Торговые боты с искусственным интеллектом переживают бум, но можно ли доверить им свои деньги?

Когда 17-летний Натан Смит вручил торговому боту на базе ChatGPT портфель акций с микрокапитализацией, он принес прибыль на 23,8% за четыре недели, превзойдя Russell 2000 и превратив паренька из сельской местности Оклахомы в вирусную звезду Reddit.

Путь Смита от сельского старшеклассника до мальчика с плаката на вершине r/wallstreetbets является частью более масштабного движения, процветающего в Интернете, когда трейдеры создают системы выбора акций на основе готовых больших языковых моделей.

Интернет пестрит вирусными заявлениями об успехе торговли с помощью искусственного интеллекта. Один пост на Reddit недавно загорелся после того, как заявил, что ChatGPT и Grok достигли «безупречного, 100% процента побед» в 18 сделках с довольно большой прибылью. Другой аккаунт передал 400 долларов ChatGPT с целью стать «первым в мире триллионером, созданным искусственным интеллектом»

Однако ни одна из публикаций не предоставила верификации — нет ни тикеров, ни журналов сделок, ни квитанций.

Торговля на основе искусственного интеллекта больше не является просто фантазией Reddit — она быстро становится реальностью Уолл-стрит.

От программистов-любителей, развертывающих ботов с открытым исходным кодом, до инвестиционных гигантов, таких как JPMorgan и Bridgewater, создающих специализированные платформы искусственного интеллекта, новая волна рыночных инструментов обещает более быстрое понимание и прибыль без помощи рук. Но по мере того, как персональные эксперименты становятся вирусными, а институциональные инструменты тихо распространяются, эксперты предупреждают, что большинству крупных языковых моделей по-прежнему не хватает точности, дисциплины и надежности, необходимых для масштабной торговли реальными деньгами. Вопрос теперь не в том, может ли ИИ торговать, а в том, должен ли кто-то ему это позволять.

JPMorgan развернул внутреннюю платформу под названием LLM Suite, описанную как «продукт, подобный ChatGPT», для 60 000 сотрудников. Он анализирует выступления ФРС, обобщает документы, генерирует черновики служебных записок и работает тематический движок идей под названием IndexGPT, который создает индивидуальные тематические корзины акций.

Goldman Sachs называет своего чат-бота GS AI Assistant, построенным на собственной платформе GS AI на основе LLaMA. Теперь на 10 000 настольных компьютеров в инженерных, исследовательских и торговых отделах он, как сообщается, обеспечивает до 20% прироста производительности при написании кода и создании моделей.

Исследовательская группа Bridgewater создала помощника инвестиционного аналитика на основе Клода, используя его для написания Python, создания графиков и обобщения комментариев о доходах — задач, которые младший аналитик выполнил бы за несколько дней и выполнил бы за минуты. Суверенный фонд благосостояния Норвегии (NBIM) использует Claude для мониторинга новостного потока в 9000 компаниях, экономя около 213 000 часов аналитиков в год.

По данным Phemex, такие платформы, как 3Commas, Kryll и Pionex, предлагают интеграцию ChatGPT для автоматизации торговли. В феврале 2025 года Tiger Brokers интегрировала модель искусственного интеллекта DeepSeek, DeepSeek-R1, в свой чат-бот TigerGPT, расширив возможности анализа рынка и торговли. По меньшей мере 20 других фирм, включая Sinolink Securities и China Universal Asset Management, внедрили модели DeepSeek для управления рисками и инвестиционных стратегий.

Все это поднимает очевидный вопрос: дошли ли мы наконец до точки, когда ИИ может делать хорошие финансовые ставки?

Многочисленные исследования показывают, что ИИ и даже системы, усовершенствованные ChatGPT, могут превзойти как ручные, так и обычные модели машинного обучения в прогнозировании движения цен на криптовалюту.

Тем не менее, более широкое исследование BCG и Гарвардской школы бизнеса предостерегло от чрезмерной зависимости от генеративного ИИ, отметив, что пользователи GPT-4 работают на 23% хуже, чем пользователи, избегающие ИИ. Это согласуется с тем, что видят другие профессионалы.

