Как «думают» трансформеры: ИИ для анализа рынков

Крупные языковые модели пишут текст «по одному слову» — но на самом деле они постоянно пересчитывают всю картину контекста. Именно этот поток информации внутри архитектуры Transformer и объясняет, почему современные модели способны читать годовые отчёты, собирать смысл из новостей и превращать разрозненные сигналы в связные выводы.

Для инвестиций это не абстрактная теория. Если вы понимаете, как трансформер «протаскивает» информацию через слои внимания и почему одни токены становятся важнее других, вы гораздо трезвее смотрите на обещания «ИИ предскажет рынок». И, что важнее, начинаете видеть практические рычаги: как готовить данные, где добавлять доменную память, почему модели путают причинность с корреляцией, и как их донастраивать под финансовые задачи.

Этот материал — часть серии «Искусственный интеллект в науке и исследованиях». Здесь мы разбираем не хайп, а механику: как исследования в ИИ переходят в прикладные системы, которые ускоряют анализ данных — в том числе в финансовых инвестициях.

Поток информации в трансформере: «внимание» вместо правил

Трансформер работает так: он превращает вход (текст, таблицы, куски отчёта, новостные заголовки) в последовательность токенов и на каждом слое решает, какие элементы контекста важны прямо сейчас. Главная идея проста: модель не идёт строго слева направо, как старые рекуррентные сети, а строит связи «каждый с каждым» через механизм self-attention.

Практический смысл: когда модель читает фразу вроде «компания снизила капзатраты, но маржа просела», она может одновременно связать «снизила» с «капзатраты» и «просела» с «маржа», а затем сопоставить это с более ранним контекстом: «рост выручки замедлился» или «долг подорожал». Это похоже на аналитика, который держит в голове несколько причинно-следственных цепочек сразу.

Как выглядит «информационный конвейер» внутри слоя

Внутри каждого слоя трансформера происходит несколько шагов:

1. Эмбеддинги: токены переводятся в векторы (числа), которые несут смысловые свойства.
2. Позиционная информация: добавляется сигнал о порядке (иначе модель не отличит «рост прибыли после снижения затрат» от обратного).
3. Self-attention: для каждого токена считаются веса внимания к другим токенам — то есть, кто на кого «смотрит».
4. Feed-forward блок: локальная нелинейная обработка, которая усиливает полезные комбинации признаков.
5. Резидуальные связи и нормализация: помогают сохранять информацию и стабилизируют обучение.

Сильная прикладная формулировка: трансформер — это система, которая на каждом слое перераспределяет «право голоса» между кусками контекста.

Для финансовых задач это критично: качество ответа зависит не столько от «умения писать», сколько от того, какие фрагменты входа модель сочла ключевыми.

«Слово за словом» — но с постоянной переоценкой контекста

Языковая модель действительно генерирует выход последовательно: на каждом шаге она выбирает следующий токен. Но важно понимать деталь: каждый новый токен меняет контекст, и модель пересчитывает внимание заново. Поэтому удачный промпт — это не магия, а способ правильно «зафиксировать» ключевые сигналы, чтобы они стабильно попадали в фокус внимания.

Почему это похоже на рынок

Рынок тоже обновляется «тик за тиком», но смысл изменений зависит от истории:

• одинаковый рост ставки ЦБ может быть «хорошим» или «плохим» для конкретной бумаги в зависимости от долга и валютной структуры;
• один и тот же отчёт может трактоваться по-разному в зависимости от ожиданий (консенсуса) и предыдущего гайденса;
• новость без контекста — шум, а новость на фоне серии событий — сигнал.

Трансформер по своей природе создан для таких задач: он умеет собирать контекст из множества кусочков, а не следовать фиксированному набору правил.

Где начинается самообман: вероятность ≠ прогноз

Трансформер оптимизируется на задачу: «какой токен вероятнее следующий». Это означает:

• модель отлично воспроизводит типовые паттерны языка финансовых обзоров;
• модель умеет обобщать — например, классифицировать тональность отчёта;
• но модель не гарантирует причинно-следственную корректность и не обязана быть калиброванной как прогнозная модель.

Если вы используете LLM для «прогноза цены через неделю», вы просите систему вероятностей по тексту заменить систему вероятностей по рынку. Иногда это будет выглядеть убедительно. Долго — нет.

Self-attention на практике: как ИИ «взвешивает» сигналы рынка

Самый полезный способ понимать attention: это динамическая матрица весов, где модель распределяет важность между токенами. Для инвестора токенами могут быть не только слова, но и структурированные элементы, если вы правильно представили их в входе: строки таблицы, поля отчёта, факты.

Пример: чтение финансовой отчётности как задача агрегации сигналов

Допустим, вы подаёте модели фрагмент: выручка, EBITDA, маржа, долговая нагрузка, изменения по сегментам, комментарии менеджмента. Модель должна «схватить» связи:

• рост выручки без роста прибыли → давление на маржу;
• рост дебиторки → риск качества выручки;
• снижение capex → краткосрочный FCF плюс, но риск недоинвестирования.

В хорошей постановке задачи LLM:

• извлекает факты (entity extraction),
• сшивает причины и следствия в объяснение,
• выявляет противоречия (например, оптимистичный тон при ухудшении метрик).

