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.
| Підхід | Якість розподілів | Товсті хвости | Режимні перемикання | Трудомісткість |
|---|---|---|---|---|
| GBM | Нормальне | Ні | Ні | Низька |
| TimeGAN | Реалістичне | Так | Так | Висока |
| LLM | Наративне | Опціонально | Опціонально | Середня |
Етапи роботи
| Етап | Тривалість | Результат |
|---|---|---|
| Аналіз даних та метрик | 2-3 дні | Звіт за існуючими даними, специфікація сценаріїв |
| Проєктування архітектури | 2-3 дні | Вибір моделі (TimeGAN, GAN+Transformer, LLM), конфігурація |
| Реалізація та навчання | 5-10 днів | Натренована GAN, валідація на історичних тестах (97% правдоподібність) |
| Інтеграція та тестування | 2-4 дні | API-сервіс, пайплайн генерації, unit-тести |
| Деплой та документація | 1-2 дні | Docker-образ, опис моделі, інструкція з донавчання |
Як впровадити генерацію сценаріїв?
- Аналіз даних. Ми вивчаємо ваші історичні дані (OHLCV, обсяги, макропоказники) та визначаємо, які типи сценаріїв потрібні.
- Проєктування. Обираємо архітектуру: TimeGAN для часових рядів, LLM для наративів, або гібрид. Налаштовуємо гіперпараметри.
- Навчання. Навчаємо модель на синтетичних кризах і стресових сценаріях, застосовуючи аугментацію навчальних даних.
- Валідація синтетичних даних. Перевіряємо статистичну правдоподібність за допомогою KS-тесту, автокореляцій та спектральної щільності.
- 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.