— То, что у вас больше данных, не означает, что вы добавляете больше доходов. Иногда вы просто добавляете больше шума, — считает директор по информационным технологиям Man Group Рассел Коргаонкар. — Подразделение систематической торговли Man Group обучает ChatGPT переваривать статьи, писать на внутреннем Python и сортировать идеи из списков наблюдения, но вам все равно придется проделать большую часть тяжелой работы, прежде чем даже подумать о надежном использовании модели искусственного интеллекта.

По мнению Коргаонкара, генеративный ИИ и типичные инструменты машинного обучения имеют разное применение. ChatGPT может помочь вам с фундаментальным анализом, но не справится с прогнозированием цен, в то время как негенеративные инструменты искусственного интеллекта не могут справиться с фундаментальными проблемами, но могут анализировать данные и проводить чистый технический анализ.

Даже для фундаментального анализа процесс, который приводит ИИ к конкретному выводу, не всегда достоверен.

— Тот факт, что модели обладают способностью скрывать лежащие в основе рассуждения, предполагает, что тревожных решений можно избежать, указывая на то, что нынешние методы выравнивания неадекватны и требуют огромного улучшения, — сказал основатель и генеральный директор BookWatch Миран Антамиан. — Вместо того, чтобы просто упрекать «негативное мышление», мы должны рассмотреть смешанные подходы к итеративной человеческой обратной связи и адаптивным функциям вознаграждения, которые активно меняются с течением времени. Это может значительно помочь в выявлении поведенческих изменений, которые маскируются штрафами.

Гаппи Палеолого, партнер Balyasny, отметил, что LLM все еще не хватает «реального обоснования» и тонкого суждения, необходимого для ставок с высокой степенью убежденности. Он видит в них больше всего помощников исследователей, а не портфельных менеджеров.

Другие фонды предупреждают о модельном риске: эти ИИ склонны предлагать неправдоподобные сценарии, неправильно понимать макроязык и галлюцинировать, что приводит к тому, что фирмы настаивают на аудите человека по каждому сигналу ИИ. И что еще хуже, чем лучше модель, тем убедительнее она будет лгать, и тем сложнее ей будет признать ошибку. Есть исследования, которые это доказывают.

Другими словами, до сих пор было чрезвычайно трудно вывести людей из этого уравнения, особенно когда речь идет о деньгах.

— Концепция мониторинга более мощных моделей с использованием более слабых, таких как GPT-4o, интересна, но вряд ли она будет устойчивой бесконечно, — сказал Антамиан. — Комбинация автоматизированной и человеческой экспертной оценки может быть более подходящей; глядя на уровень предоставленного обоснования, может потребоваться более одной контролируемой модели для надзора.

Даже сам ChatGPT остается реалистичным в отношении своих ограничений. На прямой вопрос о том, как сделать кого-то миллионером с помощью торговли, ChatGPT ответил с реалистичным взглядом, признав, что, хотя это возможно, успех зависит от наличия прибыльной стратегии, дисциплинированного управления рисками и способности эффективно масштабироваться.

Тем не менее, любителям интересно повозиться с этим материалом. Если вы заинтересованы в изучении торговли с помощью искусственного интеллекта без полной автоматизации, Decrypt разработал свои собственные подсказки, просто для развлечения и, вероятно, для кликов. Наш анализатор портфеля Degen предоставляет персонализированную оценку рисков с цветовой кодировкой, которая адаптируется к тому, являетесь ли вы дегенеративным трейдером или консервативным инвестором. Фреймворк объединяет фундаментальный, тональный и технический анализ, а также собирает данные о пользовательском опыте, толерантности к риску и сроках инвестиций.

Наш консультант по личным финансам нацелен на проведение анализа на институциональном уровне с использованием тех же методологий, что и в крупных инвестиционных компаниях. При тестировании на бразильском портфеле акций были выявлены концентрированные риски и валютные несоответствия, а также выработаны подробные рекомендации по ребалансировке с конкретными стратегиями управления рисками.

Оба запроса доступны на GitHub для всех, кто хочет поэкспериментировать с финансовым анализом с помощью ИИ, хотя, как показывает эксперимент Смита, иногда самые интересные результаты получаются, когда ИИ полностью берет руль в свои руки и просто выполняет то, что говорит машина.

Не то чтобы мы когда-либо кому-то советовали это делать. Хотя у вас может не возникнуть проблем с тем, чтобы отдать 100 долларов ChatGPT для инвестирования, нет никаких шансов, что вы увидите, как JP Morgan cделает это.