Самообучающийся агент для поиска прибыльных стратегий на финансовых рынках

от

Автор: Денис Аветисян

В статье представлена система FactorMiner, способная самостоятельно развивать и поддерживать набор интерпретируемых факторов, используемых для количественной оценки инвестиций.

🐢

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

Телеграм канал

Предложенная архитектура сочетает в себе опытное обучение, развитую систему навыков и механизм сохранения опыта для эффективного поиска и поддержания прибыльных факторов в высокочастотной торговле.

Поиск новых и эффективных альфа-факторов в количественном инвестировании сталкивается с растущей проблемой избыточности и сложности пространства поиска. В данной работе представлена система ‘FactorMiner: A Self-Evolving Agent with Skills and Experience Memory for Financial Alpha Discovery’, реализующая подход к автоматизированному открытию и поддержанию диверсифицированной библиотеки интерпретируемых факторов. Система использует архитектуру модульных навыков и механизм накопления опыта для итеративного улучшения процесса поиска, ориентируясь на перспективные направления и избегая повторных исследований. Способна ли подобная саморазвивающаяся система эффективно преодолеть «красное море корреляции» и обеспечить устойчивое преимущество на финансовых рынках?

Пределы Традиционного Факторного Анализа

Традиционное финансовое моделирование, опирающееся на человеческую интуицию и статические модели, всё чаще демонстрирует свою неспособность адаптироваться к стремительно меняющейся рыночной динамике. Эти подходы, разработанные в условиях более предсказуемых рынков, зачастую не учитывают сложные взаимодействия и нелинейные зависимости, возникающие в современных финансовых системах. В результате, модели, основанные на исторических данных и субъективных оценках, могут давать сбои в периоды повышенной волатильности или при возникновении новых рыночных тенденций. Ограниченность статических моделей особенно заметна в условиях глобализации и развития технологий, когда информация распространяется мгновенно, а рыночные условия меняются с беспрецедентной скоростью, что требует от финансовых инструментов большей гибкости и адаптивности.

Ручное конструирование факторов, традиционно используемое в финансовом моделировании, представляет собой трудоемкий процесс, требующий значительных временных затрат и экспертных знаний. Этот подход часто подвержен субъективным искажениям, поскольку выбор и комбинация факторов напрямую зависят от личных убеждений и опыта аналитика. Более того, ручное построение факторов обычно не способно уловить сложные, нелинейные взаимосвязи, присущие современным финансовым рынкам, ограничивая возможности создания действительно эффективных инвестиционных стратегий. В результате, традиционные методы часто упускают из виду важные сигналы и не позволяют в полной мере использовать потенциал данных для получения прибыли.

Существующие автоматизированные методы поиска альфа-факторов часто сталкиваются с ограничениями в способности к самообучению и эффективному исследованию огромного пространства потенциальных факторов. Традиционные алгоритмы, как правило, полагаются на заранее заданные параметры и ограниченные наборы данных, что препятствует обнаружению скрытых закономерностей и адаптации к меняющимся рыночным условиям. В результате, процесс поиска новых факторов становится трудоемким и требует значительных вычислительных ресурсов, а найденные факторы могут оказаться неэффективными или быстро устареть. Неспособность к эффективному исследованию пространства факторов ограничивает потенциал автоматизированных систем и подчеркивает необходимость разработки более интеллектуальных и адаптивных методов, способных к непрерывному обучению и открытию новых возможностей для получения прибыли.

FactorMiner: Саморазвивающийся Агент для Генерации Альфы

FactorMiner представляет собой фреймворк, использующий модульную архитектуру навыков для декомпозиции сложной задачи поиска факторов, влияющих на доходность активов. Вместо монолитного подхода, система разделяет процесс на отдельные, повторно используемые компоненты, каждый из которых отвечает за конкретный аспект анализа данных и формирования факторов. Такая модульность позволяет не только упростить разработку и отладку системы, но и повысить её гибкость и масштабируемость, обеспечивая возможность быстрого добавления новых навыков и адаптации к меняющимся рыночным условиям. Компоненты взаимодействуют друг с другом через стандартизированные интерфейсы, что облегчает их интеграцию и повторное использование в различных сценариях поиска факторов.

