Трейдер научил ИИ прогнозировать волатильность по нобелевской модели

<p><strong>Трейдер Майлз Дойчер автоматизировал торговую стратегию на базе модели GARCH с помощью Claude Code. По его словам, за него всю систему собрал искусственный интеллект.</strong></p>

<section class="c-bic-highlighted-text mb-8 md:mb-12 " id="block_6a6085d0dc042">
<div class="flex items-center gap-5 px-5 py-4 rounded-xl bg-grey-50 text-dark-grey-700">
<svg class="min-w-5 h-5 text-blue-600" fill="none" height="28" viewBox="0 0 28 28" width="28" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="m11.195 26.6 1.4-9.8h-4.9c-.812 0-.798-.448-.532-.924.266-.476.07-.112.098-.168L16.795 1.4l-1.4 9.8h4.9c.686 0 .784.462.658.714l-.098.21-9.66 14.476Z" fill="currentColor"></path></svg>
<div class="bic-block-highlighted-paragraph-content p3 p3--ns [&_p:last-child]:!mb-0 [&_p]:!leading-6 [&_p]:!font-body [&_p]:!text-4 [&_a]:!text-blue-600">
<p><strong><em>Хотите еще эксклюзивных новостей и аналитики? Подписывайтесь на наш</em></strong><a href="https://t.me/beincrypto_trading"><strong><em> телеграм-канал</em></strong></a><strong><em>, обсуждайте новости и делитесь мнениями о последних событиях рынка в чате!</em></strong></p>

</div>
</div>
</section>

<p>GARCH — одна из самых мощных количественных моделей, которую профессиональные квант-аналитики применяют ежедневно. Дойчер рассказал, как поручил нейросети выстроить на ее основе рабочую торговую систему.</p>

<h2 class="bic-gutenberg-heading wp-heading wp-block-heading" id="h-что-измеряет-модель-и-как-ее-собрал-ии">Что измеряет модель и как ее собрал ИИ</h2>

<p>Как<a href="https://x.com/milesdeutscher/status/2079818228977762449" rel="noreferrer noopener nofollow" target="_blank"> объяснил Дойчер</a>, в основе подхода лежит расчет, удостоенный Нобелевской премии. Изначально модель под названием ARCH разработал Роберт Ингл в 2003 году, а его ученик Тим Боллерслев расширил ее до GARCH, которой квант-отделы пользуются до сих пор.</p>

<p>Главная идея модели в том, что рыночная волатильность не случайна, а поддается прогнозу. По словам трейдера, GARCH позволяет ее измерить и предсказать заранее.</p>

<p>Расчет опирается всего на три показателя. Первый — базовый уровень колебаний, который есть у каждого актива и почти не меняется. У биткоина этот уровень традиционно выше, чем у индекса S&P 500.</p>

<figure class="wp-block-image size-full"><img alt="Инфографика модели волатильности GARCH и расчета размера позиции." class="wp-image-387684" src="https://assets.beincrypto.com/img/_IYADE_L7M2Dzg9wTzR5Fx7bKkc=/smart/d5fd711666c84188807a8c877e7aa78d" /><figcaption class="wp-element-caption">Три компонента модели GARCH и расчет размера позиции через прогноз волатильности. Источник: <a href="https://x.com/milesdeutscher/status/2079818228977762449/photo/1" rel="noreferrer noopener nofollow" target="_blank">Майлз Дойчер</a></figcaption></figure>

<p>Второй показатель — сила вчерашнего движения рынка. Третий — уровень волатильности, на котором рынок находился до этого движения. Дойчер пояснил, что сумма этих трех величин и дает прогноз колебаний на завтра.</p>

<p>Ключевую роль в проекте сыграл искусственный интеллект. Трейдер подчеркнул, что не программировал систему сам, а описал задачу и поручил сборку Claude Code, который и превратил математику модели в готовый рабочий инструмент.</p>

<p>Дойчер отдельно оговорил важное ограничение. Модель показывает, насколько сильно рынок может двинуться, но не указывает направление. Это прогноз волатильности для управления риском портфеля, а не сигнал на покупку или продажу.</p>

<h2 class="bic-gutenberg-heading wp-heading wp-block-heading" id="h-как-прогноз-превращается-в-размер-позиции">Как прогноз превращается в размер позиции</h2>

<p>По словам трейдера, полученную оценку колебаний он использует для расчета размера позиции. Институциональные отделы обычно ограничивают годовую просадку на уровне 15%, и от этого лимита строится вся дальнейшая математика.</p>

<p>Дойчер привел пример. Если оценка колебаний по активу составляет 30% годовых, лимит просадки делится на нее — и множитель позиции выходит равным 0,5x. При базовой позиции в $10 000 это означает вход на $5000.</p>

<p>Как отметил трейдер, такой подход не предсказывает движение цены, а лишь контролирует подверженность уже измеренному риску. Для наглядности он добавил, что на момент написания оценка колебаний по индексу Nasdaq держалась на уровне 30% годовых.</p>

<p>Реальную пользу модели Дойчер проверил на исторических данных. Он прогнал одну и ту же стратегию на пересечении скользящих средних двумя способами на пятнадцатилетнем массиве данных по биткоину — с одинаковыми входами, выходами и сигналами.</p>

<p>При фиксированном размере позиции итоговый капитал в тесте составил $17 957. С расчетом позиции по модели GARCH результат оказался выше — $21 205.</p>

<p>По оценке трейдера, вариант с нобелевской моделью не только принес больше прибыли, но и прошел путь с меньшими просадками и общим риском. Впрочем, эксперт предупредил, что при резком обвале после спокойного периода модель не сработает и позиция будет открыта в полном объеме.</p>