Торги будущего: Платформа для тестирования торговых агентов

от

Автор: Денис Аветисян

Представлен PredictionMarketBench — инструмент для оценки и сравнения стратегий торговли на рынках предсказаний в реалистичных условиях.

☕️

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

Бесплатный Телеграм канал

PredictionMarketBench — это SWE-bench-подобный фреймворк для бэктестинга торговых агентов, учитывающий микроструктуру рынка и обеспечивающий детерминированный воспроизводимый анализ.

Несмотря на очевидные преимущества предсказательских рынков как платформы для тестирования торговых агентов, отсутствие стандартизированных инструментов для их оценки препятствует объективному сравнению различных стратегий. В данной работе представлена платформа ‘PredictionMarketBench: A SWE-bench-Style Framework for Backtesting Trading Agents on Prediction Markets’ — фреймворк для бэктестинга торговых агентов на предсказательских рынках, основанный на воспроизведении исторических данных и моделировании микроструктуры рынка. Ключевой особенностью является реалистичная симуляция исполнения ордеров и поддержка как традиционных алгоритмических стратегий, так и агентов на основе больших языковых моделей (LLM). Сможет ли PredictionMarketBench ускорить разработку эффективных торговых стратегий и способствовать развитию предсказательских рынков как среды для исследований в области искусственного интеллекта?

Порядок из Хаоса: Необходимость Стандартизированного Бенчмарка

Оценка торговых агентов, основанная исключительно на исторических данных, или бэктестинге, часто оказывается недостаточной для предсказания их реальной эффективности. Это связано с тем, что бэктестинг не учитывает динамику реального рынка, включая задержки исполнения, влияние крупных ордеров и непредсказуемое поведение других участников. Более того, ограниченность исторических данных может привести к переоптимизации стратегий под конкретный период, что существенно снижает их прибыльность в будущем. Поэтому, для надежной оценки торговых алгоритмов необходимы реалистичные симуляции рынка, которые моделируют сложность реальной торговой среды и позволяют протестировать стратегии в различных сценариях, приближенных к действительности. Такой подход позволяет выявить слабые места алгоритмов и повысить их устойчивость к неблагоприятным рыночным условиям.

Существующие тестовые среды для оценки торговых алгоритмов часто грешат упрощением реальных рыночных условий. Они нередко игнорируют важные аспекты, такие как комиссии за создание (maker) и исполнение (taker) ордеров, а также неточности в процессе исполнения сделок, включая проскальзывание и частичное исполнение. Это приводит к тому, что алгоритмы, успешно работающие в симуляции, могут демонстрировать значительно худшие результаты на реальном рынке. Отсутствие реалистичного моделирования этих факторов искажает оценку эффективности стратегий и затрудняет разработку надежных торговых систем, способных адаптироваться к сложностям и непредсказуемости реальных финансовых рынков.

Для обеспечения надёжности и воспроизводимости исследований в области алгоритмической торговли необходим стандартизированный, воспроизводимый эталонный набор данных. Отсутствие такого инструмента препятствует объективной оценке эффективности торговых агентов и затрудняет сравнение различных алгоритмов. Разработка воспроизводимого эталона позволит исследователям проверять свои стратегии в контролируемой среде, исключая влияние случайных факторов и обеспечивая возможность независимой проверки результатов. Это, в свою очередь, способствует более быстрому прогрессу в данной области и позволяет создавать более надёжные и эффективные торговые системы, способные адаптироваться к реальным рыночным условиям. Стандартизация позволит не только оценивать текущие алгоритмы, но и отслеживать прогресс в долгосрочной перспективе, создавая основу для дальнейших инноваций.

