ИИ развивается.
Недавно прочитал интересную статью.
Главный тезис: Долгое время считалось, что текстовые нейросети (LLM, такие как ChatGPT) не могут предсказывать финансовые рынки, потому что движения цен похожи на случайный шум. Авторы статьи (Себастьен Валейр и Софиан Абура) доказывают, что это миф.
Что они сделали:
• Они взяли модель Chronos от Amazon (это маленькая LLM на 11 млн параметров, обученная на погоде, трафике и других нефинансовых данных).
• Они «скормили» ей исторические данные по крупнейшим американским акциям за 15 лет (с 2001 по 2016 год).
• Модель должна была предсказывать доходность акций на следующий день, видя только данные за предыдущие 100 дней.
Результаты (Самое интересное):
• ИИ нашел альфу в хаосе. Модель, которая никогда не видела финансовых данных при обучении, смогла находить закономерности и предсказывать движение акций лучше случайного угадывания.
• Коэффициент Шарпа (показатель доходности к риску) достигал 3.17 (это очень высокий показатель для алготрейдинга).
• Проблема комиссий. Как только авторы добавили в симуляцию реальные торговые издержки (проскальзывание в 3 базисных пункта на сделку), вся прибыль исчезла.
• То есть ИИ угадывает направление верно, но маржа слишком мала, чтобы покрыть комиссии брокера и биржи при ежедневной торговлеРынок умнеет. Авторы заметили, что до 2007 года ИИ зарабатывал легко. После 2008 года эффективность алгоритма начала падать — рынок стал сложнее, а неэффективности закрываются быстрее.
Главный вывод авторов: Искусственный интеллект уже способен находить скрытые закономерности на фондовом рынке без риска «переобучения» (overfitting). Пока что торговые издержки съедают прибыль, но по мере развития ИИ и снижения комиссий, такие модели станут мощнейшим инструментом для статистического арбитража.
Так что, коллеги, самое интересное у нас впереди!
