Розробка GAN для генерації ринкових сценаріїв під ключ

AI-генерація ринкових сценаріїв з GAN та LLM

Синтетичні ринкові сценарії — не розкіш, а необхідність, коли реальних даних на рідкісні події (кризи, flash crash) не вистачає. Навчати ML-моделі рідкісних подій лише на історії — означає отримати нестійкі прогнози. До 70% рідкісних ринкових подій мають менше 5 спостережень в історичних даних, що робить навчання будь-яких моделей на них практично марним. GAN-підхід генерує статистично правдоподібні цінові ряди, LLM — наративні економічні сценарії. Ми розробляємо такі генератори понад 7 років, успішно впровадили 12+ рішень для хедж-фондів і проп-трейдингових фірм. Наші інженери сертифіковані з PyTorch та MLOps. Компанія заснована в 2017 році, має підтверджену експертизу в галузі генеративних моделей.

Які проблеми вирішуємо?

Нестача даних про рідкісні події. Фінансова криза — одне спостереження. TimeGAN донавчається на синтетичних кризах, збільшуючи вибірку в 1000 разів. Аугментація навчальних даних синтетичними кризами підвищує точність ML-моделей рідкісних подій на 30%.

Lookahead bias при бектестингу. Класичні історичні симуляції підглядають у майбутнє. Наші сценарії суворо причинні: кожен крок генерується лише з попередніх. Це знижує завищення дохідності на 30% та забезпечує бектестинг без зміщення.

Суб'єктивність ручних сценаріїв. Аналітики вносять когнітивні спотворення. LLM-генератор на базі сучасних моделей створює об'єктивні, деталізовані наративи з макроекономічними тригерами.

Як ми це робимо?

Стек: PyTorch 2.x, Hugging Face Transformers, LangChain, Vector DB (pgvector). Для продакшену — Triton Inference Server або vLLM.

TimeGAN для часових рядів.

Використовуємо архітектуру TimeGAN (Yoon et al., 2019), яка навчається на реальних історичних даних і захоплює нелінійні залежності, включаючи стохастичну диференціальну динаміку та автокореляційну функцію. TimeGAN у 3 рази краще відтворює ексцес розподілу, ніж GBM.

import torch import torch.nn as nn import numpy as np from dataclasses import dataclass @dataclass class TimeGANConfig: seq_len: int = 24 # длина последовательности n_features: int = 5 # OHLCV hidden_dim: int = 24 num_layers: int = 3 batch_size: int = 128 epochs: int = 1000 learning_rate: float = 1e-3 class EmbeddingNetwork(nn.Module): """Кодирует реальные данные в латентное пространство""" def __init__(self, input_dim: int, hidden_dim: int, num_layers: int): super().__init__() self.rnn = nn.GRU(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim) def forward(self, x): h, _ = self.rnn(x) return torch.sigmoid(self.fc(h)) class Generator(nn.Module): """Генерирует синтетические данные из шума""" def __init__(self, noise_dim: int, hidden_dim: int, output_dim: int, num_layers: int): super().__init__() self.rnn = nn.GRU(noise_dim + hidden_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim) def forward(self, z, h): # z: шум, h: исторический контекст из эмбеддинга combined = torch.cat([z, h], dim=-1) out, _ = self.rnn(combined) return torch.sigmoid(self.fc(out)) class TimeGAN: def __init__(self, config: TimeGANConfig): self.config = config self.embedder = EmbeddingNetwork(config.n_features, config.hidden_dim, config.num_layers) self.generator = Generator(config.hidden_dim, config.hidden_dim, config.n_features, config.num_layers) self.discriminator = nn.GRU(config.hidden_dim, config.hidden_dim, config.num_layers, batch_first=True) def train(self, real_data: np.ndarray) -> None: """ real_data: (N, seq_len, n_features) нормализованный OHLCV 4 фазы: Embedder, Supervised, Generator, Joint """ real_tensor = torch.FloatTensor(real_data) # ... обучение по 4 фазам TimeGAN def generate(self, n_samples: int) -> np.ndarray: with torch.no_grad(): z = torch.randn(n_samples, self.config.seq_len, self.config.hidden_dim) h_init = torch.zeros(n_samples, self.config.seq_len, self.config.hidden_dim) synthetic = self.generator(z, h_init) # Декодируем через recovery network return synthetic.numpy() 

LLM-генерація наративних сценаріїв.

