Τεχνική Νοημοσύνη (AI) — Εκτεταμένη ανάλυση

 Γράφει ο Χριστόφορος Παναγιωτούδης

Περίληψη — τι θα διαβάσεις

Το άρθρο εξηγεί τι είναι οι Interval Neural Networks και οι μέθοδοι interval bound propagation (IBP)· παρουσιάζει τα όρια και τις βελτιώσεις (Affine Arithmetic, CROWN/LBP, BERN-NN), δείχνει πώς οι interval-προσεγγίσεις προσφέρουν προτάσεις αξιόπιστης πρόβλεψης (prediction intervals, certified bounds) για χρηματοοικονομικές εφαρμογές και προτείνει καινοτόμες αρχιτεκτονικές/εργαλεία για την πρακτική αξιοποίηση στην κεφαλαιαγορά. Παραθέτει επίσης checklists, ιδέες για productization και βιβλιογραφικές/εργαλειοθήκες αναφορές.

---

1. Τι είναι «Interval Neural Networks» και γιατί μας ενδιαφέρουν

Interval Neural Networks (INNs) — όρος που συχνά περιλαμβάνει τεχνικές όπως Interval Bound Propagation (IBP), affine/interval arithmetic, ή αρχιτεκτονικές που επιστρέφουν διαστήματα (lower/upper) αντί για ένα μόνο σημεία-πρόβλεψη — στοχεύουν στην ποιοτική/ποστική αβεβαιότητα και την επίτευξη provable ορίων για την έξοδο του δικτύου σε περίπτωση παραμορφώσεων/αβεβαιοτήτων στα inputs. Στην πράξη, αντί να δίνεις στο trading system «η τιμή θα είναι 100», παίρνεις «η τιμή θα κινηθεί ανάμεσα σε 96–104 με αυτά τα δεδομένα/παραδοχές» — χρήσιμο για risk limits, position sizing και προληπτικό hedging.

Αυτή η λογική είναι κρίσιμη στην κεφαλαιαγορά, όπου η απόφαση πρέπει να βασίζεται σε όχι μόνο μια κεντρική πρόβλεψη αλλά και στο εύρος αβεβαιότητας: ας αποφύγουμε overconfident signals και ας χτίσουμε στρατηγικές που λειτουργούν με εγγυημένα όρια. (Γενική εισαγωγή — βιβλιογραφία IBP/INN παρακάτω). 

---

2. Βασικές τεχνικές: IBP, Affine Arithmetic, CROWN, BERN-NN — εν συντομία

• Interval Bound Propagation (IBP): προωθείται ως μέθοδος για να προσεγγίσουμε πώς αποκλίσεις στα inputs «μεταφέρονται» στην έξοδο μέσω διαστημάτων. Είναι γρήγορο και απλό, αλλά γνωρίζει σημαντικούς περιορισμούς (wrapping effect) που οδηγούν σε χαλαρά bounds σε πολύπλοκα δίκτυα.

• Affine Arithmetic / Dubleton Arithmetic: βελτιώνουν το παραπάνω με πιο ακριβή αναπαράσταση εξαρτήσεων ανάμεσα σε μεταβλητές — μειώνουν το wrapping effect και δίνουν πιο σφιχτά bounds στα ίδια inputs. Πρόσφατη έρευνα δείχνει ότι προσεγγίσεις αυτές αναζωογονούν πρακτικά τις IBP προσεγγίσεις.

• CROWN / α-CROWN / LBP (Linear Bound Propagation): τεχνικές που χρησιμοποιούν γραμμικές χαλαρώσεις και δίνουν συχνά πιο σφιχτά πιστοποιημένα όρια απ’ ό,τι το straight IBP· LBP είναι μια προτεινόμενη χαλαρή αλλά πρακτική επιλογή.

• BERN-NN & Tight Bound Propagation εργαλεία: νεότερα εργαλεία που στοχεύουν σε αποδοτικούς και πιο ακριβείς υπολογισμούς ορίων.

Σημείο-κλειδί: IBP είναι γρήγορο αλλά «χαλαρό»· affine/αλλες τεχνικές και CROWN-family δίνουν πιο «tight» πιστοποιημένα όρια, απαραίτητα για οικονομικές αποφάσεις όπου το εύρος καθορίζει exposure.

---

3. Γιατί οι interval μέθοδοι έχουν αξία στην κεφαλαιαγορά

1. Provable uncertainty & decision thresholds: interval outputs επιτρέπουν να ορίσεις rules όπως «μην μπαίνεις στο trade αν το 95% interval περιλαμβάνει 0% return» — αποφεύγεις overfitting-based false signals.

2. Stress-testing & what-if analysis: με intervals μπορείς να κάνεις certified stress scenarios (π.χ. αν liquidity gap ±x%, τι είναι το worst-case output); αυτό βελτιώνει risk governance.

