Эксперты объяснили неэффективность ИИ-алгоритмов для розничной торговли

Ведущие технологические компании отказываются от интеграции искусственного интеллекта в операции с цифровыми активами. Следовательно, передовые лаборатории не обучают свои алгоритмы для подобных целей. Тем не менее многие участники рынка применяют модель Claude от Anthropic для автоматизации сделок на платформе Polymarket.

Они заявляют о многомиллионных прибылях. Более того, популярные сетевые дискуссии убеждают аудиторию в доступности инструмента. Вместе с тем наиболее громкие успехи базируются на примитивных стратегиях. Любой количественный хедж-фонд способен скопировать их за одну ночь.

Юридические риски остановили разработку специализированных ИИ-моделей

Популярный нарратив опирается на три спорных допущения. Во-первых, технологические гиганты якобы планируют создать профильные торговые решения. Во-вторых, частные лица смогут долго удерживать преимущество перед корпорациями. В-третьих, автономные программы начнут стабильно зарабатывать на открытых площадках. Управляющий партнер Dragonfly Capital Хасиб Куреши категорически опровергает эти утверждения. В недавнем интервью он указал на структурные барьеры и стандартизированную природу нейросетей. Соответственно, текущий ажиотаж выглядит крайне необоснованным.

По словам эксперта, адаптация программного обеспечения для блокчейн-задач является тривиальной технической процедурой. Например, симулятор виртуальной машины легко тестирует циклическое кредитование или обмен токенов. Безусловно, алгоритмы обладают нужным потенциалом. Они просто не сфокусированы на индустрии криптовалют.

Главная причина кроется исключительно в институциональной плоскости. Конечно, сфера цифровых активов несет определенные репутационные издержки. Однако настоящим барьером выступает юридическая ответственность. Действительно, ошибка программы при маржинальной сделке приведет к потере $2 млн и масштабным искам. Помимо этого, случайная отправка $10 000 на адрес сжигания вызовет публичный скандал. Куреши уверен на 100% в неизбежности подобных инцидентов.

Количественные фонды нивелировали доходность розничных стратегий

Несомненно, энтузиасты сталкиваются со структурной стеной даже без участия технологических гигантов. Любая стратегия на базе публично доступной модели автоматически открыта для всех участников. Сюда обязательно входят крупнейшие институциональные компании.

В частности, базовый алгоритм способен найти прибыльные позиции на Polymarket. В этот же момент условный фонд Jane Street запустит тысячи аналогичных процессов одновременно. Кроме того, корпорации обладают более быстрой инфраструктурой и огромным капиталом. Они моментально сведут любую доходность к нулю. Это произойдет еще до того, как розничный пользователь откроет торговый терминал. Очевидно, победить корпорации можно только с помощью уникальных сигналов вне базовой архитектуры. Простое подключение программы к API не дает такого преимущества.

Отсутствие уникального опыта лишило нейросети конкурентного преимущества

Также спикер расширил аргументацию за пределы трейдинга. Он затронул популярные фантазии о полностью автономных агентах. Ожидается, что они смогут самостоятельно генерировать стабильный доход. Безусловно, первый вариант предполагает продажу алгоритмами собственного труда. Экономически это абсолютно невыполнимо.

Сейчас существуют миллионы идентичных копий нейросетей. Ни одна из них не обладает эксклюзивными навыками. Фактически наем виртуального помощника представляет собой обычную покупку вычислительных мощностей. Рациональный клиент никогда не станет платить больше официальной стоимости доступа к платформе.

Напротив, второй путь подразумевает создание полноценного бизнеса. Этот сценарий звучит перспективнее. Вместе с тем он разбивается о жесткую стандартизацию данных. Все программы черпают идеи из одного пула обучающей информации. В результате алгоритмы генерируют совершенно однотипные бизнес-планы.

Настоящее предпринимательство всегда требует эксклюзивных знаний. Подобная информация возникает только из специфического опыта в определенное время. Свежесозданная копия алгоритма не имеет жизненного багажа. Следовательно, автономные агенты не могут успешно торговать или придумывать оригинальные концепции. В итоге в алгоритмической торговле всегда побеждает крупный капитал. Институциональные структуры хладнокровно управляют тысячами ботов с минимальной задержкой.

The post Эксперты объяснили неэффективность ИИ-алгоритмов для розничной торговли appeared first on BeInCrypto.