Воссоздание Рынка: Как Работает PredictionMarketBench

Для создания реалистичных эпизодов торговли PredictionMarketBench использует исторические данные, полученные с платформы Kalshi. Этот подход позволяет воссоздать рыночные условия, включая динамику ордербука, исполнение сделок и результаты разрешения событий. Использование реальных данных обеспечивает высокую степень достоверности симуляций и позволяет оценивать эффективность торговых стратегий в условиях, максимально приближенных к реальным рыночным. Исторические данные охватывают различные аспекты функционирования рынка, такие как изменение цен, объемы торгов и поведение участников, что позволяет создавать разнообразные и репрезентативные эпизоды для тестирования и сравнения торговых агентов.

В основе PredictionMarketBench лежит детерминированный симулятор, воспроизводящий исторические рыночные события и моделирующий исполнение ордеров с точной имитацией логики маркет-мейкера и тейкера. Это означает, что симулятор учитывает роль каждого участника при исполнении ордера — тейкер немедленно исполняет ордер по текущей лучшей цене, оплачивая соответствующую комиссию, в то время как маркет-мейкер, выставляя лимитный ордер, предоставляет ликвидность и получает другую комиссию. Точность моделирования семантики маркет-мейкера/тейкера критически важна для реалистичной оценки стратегий и алгоритмов торговли в смоделированной среде.

Бенчмарк PredictionMarketBench моделирует реалистичные транзакционные издержки, применяя комиссию в размере 7% для ордеров, исполняемых по рыночной цене или пересекающих спред, а также комиссию в размере 1.75% для лимитных ордеров, находящихся в стакане заявок. Данная схема комиссионных сборов отражает типичные условия торговли и позволяет более точно оценить производительность торговых агентов в реалистичной среде. Размер комиссии учитывается при симуляции исполнения ордеров и влияет на прибыльность торговых стратегий.

Конвейер построения эпизодов (Episode Construction Pipeline) преобразует необработанные данные, включающие обновления книги ордеров (orderbook updates), записи о сделках (trade prints) и события расчетов (settlement events), в самодостаточные экземпляры бенчмарка. Этот процесс включает в себя структурирование и форматирование исходных данных для обеспечения их совместимости с симулятором. Каждый полученный экземпляр содержит полную историю рыночных событий для конкретного периода, позволяя агентам тестировать и оценивать свои торговые стратегии в реалистичных условиях. Итоговые экземпляры включают все необходимые данные для воспроизведения рыночной динамики, включая цены, объемы и временные метки, что обеспечивает воспроизводимость и надежность бенчмарка.

В системе PredictionMarketBench реализовано ограничение на концентрацию позиций в размере 20%. Данное ограничение предотвращает чрезмерное воздействие одной позиции на общий капитал агента. Это означает, что общий объем средств, вложенных в любую отдельную позицию, не может превышать 20% от общего капитала агента. В случае превышения лимита, система автоматически снижает размер позиции до допустимого уровня, обеспечивая стабильность и реалистичность моделирования рыночных сценариев.

Интерфейс агента (Agent Interface) предоставляет возможность любому торговому агенту взаимодействовать с симулированной средой PredictionMarketBench. Этот интерфейс стандартизирован и позволяет агентам отправлять ордера (рыночные, лимитные и т.д.), получать информацию о текущем состоянии рынка (глубина рынка, последние сделки), а также отслеживать результаты своих сделок в симуляции. Реализация интерфейса обеспечивает гибкость и позволяет подключать агентов, разработанных на различных языках программирования и с использованием различных стратегий, для тестирования и оценки их эффективности в реалистичных рыночных условиях, созданных PredictionMarketBench.

Проверка Надежности: Оценка Агентов и Воспроизводимость Результатов

PredictionMarketBench предоставляет платформу для оценки производительности различных торговых агентов, начиная от простых стратегий, основанных на случайном выборе, и заканчивая сложными агентами, использующими большие языковые модели (LLM). Это позволяет сравнивать эффективность различных подходов к прогнозированию рынков и анализировать их поведение в одинаковых условиях. Платформа поддерживает интеграцию агентов, реализующих разнообразные стратегии принятия решений, что обеспечивает широкие возможности для тестирования и оптимизации алгоритмов торговли. Оценка проводится на основе различных метрик, включая общую прибыль и убытки (P&L), а также анализ отдельных эпизодов для выявления сильных и слабых сторон каждого агента.

