Торгові боти на базі ШІ бурхливо розвиваються — але чи можна їм довіряти свої гроші?

17-річний Натан Сміт передав торговому боту на базі ChatGPT портфель мікрокапіталізаційних акцій, і той приніс 23,8% прибутку за чотири тижні, перевищивши показники Russell 2000 та здобувши популярність на Reddit. Перетворення Сміта з учня сільської школи на зірку r/wallstreetbets є частиною зростаючого руху в інтернеті, де трейдери створюють системи вибору акцій на основі готових мовних моделей.

Проте багато з цих заяв про успіхи торгівлі на основі ШІ не підтверджено і не мають доказів. Сміт добре документує свій досвід на своєму Substack, ділиться конфігураціями та документацією на GitHub, що дозволяє іншим відтворювати або покращувати його код.

Таким чином, торгівля на основі ШІ вже не є лише фантазією Reddit, а стає реальністю на Уолл-стріт. Від аматорів-проєктувальників до інвестиційних гігантів, таких як JPMorgan і Bridgewater, нова хвиля інструментів для ринку обіцяє швидші інсайти та безрукавні прибутки.

Однак експерти попереджають, що більшість великих мовних моделей все ще не мають точності, дисципліни й надійності для торгівлі реальними грошима. JPMorgan запустив внутрішню платформу LLM Suite для 60 000 співробітників, яка виконує різні завдання, включаючи аналіз промов ФРС.

Goldman Sachs також розробив свій чат-бот GS AI Assistant, що підвищує продуктивність у написанні коду. Наукова команда Bridgewater створила Інвестиційного аналітика, який значно прискорює рутинну аналітику.

Норвезький суверенний фонд використовує подібні технології для моніторингу новин, заощаджуючи час аналітиків. Проте, багато фахівців застерігають, що покладатись лише на генеративний ШІ небезпечно.

Дослідження показують, що користувачі GPT-4 часто демонструють гірші результати в порівнянні з тими, хто не використовує ШІ.

Вони також зазначають, що моделі з можливістю хибного сприйняття може призводити до виникнення серйозних помилок у торгівлі. Обговорюється, чи готові системи на основі ШІ до комерційного використання.

Хоча деякі дослідження свідчать про те, що такі системи можуть перевершити традиційні методи, багато учених наголошують на необхідності людської перевірки в процесі прийняття рішень. Незважаючи на численні обговорення про можливості ШІ в торгівлі, залишається важливим не знімати з людських трейдерів відповідальність.

Успіхи в цій сфері, ймовірно, потребують поєднання автоматизації та людського контролю, що залишається актуальним питанням для інвесторів.