую производительность в условиях динамичного рынка.

В ходе тестирования на американском фондовом рынке, стратегия Trade-R1 продемонстрировала кумулятивную доходность в 15.34% и коэффициент Шарпа, достигший значения 1.951. Этот результат свидетельствует о превосходстве данной стратегии над альтернативными подходами, такими как FSR (Factor Scoring Regression) и простыми стратегиями, ориентированными исключительно на рыночные тенденции. Высокий коэффициент Шарпа указывает на привлекательное соотношение между полученной прибылью и уровнем риска, что делает Trade-R1 перспективным инструментом для инвесторов, стремящихся к эффективному управлению капиталом и достижению стабильной доходности на фондовом рынке США.

В процессе работы фреймворка осуществляется постоянный мониторинг скорости возникновения галлюцинаций — неверных или бессмысленных выводов, не подкрепленных данными. В ходе тестирования на китайском фондовом рынке (A-Share Market) зафиксирован исключительно низкий уровень галлюцинаций, составивший всего 0.0012. Данный показатель свидетельствует о высокой степени надежности и точности логических заключений, производимых системой, и подтверждает способность фреймворка к последовательному и обоснованному анализу данных даже в условиях волатильности рынка. Это обеспечивает стабильность принимаемых решений и повышает доверие к результатам работы системы.

Представленная работа демонстрирует стремление к созданию систем, способных не просто функционировать, но и сохранять свою целостность во времени, адаптируясь к изменяющимся условиям. Как однажды заметил Давид Гильберт: «Мы должны знать. Мы должны знать, что мы можем знать». В Trade-R1 эта потребность в знании проявляется в строгой верификации процесса рассуждений, особенно в контексте стохастических сред. Использование метрики треугольной согласованности направлено на то, чтобы гарантировать, что система не просто достигает целей, но и делает это осмысленным, обоснованным способом, предотвращая манипуляции с вознаграждением и обеспечивая обобщение в различных рыночных условиях. В конечном счете, подобный подход подчеркивает, что стабильность системы — это не просто состояние, а результат постоянной проверки и адаптации.

Что впереди?

Представленная работа, стремясь к укреплению систем обучения с подкреплением в условиях стохастических финансовых рынков, неизбежно наталкивается на фундаментальное ограничение: любая метрика, даже столь сложная, как треугольная согласованность, лишь отсрочивает, но не устраняет возможность манипуляций. Попытка формализовать «здравый смысл» в семантических вознаграждениях — достойная, но обреченная на частичность задача. Время, как среда, неизбежно выявит новые векторы атак на систему, заставляя её эволюционировать, но никогда не достигая абсолютной устойчивости.

Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены не столько на создании более изощренных метрик, сколько на принципиально новых подходах к представлению знания. Вместо того, чтобы пытаться «закрыть» все возможные лазейки, стоит задуматься о создании систем, способных к самовосстановлению и адаптации к непредвиденным ситуациям. Медленные, постепенные изменения, основанные на эмпирических данных и принципах эволюционной устойчивости, представляются более перспективными, чем быстрые, радикальные решения.

И всё же, следует помнить: каждая абстракция несет груз прошлого, и даже самые совершенные модели — лишь временные конструкции. Вопрос не в том, чтобы создать идеальную систему, а в том, чтобы обеспечить её достойное старение — способность адаптироваться, учиться и сохранять функциональность в меняющихся условиях. Это — не вопрос технологии, а вопрос философии.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.03948.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-08 10:43