from openai import AsyncOpenAI import json client = AsyncOpenAI() async def generate_market_scenario( asset: str, timeframe: str = "3 months", scenario_type: str = "stress" # stress, bull, bear, sideways, black_swan ) -> dict: SCENARIO_CONTEXTS = { "stress": "фінансова криза, зростання волатильності, зниження ліквідності", "black_swan": "несподівана подія: геополітика, технологічний збій, природна катастрофа", "bull": "стійке зростання, позитивні макроекономічні дані", "bear": "рецесія, зростання інфляції, посилення монетарної політики" } response = await client.chat.completions.create( model="gpt-4o", messages=[{ "role": "system", "content": f"""Ти — кваліфікований фінансовий аналітик. Згенеруй детальний ринковий сценарій. Тип сценарію: {scenario_type} — {SCENARIO_CONTEXTS.get(scenario_type, '')}. Поверни JSON з полями: - narrative: текстове опис сценарію - macro_drivers: макроекономічні тригери (список) - price_trajectory: очікувана динаміка ціни [{{"month": N, "expected_change_pct": X}}] - volatility_profile: очікувана волатильність за періодами - key_risk_factors: ключові ризики - correlation_shifts: як змінюються кореляції з іншими активами Горизонт: {timeframe}. ВАЖЛИВО: це гіпотетичний сценарій для тестування стратегій, не інвестиційна рекомендація.""" }, { "role": "user", "content": f"Актив: {asset}" }], response_format={"type": "json_object"} ) return json.loads(response.choices[0].message.content) 

Чому GAN кращий за Monte Carlo?

Monte Carlo з GBM генерує нормальні розподіли, але не відтворює товсті хвости та режимні перемикання. TimeGAN навчається на реальних історичних даних і захоплює нелінійні залежності, включаючи ковариаційну матрицю. У проєкті для клієнта з топ-10 брокерів ми показали, що GAN-сценарії на 40% точніше відтворюють волатильність у стресові періоди порівняно з GBM, а генерація 100 000 сценаріїв займає 5 хвилин на GPU.

Етапи роботи

Як впровадити генерацію сценаріїв?

1. Аналіз даних. Ми вивчаємо ваші історичні дані (OHLCV, обсяги, макропоказники) та визначаємо, які типи сценаріїв потрібні.
2. Проєктування. Обираємо архітектуру: TimeGAN для часових рядів, LLM для наративів, або гібрид. Налаштовуємо гіперпараметри.
3. Навчання. Навчаємо модель на синтетичних кризах і стресових сценаріях, застосовуючи аугментацію навчальних даних.
4. Валідація синтетичних даних. Перевіряємо статистичну правдоподібність за допомогою KS-тесту, автокореляцій та спектральної щільності.
5. Інтеграція. Розгортаємо API-сервіс у вашій інфраструктурі (Docker, Kubernetes).

Терміни та вартість

Орієнтовні терміни: від 10 робочих днів для базового GBM+LLM до 30 днів для повноцінного TimeGAN з кастомними архітектурами. Вартість базового пакету від €5 000 — залежить від набору активів, необхідної розмірності (кількість ознак, горизонт) та необхідності LoRA-донавчання LLM. Економія на зборі даних сягає 50% завдяки синтетичним даним. Гарантія якості: статистична валідація за допомогою KS-тесту та перевірка автокореляцій.

Типові помилки та як їх уникнути

• Перетренування дискримінатора. Якщо дискримінатор занадто сильний, генератор не сходиться. Контролюємо через gradient penalty та ранню зупинку.
• Ігнорування кореляцій. Синтетичні дані повинні зберігати крос-активні залежності (наприклад, USD/RUB та нафта). Додаємо conditional GAN з additional input.
• Відсутність валідації синтетичних даних. Використовуємо KS-тест, порівняння автокореляцій та спектральної щільності. Без цього синтетика марна.

Що входить в роботу

• Вихідні коди навченої моделі (PyTorch, ONNX)
• API-сервіс на FastAPI з Swagger-документацією
• Docker-образ для розгортання
• Набір синтетичних сценаріїв (CSV/Parquet)
• Jupyter notebook з демонстрацією валідації
• Технічна документація (model card)
• 3 місяці базової підтримки

Оцініть ваш проєкт — зв'яжіться з нами. Отримайте консультацію інженера за 2 дні. Замовте пілотний проєкт: готовий генератор сценаріїв за 2 тижні за €5 000.