3. Adversarial robustness στην αγορά: οι συναλλαγές επηρεάζονται από noisy / adversarial data (latency spikes, spoofing). Εργαλεία verification αποκαλύπτουν πόσο ευαίσθητο είναι ένα model σε μικρές αλλαγές στα inputs.

4. Συμμόρφωση & auditability: certified bounds διευκολύνουν compliance reports (π.χ. «ζήτημα X: το μοντέλο εγγυήθηκε ότι στην είσοδο εντός Y, η απόδοση δε θα ξεπεράσει Z»).

Υπόψη: απαιτείται σωστή κατανόηση των υποθέσεων — τα “certified” intervals αφορούν το υπόδειγμα της εισόδου/θορύβου που ορίζεις· δεν είναι πανάκεια.

---

4. Πρακτικές αρχιτεκτονικές & pipelines για capital markets

Παρακάτω προτάσεις αρχιτεκτονικών με στόχο robust forecasting & decisioning.

A. Hybrid Interval-LSTM for returns with calibrated intervals

• Input: OHLCV + order-book levels + alternative signals (news embeddings, sentiment).

• Model: LSTM/Transformer backbone που παράγει point estimate + parallel IBP/affine-based head που υπολογίζει lower/upper bounds για next-step return.

• Loss: συνδυασμός MSE για point & coverage-width loss (π.χ. CMSC — coverage & mean-squared-criterion) για interval quality (όπως προτείνουν INN papers).

B. Certified RL market-making / execution

• Agent: RL policy που λαμβάνει interval outputs για mid-price moves και σχεδιάζει aggressive/passive posting με guaranteed worst-case slippage.

• Χρήση: hedge sizing με bound-aware utility (risk-averse reward). Αυτό βοηθά στην αποφυγή catastrophic inventory under stress. (ιδέα / αρχιτεκτονική)

C. Interval ensemble + conformal layer

• Στρατηγική: τρέχουμε πολλά μοντέλα (NN, gradient boosting, econometric) και συνδυάζουμε τα predictive distributions σε ένα interval ensemble — στη συνέχεια εφαρμόζουμε conformal prediction για calibration των intervals on holdout / rolling windows. Αυτό δίνει empirical coverage με θεωρητικό υπόβαθρο.

D. Scenario generator με interval guarantees

• Χτίζουμε interval-aware scenario generators (shock ±α% σε liquidity, price jumps) που παράγουν range outputs — χρήσιμο για intraday limit settings, margin calls planning, contingency alarms.

---

5. Καινοτόμες ιδέες / products (short list)

1. Certified Alpha Engine: signal generator που επιστρέφει signal + certified confidence interval — trade only when lower bound > threshold.

2. Bound-Aware Position Sizer: position sizing που βάζει maximum exposure αναλογικά με width(interval) αντί με volatility μόνο.

3. Interval Stress Tests as a Service: API που παίρνει model + data, επιστρέφει certified outcomes under specified input perturbations (latency, adversarial order book changes).

4. Interval-first Execution Algo: order-slicing optimizer που υπολογίζει worst-case slippage intervals για κάθε execution schedule.

5. Explainable interval counterfactuals: use interval abstractions to produce “if input ∈ I then output ∈ J” rules usable στο compliance reporting. (βλέπε interval abstractions για counterfactuals).

---

6. Εργαλεία, βιβλιοθήκες και ερευνητικές υλοποιήσεις — πρακτικός οδηγός

• Academic toolkits / papers (αναγκαία ανάγνωση):

  • The Fundamental Limits of Interval Arithmetic for Neural Networks (Mirman et al., 2021) — για τα θεμελιώδη όρια της IBP.

  • Make Interval Bound Propagation great again (2024) — προτάσεις με Affine/Dubleton arithmetic.

  • BERN-NN / Tight Bound Propagation — πρακτικά εργαλεία για tight bounds.

• Open-source & repos:

  • Έργα όπως το repo του paper “Make-IBP-great-again” (GitHub) προσφέρουν υλοποιήσεις IBP/affine variants.

  • ERAN / α-CROWN implementations (verification frameworks) — αναζητήστε CROWN / α-CROWN υλοποιήσεις (συνήθως PyTorch/TF).

• Libraries / building blocks:

• PyTorch / JAX: βασικά frameworks· JAX ιδιαίτερα χρήσιμο για vectorized bound propagation.

• Interval arithmetic libraries (π.χ. pyinterval / mpmath / custom affine arithmetic modules).

• Conformal prediction libs (mapie, nonconformist) για calibration.

• Backtesting / execution stacks: Backtrader, Zipline, custom event-driven engines — ενσωμάτωση interval outputs απαιτεί απλά wrappers.

