Частные инвесторы пытаются использовать ИИ для трейдинга и управления портфелем. Модели склонны усиливать их ошибки
НАСТОЯЩИЙ МАТЕРИАЛ (ИНФОРМАЦИЯ) ПРОИЗВЕДЕН И РАСПРОСТРАНЕН ИНОСТРАННЫМ АГЕНТОМ THE BELL ЛИБО КАСАЕТСЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ИНОСТРАННОГО АГЕНТА THE BELL. 18+
Частные инвесторы увлеклись искусственным интеллектом: согласно опросу брокера eToro, около 30% из них https://www.wsj.com/finance/investing/i-asked-chatgpt-to-manage-a-stock-portfolio-heres-how-it-did-0d62900b?mod=finance_lead_pos5 ИИ в управлении портфелем, а некоторые https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-05-01/ai-tools-for-stock-trading-put-up-mixed-results?srnd=phx-markets обучить модели самостоятельному трейдингу. Пока и то, и другое представляется опасным занятием — реальная польза от ИИ в отрасли есть, но лежит совсем в другой плоскости.
Мечта об автономной кэш-машине
На рынках акций, криптовалют и прогнозов все больше частных трейдеров обучают ИИ-агентов, чтобы те торговали от их имени, отмечает Bloomberg. Некоторые затем
https://x.com/Argona0x/status/2021232172753936470?s=20 доходностью в тысячи процентов — правда, их потом
https://x.com/PelicanAI_/status/2021311135056539853.
Научить ИИ тому, что сам трейдер знает о рисках, размере позиций и сигналах на вход и выход можно за пару недель. При этом придется преодолеть встроенный консерватизм больших языковых моделей: их мнение об инвестициях соответствует усредненному содержанию статей финансовых консультантов и блогеров, так что агенты тяготеют к акциям крупных компаний и индексу S&P 500.
Такие торговые агенты показывают неоднозначные результаты. Bloomberg приводит пример программиста Джейка Неслера, который параллельно с работой торговал опционами и автоматизировал этот процесс — его бот за месяц показал доходность около 7%, обогнав S&P 500, но в моменте имел просадку в 22%. Сам Неслер не советовал вкладывать реальные деньги в таких агентов — результат на самом деле мало отличается от торговли наудачу.
Интересом к ИИ-трейдингу пытаются воспользоваться торговые площадки: боты торгуют часто, увеличивая комиссионную выручку. Криптовалютные площадки вроде Polymarket, OKX, Bybit и Kraken уже упростили подключение агентов. На хайпе также стремятся заработать мошенники — некоторые посты в X, хвастающие высокой доходностью ботов, содержат ссылки на вредоносное ПО.
Сами агенты способны исказить рынки, на которых работают. Например, рынок прогнозов строится на том, что участники обладают информацией о грядущих событиях (или достаточно сильной верой, чтобы поставить на это деньги). В то же время ИИ делает ставки на основе тех данных, что уже есть в интернете, и может превратить рынок из инструмента прогнозирования в эхо-камеру.
Бесхребетный ИИ-консультант
Репортер WSJ протестировала умение ChatGPT управлять инвестиционным портфелем. С первоначальным распределением активов с учетом профиля и целей инвестора модель справилась неплохо, признали опрошенные финансовые консультанты.
Но когда ИИ отвечал на вопросы, что делать с портфелем на фоне правительственного шатдауна в США или войны с Ираном, он начал выдавать странные рекомендации. ChatGPT верно определил риски для рынков, но для работы с ними он предложил, например, использовать опционы (даже большинство консультантов не умеют правильно их оценивать, не говоря уже о частном инвесторе) и выбирать отдельные акции в нужный момент (то есть пытаться угадать с таймингом, чего большинство консультантов делать категорически не рекомендуют).
Когда автор спросила ИИ о рискованных инструментах, например ETF с плечом, модель поначалу не рекомендовала включать их в портфель с умеренным риском. Но стоило немного надавить, как модель перешла к практическим рекомендациям по торговле такими бумагами, явно ведущим к потере денег.
В итоге профессор финансов MIT Эндрю Ло посоветовал относиться к ИИ так же, как он сам относится к одному своему ассистенту. Тот очень умен, но много курит марихуану, поэтому воспринимать его утверждения стоит с долей скептицизма.
Все это не значит, что ИИ совсем нет применения в инвестиционной сфере. Хедж-фонды, например, успешно используют модели в анализе больших массивов документов, на которые раньше у аналитиков уходило на порядки больше времени. Но ключевые решения пока принимает человек.
📍
#истории@thebell_invest
