Дата публикации: 2025-12-09
ИИ — уже не просто модное слово на торговых площадках. Аналитические центры, хедж-фонды, роботы-консультанты и торговые платформы внедряют машинное обучение во все сферы деятельности: от генерации сигналов до исполнения сделок и контроля рисков.
Параллельно с этим инвесторы буквально спрашивают чат-ботов, какие акции покупать, а роботы-советники, использующие ИИ, уже управляют клиентскими активами на сумму более 1 триллиона долларов.
Такое сочетание институциональной мощи и розничного любопытства привело к очевидному сдвигу: теперь торговля на основе ИИ является основной частью работы рынков, а не второстепенным проектом.
По своей сути, торговля на основе ИИ подразумевает использование моделей, обучающихся на основе данных, часто машинного или глубокого обучения, для принятия торговых и инвестиционных решений.
Вместо того чтобы полагаться исключительно на предустановленные правила («покупать, если RSI < 30»), модели ИИ анализируют обширные наборы данных, выявляют закономерности и генерируют сигналы, размеры позиций или решения об исполнении.
Это часть более широкой тенденции. Например, индекс ИИ Стэнфордского университета показывает, что частные инвестиции в ИИ в США достигли примерно 109,1 млрд долларов в 2024 году, при этом около 78% организаций по всему миру заявили, что используют ИИ в 2024 году, что выше, чем 55% в 2023 году.
Это помогает отделить традиционную алгоритмическую торговлю от торговли, управляемой искусственным интеллектом:
Классические алгоритмы следуют фиксированным, разработанным человеком правилам (VWAP/TWAP, простой статистический арбитраж, логика «если-то»).
Алгоритмы ИИ изучают эти правила на основе данных и продолжают корректировать их по мере поступления новых данных.
Оба варианта автоматизированы. Разница в том, что ИИ может улавливать закономерности, которые люди явно не указали, но эта гибкость сопряжена с дополнительными рисками и непрозрачностью модели.
ИИ-трейдинг — это вопрос качества данных. Типичные входные данные:
Рыночные данные: цены, объемы, глубина книги заказов, подразумеваемые объемы.
Фундаментальные и макроэкономические показатели: прибыль, балансы, макроэкономические отчеты.
Альтернативные данные: новости, социальные сети, спутниковые снимки, данные кредитных карт, потоки грузов.
Текстовые данные: корпоративные документы, финансовые конференц-звонки и адреса центральных банков, проанализированные с помощью обработки естественного языка (NLP)
Затем квантовые аналитики создают характеристики: преобразования необработанных данных (доходность, спреды, волатильность, оценки настроений, аномалии), на основе которых модели могут обучаться.
Распространенные подходы к использованию ИИ в торговле включают:
Контролируемое обучение: прогнозирование доходности, волатильности или вероятностей (например, рост/падение на следующий день).
Неконтролируемое обучение: режимы кластеризации, группировка схожих акций, обнаружение аномалий.
Обучение с подкреплением: изучение торговой или исполнительной политики путем «вознаграждения» за хорошие результаты на моделируемых рынках.
Модели тестируются на исторических данных в различных режимах со строгой проверкой для снижения вероятности переобучения, что является серьезной проблемой, на которую неоднократно указывали регулирующие органы и исследователи, учитывая, насколько зашумлены рыночные данные.
После прохождения тестирования модель внедряется в реальные системы, которые:
Конвертируйте сигналы в ордера и размеры позиций.
Направляйте ордера с помощью интеллектуальных алгоритмов исполнения, часто также настроенных на искусственный интеллект.
Отслеживайте проскальзывание, пределы риска и дрейф модели в режиме реального времени.
