2. Архитектура интеллекта

Alpha Core — это живая лаборатория, экосистема алгоритмов, которые сотрудничают и соперничают, пытаясь понять финансовое поведение.

• Обучение с подкреплением (PPO): агенты, обучаемые через настройку функции вознаграждения и циклы обратной связи в реальном времени. Они учатся через действие, а не через имитацию.
• Трендовые языковые модели (TrendLM и LTTrendLM): трансформерные нейросети, интерпретирующие рыночные данные как последовательность — язык с синтаксисом, грамматикой и эмоциональными режимами.
• Контекстный генератор признаков: глубокая система формирования признаков, преобразующая сырые рыночные потоки в структурированные представления на нескольких временных горизонтах.
• Конвейер TickerX: синтетическая система агрегации, объединяющая сотни инструментов в единую тренировочную вселенную.

Методология исследований

Как Alpha Core мыслит, обучается и эволюционирует

1. Философия данных

Alpha Core не рассматривает данные как статичный ресурс — для него это опыт. Каждый рыночный поток — это история: живая последовательность волатильности, ликвидности и поведенческих импульсов.

• Причинность прежде корреляции: никакого заглядывания вперёд, никакой утечки — каждый признак формируется в реальном торговом порядке.
• Структура важнее шума: система использует индикаторы длинного горизонта, относительные расстояния и многоуровневую нормализацию, чтобы отделить режимную структуру от случайного движения.
• Синтетические вселенные: через TickerX Alpha Core объединяет множество инструментов в единую непрерывную обучающую последовательность.

2. Генерация признаков как когниция

Генератор признаков Alpha Core — это не классический стек индикаторов, а модель рыночного восприятия. Каждый бар преобразуется в сотни контекстно-зависимых признаков: расстояний, наклонов, мер волатильности, геометрий взаимных положений и перекрёстных взаимодействий.

Результат — не просто таблица чисел, а нарратив состояния: квантованное описание рыночного поведения, которое ИИ читает так же, как человек читает график.

Философия: «Не объясняй модели, что такое “бычий” рынок; пусть она сама выведет, что означает успех».

3. Многогоризонтная обучающая архитектура

Alpha Core поддерживает структуру двух мозгов:

• TrendLM (краткосрочная модель)
  Обучается предсказывать распределения краткосрочных нормализованных доходностей. Изучает локальную волатильность, динамику цены и внутридневной ритм — тактический слой.
• LTTrendLM (долгосрочная модель)
  Тренируется на более грубых таймфреймах. Фиксирует медленные структурные переходы — смены режимов, расширения, сжатия и фазы макротрендов.

В момент принятия решения Alpha Core объединяет их предсказания через вероятностные приоры: краткосрочный мозг реагирует, долгосрочный — задаёт рамки.

4. Каркас обучения с подкреплением

Политическая сеть (на базе PPO) сама по себе не торгует; она обучается принимать решения о торговле. Каждое действие порождает вознаграждение на основе эволюции кривой капитала, глубины просадок и показателей поведенческой дисциплины.

Шейпинг награды интегрирует элементы, близкие к человеческому восприятию:

• Импульс и угасание сожаления (оценка устойчивости движения).
• Штрафы за неприятие убытков (психологический реализм).
• Анализ возврата прибыли (поощрение за удержание результата).
• Режимно-зависимые штрафы (наказание за овертрейдинг в хаотичных режимах).

Так формируется агент, который стремится не только к прибыли, но и обучается эмоциональной устойчивости.

5. Иерархическое слияние интеллекта

В режиме исполнения Alpha Core объединяет три слоя интеллекта:

• Восприятие признаков — глубокое реляционное понимание структуры рынка.
• Трендовые приоры — вероятностное направление от TrendLM и LTTrendLM.
• Когниция политики — принятие решений под воздействием обратной связи по вознаграждению.

Каждый слой уточняет другие, формируя когнитивный цикл между распознаванием, ожиданием и действием.

6. Непрерывный исследовательский цикл

Alpha Core никогда не прекращает обучение. Он непрерывно выполняет следующий цикл:

Fetch → Feature → Train → Evaluate → Merge → Report → Iterate

Выход каждой модели пополняет Master Brain — ансамбль, сглаживающий память. Неуспешные эксперименты логируются и возвращаются в исследовательский контур. LLM-модули помогают, анализируя логи, формируя новые гипотезы и оптимизируя гиперпараметры.

Такая архитектура делает Alpha Core самоулучшающейся системой — замкнутым контуром постоянного эксперимента.

7. Научная дисциплина

Мы придерживаемся строгости экспериментальной науки:

• Проверка причинности: строгая хронологическая конструкция признаков.
• Воспроизводимость: полное логирование состояния среды для каждого эксперимента.
• Абляционное тестирование: любой новый модуль обязан либо улучшать систему, либо оправдывать свою сложность.
• Аудит-трейлы: каждое обновление весов, функций награды и набора признаков версионируется.

Alpha Core работает в режиме статистического скептицизма — любое утверждение должно выдержать бэктест, форвард-тест и испытание хаосом реального рынка.

8. Рубеж исследований

Следующий этап наших разработок включает:

• Кросс-доменный перенос интеллекта: использование рыночного восприятия для распознавания паттернов в нефинансовых данных.
• Гибриды LLM и квант-моделей: сочетание символического рассуждения со стохастическим исследованием пространства стратегий.
• Мультиагентные экосистемы: кооперативные и соревнующиеся модели, имитирующие разнообразие реальных участников рынка.

Alpha Core — это не конечная система, а кузница, в которой Silthra учится эволюционировать. То, что начиналось как торговый движок, превратилось в научный инструмент для исследования самой природы интеллекта.

4. Философия

Мы считаем, что рынки — это структурированный хаос: стохастические, но не лишённые смысла. Наши системы строятся на принципе, что интеллект возникает из итераций, обратной связи и постоянного контакта со сложностью.

Каждый запуск обучения, каждый признак, каждый неудачный эксперимент — это нейрон в развивающемся мозге Silthra.

5. Видение

Alpha Core — это не продукт, а исследовательский организм. Его открытия подпитывают высшие модули рассуждения Silthra — стратегические, диалоговые и аналитические уровни интеллекта, которые формируют интерфейс между человеческим пониманием и машинной когницией.

Наша цель — превратить финансовый ИИ из набора разрозненных моделей в постоянно обучающуюся цивилизацию кода, способную рассуждать о риске, паттернах и самом времени.