Научные тренды в трейдинге: обзор за недел
Каждую неделю мы разбираем тучу научных статей и препринтов по алгоритмической и количественной торговле. Вот что выделили за период с 23 февраля по 2 марта 2026.
1. Алгоритмическая торговля и микроструктура рынка
Исследователи продолжают изучать микроструктуру рынка — механизмы ценообразования и исполнения сделок. В работе An Infinite-Dimensional Insider Trading Game расширили классическую модель Кайла на торговлю несколькими активами одновременно. Это помогает анализировать сложные стратегии.
Другое интересное исследование — TradeFM: A Generative Foundation Model for Trade-flow and Market Microstructure. Авторы создали модель, которая анализирует потоки сделок и находит закономерности, работающие на разных рынках.
В криптовалютах по-прежнему много неэффективностей, подтверждает работа Market Inefficiency in Cryptoasset Markets. Это мешает нормальному перераспределению капитала.
2. Языковые модели в трейдинге
Большие языковые модели (LLM, вроде ChatGPT) начинают применять в торговых системах. В исследовании Toward Expert Investment Teams: A Multi-Agent LLM System with Fine-Grained Trading Tasks показали, как система с несколькими «агентами», каждый из которых выполняет свою задачу, может давать лучшие результаты при том же уровне риска.
3. Динамические AMM для портфелей
Автоматизированные маркет-мейкеры (AMM) — алгоритмы, которые обеспечивают ликвидность на децентрализованных биржах. В работе Pools as Portfolios: Observed arbitrage efficiency & LVR analysis of dynamic weight AMMs доказали, что такие системы с динамическими весами активов могут конкурировать с централизованными биржами, особенно там, где низкие комиссии (например, в сетях второго уровня).
4. Управление рисками и волатильность
В моделировании кредитных рисков часто возникает проблема: данных о дефолтах мало по сравнению с «хорошими» заёмщиками. Исследование The impact of class imbalance in logistic regression models for low-default portfolios in credit risk объясняет, как это влияет на точность моделей и что с этим делать.
Также появилась новая платформа VOLatility Archive for Realized Estimates (VOLARE) — база стандартизированных данных по волатильности. Это упростит анализ временных рядов.
Что дальше?
Тренды на ближайшее время:
— Больше языковых моделей в торговых системах
— Развитие динамических AMM
— Точные модели рисков для несбалансированных данных
