«Данные стали новой нефтью, а ИИ — главным инструментом для разработки ее месторождения»

Проектно-учебная лаборатория «Искусственный интеллект в математических финансах» открыта на факультете компьютерных наук в 2023 году. Все это время ею заведует Пётр Лукьянченко, старший преподаватель департамента больших данных и информационного поиска ФКН.

Мы поговорили с Петром о его опыте работы, создании лаборатории и направлениях ее деятельности.

Образование и опыт работы

Моя профессиональная траектория всегда была направлена к точке пересечения фундаментальной науки и практики. Я получил классическое математическое образование, а затем защитил магистерскую диссертацию по финансовой математике, специализируясь на стохастическом моделировании и производных финансовых инструментах. Однако в какой-то момент я осознал, что традиционные модели перестают адекватно описывать современные высокочастотные и нестационарные рынки.

Это подтолкнуло меня к изучению машинного обучения и искусственного интеллекта. Более десяти лет я применял эти методы на практике, работая экспертом по количественным моделям в инвестиционных компаниях и банках. Моей задачей было создание и внедрение алгоритмических торговых систем и риск-менеджмента, основанных на предсказательной силе данных. Этот симбиоз академического фундамента и опыта реализации проектов в индустрии и лег в основу идеи создания лаборатории в Вышке.

Создание лаборатории

Идея была абсолютно закономерной и назревшей. Финансовая индустрия переживает тектонический сдвиг: данные стали новой нефтью, а искусственный интеллект — главным инструментом для разработки ее месторождения. Классическая финансовая математика, безусловно, остается важна, но ее уже недостаточно.

Мы столкнулись с парадоксом: академические исследования зачастую были слишком оторваны от реальных данных и технологических ограничений, а практики в банках — слишком сфокусированы на сиюминутных задачах и не успевали обобщать опыт и создавать обобщенные методы. Возникла необходимость в создании организации, которая бы устранила этот разрыв.

Наша лаборатория — это площадка, где мы можем вести передовые исследования, находясь в постоянном диалоге с индустрией, сразу проверяя гипотезы на реальных данных и решая задачи, которые ставят перед нами финансовые институты.

Чем занимается лаборатория

Наша ключевая миссия — это разработка и внедрение  количественных моделей для финансовых рынков. Мы фокусируемся на трех основных направлениях.

Во-первых, это анализ и прогнозирование микроструктуры рынка. Мы используем машинное обучение для анализа огромных массивов данных биржевых котировок, чтобы идентифицировать краткосрочные неэффективности, прогнозировать волатильность и оптимизировать исполнение крупных ордеров.

Во-вторых, это ИИ для риск-менеджмента. Здесь мы выходим за рамки классических моделей VaR (Value at Risk) и используем глубинное обучение и методы обработки естественного языка для анализа новостного потока и социальных сетей в режиме реального времени. Это позволяет оценивать кредитные и рыночные риски на более глубоком уровне.

В-третьих, это разработка автономных агентов для принятия решений на финансовых рынках с помощью обучения с подкреплением. Фактически, мы создаем алгоритмы, которые могут самостоятельно учиться и адаптироваться к меняющимся рыночным условиям.

Важно подчеркнуть, что все наши проекты носят прикладной характер и ведутся в тесном партнерстве с игроками финансового сектора.

 

27 сентября на факультете пройдет конференция «Искусственный интеллект в математических финансах», в рамках которой ученые и практики обсудят современные подходы к анализу данных, построению автономных алгоритмов и использованию ИИ для прогнозирования и принятия решений.

Конференция станет уникальной дискуссионной площадкой, которая соберет вместе ведущих экспертов. Ее ключевая тема — машинное обучение и микроструктура финансовых рынков: от теорий к реализованным системам. Мы сознательно сделали акцент на том, что наши спикеры — это не только исследователи, публикующиеся в топовых журналах, но и люди, чьи алгоритмы ежедневно работают в торговых системах крупных банков и хедж-фондов. Уверен, что такой диалог между теорией и практикой будет чрезвычайно полезен для аспирантов, исследователей и всех, кто хочет быть на переднем крае технологий, определяющих будущее финансов.