Мультихед-внимание: почему модель видит несколько «версий смысла»

Multi-head attention — это несколько параллельных механизмов внимания. Один «хед» может отслеживать цифры и изменения (рост/падение), второй — модальность высказываний («ожидаем», «можем», «вероятно»), третий — риск-факторы. В финансовых текстах это особенно полезно, потому что смысл часто распределён между:

• числами,
• оговорками,
• сравнением с прошлым периодом,
• «мягкими» фразами менеджмента.

Если ваша система не учитывает это (например, вы кормите модель только пресс-релизом без примечаний и без сравнения периодов), вы получаете красивый текст вместо анализа.

Как адаптировать трансформеры под финансы: 5 рабочих подходов

В инвестициях выигрывает не тот, кто «просто подключил чат-бота», а тот, кто построил контролируемый контур: данные → модель → проверка → метрики → улучшение. Ниже — подходы, которые я вижу наиболее практичными.

1) RAG для «памяти» и проверяемости

Если модель отвечает только «из головы», она склонна уверенно фантазировать. RAG (поиск + генерация) меняет игру: модель получает опорные документы — отчёты, транскрипты коллов, регуляторные новости, внутренние исследования.

Что это даёт в финансовом анализе:

• ответы становятся трассируемыми (можно проверить, на каком фрагменте основан вывод);
• снижается риск «додумывания»;
• можно обновлять знания без переобучения модели.

2) Донастройка под стиль и задачи (но не вместо данных)

Файнтюнинг полезен, когда вы хотите:

• стабильный формат вывода (инвестиционный меморандум, риск-таблица, тезисы);
• классификацию (например, тип события: M&A, допэмиссия, санкционный риск);
• извлечение полей из документов.

Но донастройка не заменяет качественный датасет и не превращает модель в «оракул рынка». Она делает модель дисциплинированной: меньше болтовни, больше структуры.

3) Представление чисел: слабое место LLM

LLM часто ошибается в арифметике и в тонких числовых сравнениях. Поэтому надёжная архитектура для инвестиций обычно разделяет роли:

• LLM — для чтения, объяснения, извлечения и аргументации;
• отдельные модули — для расчётов (финансовые модели, проверки консистентности, алертинг по порогам).

Практический приём: просить модель не считать, а извлекать значения и формулы, а расчёт делать в коде.

4) Контроль качества: метрики, которые реально полезны

Если ваша цель — лиды и доверие аудитории, вам нужна измеримость. Для финансовых LLM-сценариев я бы проверял:

• точность извлечения фактов (precision/recall по сущностям: выручка, FCF, долг);
• согласованность выводов (нет ли противоречий с исходными данными);
• калибровку уверенности (модель должна уметь говорить «данных недостаточно»);
• время ответа и стоимость (важно для потоковой аналитики новостей).

5) Безопасность и комплаенс как часть дизайна

Финансовая сфера плохо переносит «примерно». Полезные меры:

• фильтрация и маскирование персональных данных;
• запрет на инвестиционные рекомендации в форме «купи/продай» без дисклеймеров и проверок;
• журналирование источников и версий документов;
• сценарии отказа: что делает система, если данные неполные.

Частые вопросы, которые задают про трансформеры в инвестициях

Можно ли с помощью LLM предсказывать цены?

Можно строить стратегии, где LLM помогает извлекать информационные признаки (например, тональность, неожиданность новости, изменение риторики менеджмента) и передавать их в модель, которая уже прогнозирует. Но использовать LLM как прямой предиктор цен — обычно плохая идея: это смешивает языковую правдоподобность и рыночную причинность.

Что лучше для инвестиций: LLM или классические модели временных рядов?

Они решают разные задачи. Классические модели и градиентный бустинг часто сильнее в чистых числах и временных рядах. LLM сильнее там, где есть текст, контекст и неоднозначность: новости, отчёты, стенограммы, риск-факторы.

Какой минимальный пилот имеет смысл запускать в 2025 году?

Самый разумный старт — не «автотрейдинг на чат-боте», а аналитический ассистент:

• RAG по вашим документам,
• извлечение ключевых факторов,
• генерация структурированного дайджеста,
• чек-лист рисков,
• кнопка «показать фрагменты-основания».

Что делать дальше: превратить механику трансформера в систему для инвестиций

Понимание того, как трансформеры перераспределяют внимание и пересобирают контекст, отрезвляет: хорошая LLM-система в инвестициях — это не «один промпт», а инженерия потока информации. Данные должны быть точными, контекст — полным, расчёты — проверяемыми, а вывод — воспроизводимым.

Если вы хотите внедрить ИИ в финансовые инвестиции и получать не «красивый текст», а измеримую пользу, начните с конкретного сценария: чтение отчётности, мониторинг новостей или подготовка инвестиционных заметок. Потом добавляйте контроль качества, RAG и доменную настройку. Именно так научные идеи из архитектуры трансформеров превращаются в прикладной инструмент.

А теперь вопрос, который я бы задал команде перед стартом пилота: какой один тип решения вы хотите ускорить — и какие данные докажут, что ИИ действительно помог?