В недавнем исследовании ИИ-торговый агент 310 раз изменил решение базовой стратегии. В 294 случаях он выбрал покупку, тогда как базовая стратегия предпочла бы воздержаться.

Этот явный перекос в сторону покупок позволил исследователям изучить решения агента. Они сохранили количество и типы изменений, но перераспределили их между подходящими событиями публикации финансовой отчетности, для которых базовая стратегия приняла такое же решение. Агент сохранил прежнее соотношение изменений позиций, но события, которым они достались, выбирались случайным образом.

У сопоставимого случайного эталона средняя доходность с поправкой на риск оказалась выше, чем у агента, до вычета торговых издержек. В фактическом выборе агента не удалось выявить преимущество перед такими случайными распределениями.

Это ретроспективное исследование 723 событий публикации финансовой отчетности 44 американских компаний, ориентированных на потребителей. Оно описано в работе «Аудит политики и ценности агента», представленной 2 октября. Это не было испытанием криптовалютной торговли. Положительная разница валовой доходности агента относительно исходной базовой стратегии сама по себе была слишком неопределённой, чтобы подтвердить наличие преимущества, а с учётом заложенных в исследование издержек оценка составила примерно ноль.

Результат не исключает эффектов, которые выборка была слишком мала, чтобы выявить. Однако аудит показывает, насколько значительная часть видимого прироста может объясняться самим набором изменений позиций — ещё до того, как агенту засчитывают заслугу за выбор событий, в которых эти изменения были сделаны.

Источник: https://arxiv.org/abs/2610.04040