ECONS

Представьте, что вы переводите текст. Можно переводить каждое слово отдельно. А можно – целыми предложениями и абзацами, улавливая контекст и связи между разными частями текста. Именно так работают новые ИИ-модели ценообразования, использующиеся для прогноза цен на финансовые активы.

Они видят фондовый рынок как единый «текст», в котором значение каждого «слова» – актива – зависит от окружающих «слов» – рынка в целом. Такие ИИ-модели основаны на том же принципе, что и ChatGPT и его аналоги: механизме внимания, выделяющем ключевые части информации, и архитектуре трансформера, позволяющей связывать данные между собой в едином контексте.

ИИ-трансформер существенно сокращает ошибки в прогнозах и обеспечивает намного более выгодное соотношение доходности и риска портфеля, показало исследование ученых из США и Швейцарии. Они сравнили на одной и той же выборке активов за 1963-2022 гг. предсказательную силу традиционных (факторных) моделей, моделей на основе машинного обучения и построенной ИИ-модели – «трансформера».

🔘 Традиционно прогнозы строились на анализе отдельных факторов, влияющих на цену акции (например, прибыль компании, ее долги), предполагая фиксированную и линейную связь между характеристиками активов и их ожидаемой доходностью.

🔘 Более продвинутые модели, основанные на машинном обучении, умеют выявлять нелинейные связи, но, как и традиционные, фокусируются на характеристиках индивидуального актива.

🔘 ИИ-трансформеры могут выявлять перекрестные зависимости между «поведением» разных активов и широким рыночным контекстом. А также меняют фокус, если меняются рыночные условия – т.е. меняют вес разных характеристик, влияющих на цену актива, в зависимости от рыночной ситуации.

🟥Финансовые ИИ-трансформеры не только сулят новые возможности инвесторам, но могут изменить понимание того, как функционируют финансовые рынки. Регуляторам же предстоит оценить, как торговля на финансовых рынках на основе таких моделей повлияет на стабильность и эффективность рынков.

🔴 Подробнее читайте в статье на сайте «Эконс».

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

econs.online

«Добродетель сложности»: ИИ как профессиональный трейдер — ECONS.ONLINE

Традиционно прогноз доходности финансовых активов опирается на их характеристики, но игнорирует то, как анализируемые активы связаны с другими на рынке. Модели на основе ИИ способны улавливать эти взаимозависимости. Это может изменить понимание того, как…

www.tg-me.com/us/ECONS/com.Econsonline/1567

3.9K viewsedited  May 20 at 12:44

Представьте, что вы переводите текст. Можно переводить каждое слово отдельно. А можно – целыми предложениями и абзацами, улавливая контекст и связи между разными частями текста. Именно так работают новые ИИ-модели ценообразования, использующиеся для прогноза цен на финансовые активы.

Они видят фондовый рынок как единый «текст», в котором значение каждого «слова» – актива – зависит от окружающих «слов» – рынка в целом. Такие ИИ-модели основаны на том же принципе, что и ChatGPT и его аналоги: механизме внимания, выделяющем ключевые части информации, и архитектуре трансформера, позволяющей связывать данные между собой в едином контексте.

ИИ-трансформер существенно сокращает ошибки в прогнозах и обеспечивает намного более выгодное соотношение доходности и риска портфеля, показало исследование ученых из США и Швейцарии. Они сравнили на одной и той же выборке активов за 1963-2022 гг. предсказательную силу традиционных (факторных) моделей, моделей на основе машинного обучения и построенной ИИ-модели – «трансформера».

🔘 Традиционно прогнозы строились на анализе отдельных факторов, влияющих на цену акции (например, прибыль компании, ее долги), предполагая фиксированную и линейную связь между характеристиками активов и их ожидаемой доходностью.

🔘 Более продвинутые модели, основанные на машинном обучении, умеют выявлять нелинейные связи, но, как и традиционные, фокусируются на характеристиках индивидуального актива.

🔘 ИИ-трансформеры могут выявлять перекрестные зависимости между «поведением» разных активов и широким рыночным контекстом. А также меняют фокус, если меняются рыночные условия – т.е. меняют вес разных характеристик, влияющих на цену актива, в зависимости от рыночной ситуации.

🟥Финансовые ИИ-трансформеры не только сулят новые возможности инвесторам, но могут изменить понимание того, как функционируют финансовые рынки. Регуляторам же предстоит оценить, как торговля на финансовых рынках на основе таких моделей повлияет на стабильность и эффективность рынков.

🔴 Подробнее читайте в статье на сайте «Эконс».