FactorMiner использует механизм накопленной памяти опыта (experience memory) для хранения и повторного использования закономерностей, выявленных в ходе предыдущих итераций поиска факторов. Это позволяет значительно ускорить процесс обучения и повысить эффективность выявления перспективных кандидатов. Согласно проведенным тестам, использование накопленной памяти опыта увеличивает долю высококачественных факторов до 60.0%, в то время как без ее использования этот показатель составляет всего 20.0%. Фактически, система способна извлекать уроки из предыдущих попыток, избегая повторения неэффективных стратегий и фокусируясь на наиболее перспективных направлениях поиска.

В основе FactorMiner лежит итеративный цикл Ralph Loop, представляющий собой парадигму последовательного улучшения и адаптации к изменяющимся рыночным условиям. Этот цикл обеспечивает непрерывное совершенствование системы путем последовательного выполнения этапов: генерации гипотез о факторах, их тестирования на исторических данных, оценки результатов и последующей корректировки стратегий. Постоянная обратная связь и переоценка позволяют системе эффективно адаптироваться к новым данным и поддерживать высокую производительность в динамичной рыночной среде. Ralph Loop не является статичным алгоритмом, а представляет собой гибкую структуру, способную к самообучению и оптимизации на основе накопленного опыта.

Ускорение Оценки и Валидации Факторов

Для преодоления вычислительных ограничений FactorMiner использует ряд методов оптимизации, включая аппаратное ускорение на графических процессорах (GPU) и компиляцию кода на языке C. Применение GPU позволяет распараллелить вычисления и значительно увеличить скорость обработки данных. Компиляция на C обеспечивает более эффективное использование ресурсов процессора и памяти по сравнению с интерпретируемым языком Python. Данный подход позволяет существенно снизить время, необходимое для оценки и валидации факторов, что особенно важно при работе с большими объемами данных и сложными моделями.

Для преодоления вычислительных ограничений FactorMiner использует стратегию многопроцессорной параллелизации, позволяющую одновременно оценивать множество факторов. Это значительно сокращает время обработки данных, обеспечивая ускорение на GPU в диапазоне от 8 до 59 раз по сравнению со стандартными вычислениями на Python с использованием библиотеки Pandas. Параллелизация позволяет распределить нагрузку между несколькими ядрами процессора и графическим процессором, что приводит к существенному повышению производительности при анализе больших объемов данных и генерации факторов.

Для обеспечения качества и разнообразия генерируемых факторов используется надежный конвейер валидации, включающий в себя расчет информационного коэффициента (IC) и применение ограничений на корреляцию. Информационный коэффициент измеряет способность фактора прогнозировать будущие доходности, а ограничения на корреляцию предотвращают избыточность и обеспечивают разнообразие факторов. На тестовом наборе данных CSI500, конвейер валидации продемонстрировал среднее значение IC равное 8.25% и коэффициент IC к ICIR (Information Coefficient to Information Ratio) равный 0.77, что свидетельствует о высокой прогностической способности и эффективности отбора факторов.

Расширение Горизонтов: Адаптивность и Будущий Потенциал

Архитектура FactorMiner, построенная на модульном принципе и использующая механизм «памяти опыта», позволяет данной системе успешно адаптироваться к различным финансовым рынкам. В отличие от многих традиционных алгоритмов, FactorMiner не ограничивается одним типом активов, демонстрируя эффективность как на рынке акций A-Share, так и в волатильном пространстве криптовалют. Модульность обеспечивает гибкость в настройке и интеграции новых факторов, а «память опыта» — способность накапливать знания о рыночном поведении и использовать их для улучшения стратегий. Такая адаптивность делает FactorMiner перспективным инструментом для инвесторов, стремящихся диверсифицировать свои портфели и извлекать выгоду из различных рыночных условий.