Рекомендовано IOSCO, ESMA и ОЭСР в качестве основополагающих стандартов. Крупные компании объединяют ИИ с комплексным управлением, модельной документацией, одобрением человеком, аварийными выключателями и регулярными оценками.
| Подход | Типичный период удержания | Основные данные | Распространенные методы ИИ | Типичные пользователи |
|---|---|---|---|---|
| Краткосрочные сигнальные модели | От секунд до дней | Тиковые данные, книга заявок, заголовки новостей | Градиентный бустинг, глубокие сети, обработка естественного языка | Квантовые хедж-фонды, проп-магазины |
| Исполнение и интеллектуальная маршрутизация ордеров | Минуты в часы | Книга заказов, микроструктура площадки | Обучение с подкреплением, бандитские алгоритмы | Банки, HFT-компании, крупные управляющие активами |
| Маркет-мейкинг и обеспечение ликвидности | Миллисекунды в минуты | Котировки, инвентарь, волатильность | Обучение с подкреплением, вероятностные модели | HFT-компании, маркетмейкеры криптовалют |
| Перекрестное распределение активов и макроэкономики | Дни или месяцы | Макроданные, фундаментальные показатели, настроения | Контролируемое обучение, кластеризация режимов | Мультиактивные фонды, суверенные фонды |
| Стратегии опционов и волатильности | От часов до недель | Подразумеваемые объемы, реализованные объемы, перекос, поток | Нелинейная регрессия, нейронные сети | Столы объемов, столы структурированных продуктов |
| Робо-советники и портфели | Месяцы-годы | Данные клиентов, цены ETF, показатели риска | Оптимизация портфеля с помощью наложений МО | Розничные платформы, управляющие активами |
В частности, роботы-консультанты стали заметным лицом ИИ на рынках. По состоянию на 2025 год автоматизированные платформы, использующие алгоритмы и машинное обучение для управления портфелями, контролируют активы на сумму более 1 триллиона долларов, как правило, через диверсифицированные портфели ETF с автоматической ребалансировкой и сбором налоговых убытков.
Хедж-фонды одними из первых начали использовать машинное обучение. Опрос IG Prime, проведённый в 2025 году, показал, что около 86% управляющих хедж-фондами теперь используют инструменты генеративного ИИ в своей работе, в основном для исследований, обработки данных и создания контента, даже если их основные торговые стратегии не основаны исключительно на ИИ.
Европейская служба по ценным бумагам и рынкам (ESMA) недавно сообщила о росте числа инвестиционных фондов ЕС, использующих искусственный интеллект и обработку естественного языка для разработки инвестиционных стратегий, управления рисками и обеспечения соблюдения нормативных требований. Однако эти технологии по-прежнему в основном используются крупными компаниями.
Банки и брокеры используют ИИ как на фронтенд-, так и на бэкенд-операциях. Международные организации, такие как IOSCO и ОЭСР, отмечают, что ИИ теперь интегрирован в торговлю, роботизированные консультационные услуги, кредитование, страхование и управление операционными рисками.
В розничной торговле ИИ применяется в:
Робо-советники
ETF на тему ИИ
Чат-боты и скринеры
Опрос Reuters, проведенный в 2025 году, показал, что примерно каждый десятый розничный инвестор уже использует инструменты ИИ для выбора акций, а рынок роботизированных консультантов, по прогнозам, вырастет с 61,75 млрд долларов США в 2024 году до 470,91 млрд долларов США к 2029 году.
| Особенность | Дискреционный трейдер | Квантовый анализ на основе правил | Квант, управляемый ИИ |
|---|---|---|---|
| Логика принятия решений | Опыт, интуиция, повествования | Фиксированные формулы и правила | Изучается на основе данных; адаптируется со временем |
| Скорость и масштаб | Ограничено вниманием | Высокий | Очень высокий, по многим активам/наборам данных |
| Использованные данные | Графики, новости, некоторые фундаментальные данные | Рыночные и фундаментальные данные | Рынок, фундаментальные показатели, альтернативные данные, текст, иногда изображения |
| Прозрачность | Высокий. Вы можете спросить: «Почему?» | Высокий. Правила задокументированы. | Часто ниже – сложные модели могут быть непрозрачными |
| Типичные пользователи | Дискреционные столы, частные трейдеры | Многие фонды, банки, HFT | Количественные фонды, банки, робо-консультанты, более крупные платформы |
| Сильные стороны | Гибкость, контекст, макросмыслообразование | Дисциплина, возможность бэктестинга, масштабируемость | Распознавание образов, автоматизация, персонализация |
| Слабые стороны | Предубеждения, усталость, эмоции | Может быть жестким, легче копировать | Риск модели, смещение данных, затраты на управление и объяснимость |
На практике самые надежные столы все чаще сочетают все три: человеческую макроэкономическую оценку, ограничения риска на основе правил и инструменты искусственного интеллекта там, где они действительно добавляют ценность.
