Розничные инвесторы учат ИИ торговать, но боты избегают риска — Bloomberg

Частные трейдеры массово переходят на использование ИИ-агентов для управления капиталом в акциях и криптовалютах. По данным Bloomberg, инвесторы обучают нейросети собственной логике принятия решений, чтобы автоматизировать спекуляции, но модели оказываются слишком осторожными для агрессивных стратегий.

Эффект излишней осторожности

Программный инженер Джейк Неслер из Пенсильвании потратил более двух недель на обучение модели Claude от Anthropic, пытаясь объяснить боту свои навыки по оценке рисков и точкам входа в сделки с опционами.

В первую неделю агент принял важное решение — проигнорировал стремительный взлет акций Nvidia, что уберегло портфель от убытка в $10 000. Бот попросту отказался «запрыгивать в последний вагон» на пике цен.

По словам аналитиков, проблема в том, если это так можно назвать, в том, что популярные языковые модели обучаются на огромных массивах финансовой литературы и советов по управлению рисками.

«Без дополнительных указаний они склонны выбирать максимально безопасные активы из индекса S&P 500, игнорируя волатильные инструменты. Таким образом, трейдерам приходится заставлять нейросети брать на себя больше риска, преодолевая их встроенный консерватизм», — объяснили эксперты.

Массовое принятие на биржах

Вместе с тем автоматизация трейдинга не стоит на месте. По оценкам The Business Research Company, объем рынка ИИ в торговле вырастет с $24,53 млрд в 2025 году до $27,85 млрд в 2026 году.

Среднегодовой темп роста составляет 13,6%.

При этом крупные игроки уже постепенно готовят инфраструктуру для автономных программ.

Так, в марте Binance открыла ИИ-агентам доступ к глубокой аналитике и прямому исполнению сделок через единый интерфейс.

Аналогичный шаг в том же месяце предпринял Trust Wallet, выпустив специальный SDK исполнения сделок для работы нейросетей в 25 различных блокчейнах.

Конец ручного трейдинга?

Представители Injective заявили, что торговля вручную становится бесперспективной.

По их словам, на рынке, где доминируют автономные агенты, способные принимать решения за миллисекунды, человеку остается роль стратега и учителя для своего алгоритма.

Тем не менее эксперты предупреждают о рисках.

«В соцсетях множатся отчеты о доходности в тысячи процентов, которые часто оказываются фейковыми или скрывают вредоносное ПО», — говорят они.

Неслер, чей бот за месяц показал доходность 7% (против 4,5% у S&P 500), рассказал, что не торопится доверять алгоритму реальные деньги из-за высокой волатильности.