Воспроизводимость результатов, полученных с помощью LLM-агента, использующего инструменты (Tool-Calling LLM Agent), обеспечивается за счет применения детерминированного декодирования. Это означает, что при одинаковых входных данных и параметрах генерации, агент всегда будет выдавать один и тот же результат. В отличие от вероятностных методов декодирования, которые вводят случайность, детерминированное декодирование исключает вариативность, позволяя гарантированно воспроизвести действия агента и подтвердить полученные результаты. Использование детерминированного декодирования является ключевым фактором для обеспечения надежности и верификации экспериментов с LLM-агентами в рамках бенчмарка PredictionMarketBench.

Для обеспечения объективной оценки производительности сложных агентов, в PredictionMarketBench используется базовый агент, реализующий случайную стратегию. Этот агент генерирует случайные торговые ордера без учета каких-либо рыночных сигналов или прогностических моделей. Полученные результаты работы случайного агента служат точкой отсчета для сравнения с более продвинутыми стратегиями, основанными на машинном обучении или языковых моделях. Использование случайного агента позволяет количественно оценить прирост производительности, достигаемый за счет применения более сложных алгоритмов, и выявить, насколько эффективно они превосходят случайное поведение на рынке.

В PredictionMarketBench реализовано моделирование комиссий, обеспечивающее оценку агентов в условиях, приближенных к реальным рыночным. Данная модель учитывает комиссии за открытие и закрытие позиций, а также комиссии за транзакции, что позволяет более точно оценить прибыльность стратегий и сравнить эффективность различных агентов. Размер комиссий является настраиваемым параметром, что позволяет проводить анализ чувствительности к изменениям рыночных условий. Использование реалистичного моделирования комиссий критически важно для оценки чистой прибыли агентов и определения их практической применимости.

Оценка стратегии Bollinger Bands показала положительную общую прибыль (P&L), при этом наибольшая прибыль была сконцентрирована в эпизоде с высокой волатильностью Bitcoin. Анализ данных выявил, что эффективность данной стратегии напрямую связана с периодами повышенной рыночной нестабильности, когда разброс цен значительно увеличивается, позволяя использовать полосы Боллинджера для более точного определения точек входа и выхода из позиций. В периоды низкой волатильности, стратегия Bollinger Bands демонстрировала умеренные результаты, что указывает на ее зависимость от рыночных условий.

Агенты, основанные на больших языковых моделях (LLM), продемонстрировали значительные убытки при расчете итоговой прибыли и убытков (settlement losses) в ходе тестирования. Это связано с более высокой интенсивностью торговли данных агентов по сравнению со случайным агентом (Random Agent). Случайный агент, совершая меньше сделок, испытал меньшие потери при расчете итоговых результатов, несмотря на общую неэффективность стратегии. Разница в убытках указывает на то, что, хотя LLM-агенты способны генерировать больше торговых сигналов, необходимо учитывать влияние интенсивности торговли на итоговую прибыльность, особенно в условиях комиссий и волатильности рынка.

Расширяя Горизонты: Влияние на Современные Исследования

PredictionMarketBench берет свое начало в новаторском подходе SWE-Bench, основанном на создании надежной, стандартизированной системы оценки. В отличие от традиционных методов, где оценка зачастую привязана к конкретному коду или реализации, PredictionMarketBench делает акцент на “harness-first” — то есть, сначала создается инфраструктура для оценки, а уже потом в нее интегрируются и тестируются различные алгоритмы. Такой подход позволяет обеспечить воспроизводимость результатов, упростить сравнение различных стратегий и ускорить процесс разработки более эффективных торговых агентов, предоставляя исследователям и практикам унифицированную платформу для экспериментов и анализа.