Машины могут контролировать тысячи приборов и альтернативных потоков данных в режиме реального времени.
Модели выявляют нелинейные зависимости, которые простые факторные модели могут упустить.
Жизненно важно для криптовалют и мирового будущего.
Системы искусственного интеллекта не паникуют, не поддаются синдрому упущенной выгоды и не скучают. Дисциплина риска не лучше кода, но она последовательна.
В сфере управления активами ИИ позволяет роботам-консультантам адаптировать портфели к целям, уровням риска и налоговым ситуациям с низкими затратами.
Модели ИИ учатся на истории. Когда меняется режим, например, из-за новой политики, войны или пандемии, вчерашние шаблоны могут разрушиться.
Отчеты ОЭСР и МОКЦБ освещают
Переобучение
Предвзятость и утечка данных
Отсутствие объяснимости
Если многие фонды используют схожие сигналы и модели, сделки могут стать переполненными. Когда сделка идёт не так, все спешат выйти, что усиливает волатильность.
Регуляторы уделяют большое внимание ИИ в сфере финансов:
Комиссия по ценным бумагам и биржам (SEC) начала принимать меры по пресечению «отмывания» данных с использованием искусственного интеллекта.
В ходе консультаций IOSCO 2025 года по вопросам ИИ на рынках капитала особое внимание будет уделено управлению, тестированию, человеческому надзору и четкой подотчетности.
Для трейдеров и инвесторов это сводится к простому предупреждению: не верьте никакому продукту только потому, что на его этикетке написано «ИИ». Проверьте, что он на самом деле делает.
Честный ответ на данный момент: иногда, в определенных условиях, но не всегда.
Индекс хедж-фондов Eurekahedge AI показал годовую доходность около 9,8% с декабря 2009 года по июль 2024 года по сравнению с 13,7% для индекса S&P 500 за тот же период.
Более ранние исследования показали, что доходность того же индекса в период с 2011 по 2020 год составила около 115% по сравнению с 210% для S&P 500 и 133% для MSCI World, что снова отстает от простых фондовых индексов.
Короче говоря, ИИ — это мощный инструмент, а не волшебная машина. Он может помочь в решении конкретных задач, особенно в выявлении закономерностей и контроле рисков. Однако он по-прежнему сталкивается с теми же комиссиями, транзакционными издержками и рыночным шумом, что и любая другая активная стратегия.
Не всегда. Многие HFT-компании используют детерминированные стратегии, основанные на правилах, которые опираются на скорость и совместное размещение, а не на искусственный интеллект.
Не обязательно. Большая часть розничного доступа осуществляется через роботов-консультантов, брокерские инструменты с искусственным интеллектом и аналитические платформы с удобными интерфейсами.
Относитесь к ИИ как к средству поддержки принятия решений, а не как к замене понимания. Используйте его для обработки информации, выявления рисков и предложения идей, но сохраняйте за человеком контроль над целями, допустимостью риска и окончательными решениями.
В заключение, торговля с использованием искусственного интеллекта превратилась из эксперимента в повседневную практику на рынках. Хедж-фонды, управляющие активами, банки и розничные платформы всё чаще используют машинное обучение для исследований, исполнения сделок и формирования портфелей.
Преимущество сегодня заключается в использовании ИИ там, где он действительно приносит пользу. Относитесь к нему как к ещё одному инструменту в арсенале, под надёжным управлением, с вашими собственными ограничениями риска, а не с алгоритмом.
Отказ от ответственности: Данный материал предназначен исключительно для общих информационных целей и не предназначен (и не должен рассматриваться как) финансовый, инвестиционный или иной совет, на который следует полагаться. Никакое мнение, высказанное в материале, не является рекомендацией EBC или автора о том, что какая-либо конкретная инвестиция, ценная бумага, сделка или инвестиционная стратегия подходит тому или иному лицу.