---

7. Πρακτικό παράδειγμα (υψηλού επιπέδου pseudocode)

# Hybrid Interval-LSTM (pseudocode)

# 1) backbone: LSTM -> point estimate

# 2) interval head: propagate input intervals via affine-bound layers -> lower, upper

# train step:

#  - compute point_loss = MSE(y_hat, y_true)

#  - compute interval_loss = coverage_width_loss(lower, upper, y_true)

#  - total_loss = alpha * point_loss + beta * interval_loss

#  - backprop total_loss

(Εφαρμόστε affine arithmetic ή α-CROWN για interval head — δες repo Make-IBP και BERN-NN).

---

8. Προκλήσεις & περιορισμοί — τι πρέπει να γνωρίζεις

• Loose bounds / Fundamental limits: interval methods (IBP) μπορεί να δώσουν πολύ ευρείες (μη-χρήσιμες) intervals λόγω wrapping effect· υπάρχουν θεμελιώδη όρια σε τοπολογικούς/αναπαραστασιακούς όρους. Γι’ αυτό χρειάζονται affine/advanced relaxations.

• Υπολογιστικό κόστος: tight certified bounds είναι πιο ακριβά υπολογιστικά· trade-off μεταξύ ακρίβειας και latency (σημαντικό για intraday trading).

• Assumption mismatch: τα certified intervals βασίζονται σε υποθέσεις για το μέγεθος/τύπο της παραμόρφωσης στα inputs. Αν οι πραγματικές αγορές «σπάνε» αυτές τις υποθέσεις (π.χ. black-swan microstructure events), τα bounds δεν ισχύουν.

• Δεδομένα & nonstationarity: financial time-series είναι μη-στατικές· απαιτούν συνεχές retraining και rolling calibration των intervals (conformal / online calibration).

---

9. Governance, testing & deployment checklist (για quant / infra teams)

1. Define input threat model (latency spikes, price noise, adversarial L1 perturbations).

2. Choose bounding method (IBP fast, affine/CROWN for tight).

3. Train model with interval-aware loss and validate coverage on rolling windows.

4. Calibrate with conformal methods to achieve empirical coverage guarantees.

5. Backtest strategy using interval-aware P&L sims (simulate worst/best cases within bounds).

6. Define guardrails: hard reject rules when interval width > threshold.

7. Monitoring (production): track interval width drift, calibration error, and certified bound violations.

8. Audit trail: store inputs, intervals, and model versions for compliance.

---

10. Case studies / εφαρμογές (πώς το χρησιμοποιεί κανείς)

• Signal filter: accept only signals whose lower bound of expected return > fee + risk premium.

• Risk limits: set intraday position limits inversely proportional στο inverse(width)—περισσότερος χώρο όταν οι intervals στενεύουν.

• Certified hedge sizing: choose hedge ratio such that worst-case loss (upper bound of adverse move) ≤ risk tolerance.

• Execution planning: choose slicing schedule minimizing worst-case slippage interval (simulation across bounds).

---

11. Τελικές συμβουλές για teams που θέλουν να πειραματιστούν τώρα

1. Ξεκίνα με offline experiments: train IBP/affine heads πάνω σε lagged returns και μέτρησε empirical coverage σε walk-forward.

2. Συνδύασε conformal prediction με interval bounds για πρακτική calibration.

3. Αν έχεις low-latency constraints, χρησιμοποίησε IBP για screening (fast) και πιο heavy-weight affine/CROWN για periodic certification ή post-hoc verification.

---

12. Πηγές & προτεινόμενη ανάγνωση (επιλεγμένα — για εμβάθυνση)

• Mirman M., Baader M., Vechev M. — The Fundamental Limits of Interval Arithmetic for Neural Networks.

• Krukowski P., Wilczak D., Tabor J. — Make Interval Bound Propagation Great Again (2024).

• Lyu Z. et al. — Towards Evaluating and Training Verifiably Robust Neural Networks (CROWN/LBP discussion).

• BERN-NN (tight bound propagation paper & code).

• Applications papers: Interval NN in engineering/aerospace & image reconstructions (Cao 2024; Oala 2021).

• Surveys & finance DL applications: recent reviews on DL for financial time series (Bao 2025, Li 2025).

---

Συμπέρασμα — Πού να επενδύσει η αγορά

Οι interval-aware μέθοδοι φέρνουν στην κεφαλαιαγορά την υπόσχεση κινούμενης απόδειξης (provable statements) γύρω από τις προβλέψεις — όχι μόνο «τι» θα συμβεί αλλά και μέσα σε ποιο εύρος. Αν χρησιμοποιηθούν σωστά (affine/CROWN για tight bounds, conformal calibration, rolling re-training, και production monitoring), μπορούν να βελτιώσουν σημαντικά decisioning, risk management και compliance pipelines. Ωστόσο χρειάζεται ρεαλιστική προσέγγιση: υπολογιστικό κόστος, περιορισμοί IBP και nonstationarity των αγορών σημαίνουν ότι οι ομάδες πρέπει να συνδυάσουν εργαλεία και επιστημονική αμφιβολία.