Как ИИ проверяет торговые гипотезы и отбирает алгоритмы для продакшена
В нашем фонде человек работает в паре с ИИ. Мы построили мультиагентную систему, которая проверяет торговые гипотезы, оптимизирует алгоритмы и отбирает кандидатов для продакшена. Но последнее решение все равно остается за человеком.
Что именно делает ИИ
У нас построена мультиагентная система для создания и управления торговыми алгоритмами.На входе у системы — базовая конфигурация торгового алгоритма. Дальше ИИ сам проводит оптимизацию и бэктесты, подбирает гиперпараметры и сравнивает результаты.
Раньше значительную часть этой работы мы делали вручную. Вели журнал, куда заносили результаты сотен, а иногда и тысяч бэктестов, сравнивали их и отбирали наиболее интересные варианты.
Сейчас этот процесс забрали на себя ИИ-агенты. Они ведут журналы, сравнивают результаты, собирают агрегированные отчеты по доходности и отбирают кандидатов для продакшена.
Как гипотеза доходит до продакшена
Весь путь можно разложить на пять шагов:
- Формируется торговая гипотеза.
2. ИИ проводит оптимизацию. Алгоритм, который проходит отбор, получает тег «кандидат».
3. Кандидаты переходят ИИ-трейдеру.
4. Риск-офицер проверяет и валидирует алгоритмы.
5. После валидации алгоритмы выводятся на продакшен-стенд для трейдинга.
Получается, что большую часть пути — от проверки гипотезы до отбора кандидатов — система проходит самостоятельно.
Но человека мы из процесса не убрали
Когда ИИ отобрал кандидатов для продакшена, подключается человек — он проверяет алгоритмы на явные ошибки и соответствие рисковой модели. Отдельно смотрит на корректность метрик, кривую доходности, просадку и фактор восстановления.
То есть задача человека здесь уже не в том, чтобы вручную перебирать сотни результатов. Его задача — проверить то, что отобрала система, и решить, можно ли этому алгоритму доверить реальные деньги.
На текущем этапе у нас еще не было ситуации, когда человек не согласился с решением ИИ. Думаю, это во многом результат того, что мы очень тщательно подошли к созданию самого аналитического нейроофиса и процесса проверки. Но для нас это не повод убирать человека из цепочки.
ИИ хорошо справляется с объемом работы, который раньше приходилось делать вручную: бэктестами, оптимизацией, сравнением и отбором. А человек остается оператором и экспертом, который проводит финальную валидацию перед выходом в продакшен. Именно так мы сейчас видим эту связку: не человек или ИИ, а человек и ИИ, где у каждого своя роль.