В основе эффективности FactorMiner лежит способность к обучению на исторических данных и постоянной адаптации стратегий, что позволяет существенно снизить влияние транзакционных издержек. Данный подход позволяет системе не просто реагировать на текущие рыночные условия, но и прогнозировать будущие изменения, оптимизируя процесс торговли таким образом, чтобы минимизировать затраты на каждую сделку. Постоянно совершенствуя свои алгоритмы на основе анализа прошлых операций, FactorMiner динамически корректирует стратегии, избегая излишних торговых действий и фокусируясь на наиболее выгодных возможностях, что особенно важно на волатильных рынках, где комиссионные и проскальзывания могут существенно влиять на итоговую прибыль.

Исследования показали, что разработанная система FactorMiner демонстрирует конкурентоспособные результаты на индексе CSI500, достигая показателя информационного коэффициента IC в 8.25% и коэффициента информационного дохода ICIR в 0.77. Эти значения свидетельствуют о способности системы эффективно выделять прибыльные факторы и генерировать положительную доходность. Более того, оптимизация реализации на языке C позволила значительно увеличить скорость работы системы, достигнув ускорения в 2-13 раз по сравнению с исходной версией. Такое повышение производительности открывает возможности для масштабирования системы и ее применения в более динамичных и требовательных рыночных условиях, а также для анализа больших объемов данных в режиме реального времени.

Исследование представляет собой интересную попытку автоматизации процесса открытия финансовых факторов. Система FactorMiner, с её архитектурой навыков и памятью опыта, демонстрирует потенциал для адаптации к меняющимся рыночным условиям. Она позволяет не просто находить закономерности, но и сохранять знания о прошлых успехах и неудачах, формируя базу для дальнейшей эволюции. Как однажды заметила Симона де Бовуар: «Старость — это еще не все, что ждет нас в конце жизни». В контексте данной работы, эта фраза можно интерпретировать как напоминание о необходимости постоянного развития и адаптации, даже когда кажется, что система достигла определенного уровня эффективности. Поиск и поддержание разнообразия интерпретируемых факторов — ключевой аспект, обеспечивающий устойчивость стратегии в долгосрочной перспективе.

Что дальше?

Представленная работа, по сути, лишь первый шаг в создании системы, способной самостоятельно эволюционировать в условиях непредсказуемого финансового рынка. Однако, возникает вопрос: а что, если “альфа”, которую система обнаруживает, — это не сигнал о прибыльности, а лишь закономерность, порожденная самой структурой рынка, своего рода “шум”, который система ошибочно принимает за полезный сигнал? Эта возможность заставляет переосмыслить критерии оценки “успешности” агента и искать способы отличить истинные источники прибыли от самообмана системы.

Очевидным направлением развития является расширение архитектуры навыков агента. Вместо фокусировки исключительно на обнаружении “альфы”, система могла бы развивать навыки управления рисками, адаптации к меняющимся рыночным условиям и даже предвидения макроэкономических событий. Более того, интересно исследовать возможность создания “коллективного разума” — сети агентов, способных обмениваться опытом и знаниями, тем самым ускоряя процесс эволюции и повышая устойчивость к рыночным шокам.

В конечном счете, успех подобного подхода зависит не только от совершенствования алгоритмов, но и от глубокого понимания природы финансовых рынков. Если рассматривать рынок как сложную адаптивную систему, то задача не в том, чтобы “взломать” его, а в том, чтобы научиться с ним взаимодействовать, предвидеть его поведение и извлекать прибыль, не нарушая его равновесия. Возможно, истинная “альфа” заключается не в обнаружении аномалий, а в создании симбиотических отношений с рынком.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.14670.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-17 08:37