В основе ускорения прогресса в исследованиях алгоритмической торговли, предлагаемого PredictionMarketBench, лежит акцент на стандартизированных средах и воспроизводимых экспериментах. Это позволяет исследователям сосредоточиться непосредственно на совершенствовании алгоритмов, а не тратить время и ресурсы на создание и валидацию базовой инфраструктуры. Четко определенные условия и возможность повторного запуска экспериментов гарантируют объективность сравнения различных стратегий, способствуя более быстрому выявлению эффективных подходов и исключая влияние случайных факторов. Такой подход не только повышает надежность результатов, но и значительно упрощает процесс обмена опытом и совместной работы между исследовательскими группами, стимулируя инновации в данной области.

Платформа PredictionMarketBench предоставляет исследователям и разработчикам возможность всесторонней оценки и сопоставления новых торговых стратегий. Благодаря стандартизированным средам и воспроизводимым экспериментам, она позволяет объективно измерять эффективность различных подходов к алгоритмической торговле. Это, в свою очередь, способствует инновациям в области, стимулируя создание более эффективных и надежных торговых агентов. Возможность сравнивать результаты, полученные с использованием разных стратегий в одинаковых условиях, значительно ускоряет процесс разработки и внедрения передовых решений в сфере финансовых рынков, способствуя прогрессу в области автоматизированной торговли.

Предполагается, что PredictionMarketBench станет ценным ресурсом как для исследователей, так и для практиков в области алгоритмической торговли. Эта платформа призвана ускорить разработку более эффективных торговых агентов, предоставляя стандартизированную среду для оценки и сравнения новых стратегий. Благодаря возможности воспроизводимых экспериментов, PredictionMarketBench способствует быстрому прогрессу в данной области, позволяя исследователям более оперативно проверять гипотезы и внедрять инновации. Платформа создаёт условия для более глубокого анализа и оптимизации торговых алгоритмов, что, в свою очередь, может привести к повышению эффективности и прибыльности торговых стратегий.

Исследование демонстрирует, что даже в казалось бы хаотичной среде предсказательных рынков, локальные взаимодействия агентов приводят к формированию порядка. Авторы, создавая PredictionMarketBench, фактически исследуют, как малые действия отдельных торговых агентов могут создавать колоссальные эффекты на всей структуре рынка. Как заметил Бертран Рассел: «Чем больше знаешь, тем больше понимаешь, как многого не знаешь». Этот принцип особенно актуален в контексте разработки и тестирования торговых стратегий, где полное понимание всех факторов, влияющих на рынок, недостижимо. Созданный бенчмарк позволяет оценить эффективность агентов в реалистичных условиях, приближаясь к пониманию сложных адаптивных систем, где контроль — иллюзия, а влияние — реальность.

Куда двигаться дальше?

Представленный фреймворк, как и любой инструмент для оценки, не создает сам по себе оптимальные стратегии. Он лишь позволяет более точно измерить их относительную эффективность в заданных условиях. Наивная вера в то, что можно «спроектировать» успешного агента, представляется иллюзорной. Гораздо продуктивнее исследовать, как робастность возникает из взаимодействия локальных правил, а не пытаться навязать её сверху. Эмерджентное поведение рынка, вероятно, будет оставаться сложнее любой заранее заданной модели.

Основное ограничение — само представление о «реалистичном» рынке. Микроструктура, воспроизведенная в симуляции, неизбежно является упрощением. В реальности, рынки — это сложные адаптивные системы, подверженные влиянию множества непредсказуемых факторов. Попытки создать идеально точную копию обречены на провал. Более перспективным направлением представляется исследование устойчивости стратегий к различным уровням неточности моделирования.

В конечном счете, ценность подобных бенчмарков не в поиске «лучшего» агента, а в углублении понимания того, как функционируют рынки предсказаний. Структура системы, определяемая взаимодействием участников, всегда сильнее контроля отдельных агентов. Поэтому, акцент следует сместить с разработки «идеальных» алгоритмов на изучение динамики самоорганизации и адаптации в условиях неопределенности.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.00133.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-03 16:13