Обсуждение статьи "Торговля LLM-агента со встроенной философией топ-трейдеров"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Торговля LLM-агента со встроенной философией топ-трейдеров:

В работе проведен критический разбор LLM-стратегии, где прогноз направления отделен от торговых решений, и показано, почему это ведет к разрыву между метриками и PnL. Описаны процедуры балансировки датасета, инженерии признаков, подготовки промптов и ответов, настройки файнтюнинга в Ollama и надежного парсинга. Бэктест и форвард-тест выявляют систематическую деградацию. Практический вывод — необходимость формулировать задачу как прямую оптимизацию торговых исходов.

У трейдера возникает классический когнитивный диссонанс: модель угадывает правильно чаще 50%, бэктест выглядит отлично, а в реальности деньги не приходят или уходят. Почему так происходит, и как правильно переформулировать задачу, чтобы модель ориентировалась не на «угадал направление», а на реальную прибыльность сделки — главная тема этой статьи.

В первой версии система была разработана с соблюдением всех методологических требований: строгое разделение данных без look-ahead bias, использование современных архитектур LLM, встроенная философия элитных трейдеров и честное форвард-тестирование на невидимых данных. Тем не менее, даже при этих улучшениях при переходе от теоретических метрик к реальному PnL система демонстрирует систематический разрыв между предсказательной силой и торговой доходностью.

Вторая версия — это попытка частично закрыть этот разрыв через более тщательное управление качеством датасета, балансировку классов и некоторые улучшения в промптинге/парсинге. Но даже после этих доработок главная проблема остаётся — и именно её диагностике и посвящена статья. В итоге мы строим перспективную систему, которая уже показывает хороший потенциал в бэктесте, и её ждёт тщательная проверка на реальных данных.

Автор: Yevgeniy Koshtenko