ENG
Нейросети пока не заменят людей на бирже, показал первый этап эксперимента ФГ «Финам», в рамках которого шесть ведущих ИИ-моделей автономно торговали на российском и американском фондовых рынках.
В соревновании каждой модели дали 100 тыс. руб. для торговли в России и $10 тыс. для торговли в США на месяц. Лучший результат показал ИИ-ансамбль (коллективное решение нескольких моделей), купивший бумаги «Сбера» и «Газпрома»: +1,67%. Хуже всех выступил Gemini 3 (Google): -6%. Остальные результаты: Qwen 3 (+0,30%), Grok 4.1 (-0,24%), GPT-5.2 (-0,24%), DeepSeek v3.2 (-0,73%).
На американском рынке почти все потеряли 4–6,5%. Лишь Gemini получил результат +0,38%, продав акции технологических компаний и купив Walmart.
Ранее тест, проводившийся в США, показал следующие результаты: Grok 4: +7%, Claude Sonnet 4.5: +5,7%, Qwen 3: -22%.
На самом деле, к таким результатам надо относиться очень осторожно, потому что статистика эта, мягко говоря, не всегда показательна, уверен предприниматель, управляющий фондом и основатель финтех-платформы SharesPro Денис Астафьев.
«Достоверность информации тут не очевидна — и вот почему, — говорит эксперт. — ИИ может торговать чем угодно и как угодно, если ему задать чёткие правила принятия решений. По сути, это ровно то же самое, что делают люди — трейдеры или управляющие хедж‑фондов. Они ведь тоже действуют по определённым алгоритмам: кто‑то смотрит на технический анализ, кто‑то на фундаментальные показатели, кто‑то ориентируется на новостной фон. Так и ИИ — он просто следует заложенным в него правилам».
Поэтому тот факт, что какая‑то конкретная модель показала минус в одном тесте, вовсе не означает, что ИИ в принципе неспособен зарабатывать на бирже. Вот, допустим, в российском соревновании лучший результат показал ИИ‑ансамбль, который купил «Сбер» и «Газпром», и заработал 1,67%. А в США тот же Gemini, который в РФ провалился на −6 %, в другом тесте смог заработать +0,38 %, продав акции технологических компаний и купив Walmart. А Grok 4 в американском тесте на $100 тыс. и вовсе показал +7%.
«Видите разницу? Всё зависит от того, какие правила заложены, на каких данных модель обучалась, какие активы выбирала и какие стратегии использовала. Один и тот же ИИ, но с разными настройками, может давать совершенно разные результаты», — подчеркивает предприниматель.
По мнению Дениса Астафьева, говорить, будто ИИ «трудно торговать» — это не совсем верно. Просто нужно правильно с ним работать. Это не волшебная машина для печати денег, а инструмент — мощный, кстати, — который можно использовать для увеличения эффективности работы, обработки огромных массивов информации и данных, работы 24 на 7 без перерывов и эмоций, оптимизации торговых параметров и процессов.
«Я абсолютно уверен на 100%, и мы у себя в компании это активно внедряем. У нас есть стратегии и модели, которые работают и с акциями американских компаний, и с российским рынком. И, на мой взгляд, они показывают результаты лучше, чем многие управляющие на сегодняшний день», — подчеркивает Денис Астафьев.
Он добавляет, что уже давно существуют алгоритмические фонды, которые вовсю используют ИИ. Они обрабатывают данные квантовой аналитики, постоянно улучшают свои модели с помощью машинного обучения — и работают очень эффективно. Это не будущее, это уже настоящее.
«Так что новость о том, что какая‑то нейросеть в каком‑то тесте потеряла деньги, вовсе не значит, что ИИ не годится для трейдинга. Это значит лишь то, что модель была настроена не оптимально либо тестировалась в специфических условиях. Если правильно выстроить стратегию, подобрать параметры и дать ИИ нужные данные, он может стать серьёзным помощником на бирже — и даже превзойти человека в отдельных задачах», — резюмирует специалист.
