Торговые боты на основе ИИ переживают бум — но можно ли доверить им свои деньги?

17-летний Натан Смит передал торговому боту на базе ChatGPT портфель микрокапитализационных акций, и тот принес 23,8% прибыли за четыре недели, превысив показатели Russell 2000 и завоевав популярность на Reddit. Преображение Смита из ученика сельской школы в звезду r/wallstreetbets является частью растущего движения в интернете, где трейдеры создают системы выбора акций на основе готовых языковых моделей.

Однако многие из этих заявлений о торговых успехах на основе ИИ не подтверждены и не имеют доказательств. Смит хорошо документирует свой опыт на своем Substack, делясь конфигурациями и документацией на GitHub, что позволяет другим воспроизводить или улучшать его код.

Таким образом, торговля на основе ИИ уже не является лишь фантазией Reddit, а становится реальностью на Уолл-стрит. От любителей-программистов до инвестиционных гигантов, таких как JPMorgan и Bridgewater, новая волна инструментов для рынка обещает более быстрые инсайты и бесшовные прибыли.

Однако эксперты предупреждают, что большинство крупных языковых моделей все еще не обладают точностью, дисциплиной и надежностью для торговли реальными деньгами. JPMorgan запустил внутреннюю платформу LLM Suite для 60 000 сотрудников, которая выполняет различные задачи, включая анализ речей ФРС.

Goldman Sachs также разработал свой чат-бот GS AI Assistant, который повышает продуктивность в написании кода. Научная команда Bridgewater создала Инвестиционного аналитика, который значительно ускоряет рутинную аналитику.

Норвежский суверенный фонд использует подобные технологии для мониторинга новостей, экономя время аналитиков. Тем не менее, многие специалисты предупреждают, что полагаться только на генеративный ИИ опасно.

Исследования показывают, что пользователи GPT-4 часто демонстрируют худшие результаты по сравнению с теми, кто не использует ИИ.

Они также отмечают, что модели с возможностью ошибочного восприятия могут приводить к возникновению серьезных ошибок в торговле. Обсуждается, готовы ли системы на основе ИИ к коммерческому использованию.

Хотя некоторые исследования свидетельствуют о том, что такие системы могут превзойти традиционные методы, многие ученые подчеркивают необходимость человеческой проверки в процессе принятия решений. Несмотря на многочисленные обсуждения возможностей ИИ в торговле, важно не снимать с человеческих трейдеров ответственность.

Успехи в этой области, вероятно, потребуют сочетания автоматизации и человеческого контроля, что остается актуальным вопросом для инвесторов.