Роздрібні інвестори вчать ІІ торгувати, але боти уникають ризику – Bloomberg

Приватні трейдери масово переходять на використання ІІ-агентів для управління капіталом в акціях та криптовалютах. За даними Bloomberg, інвестори навчають нейромережі власної логіки прийняття рішень, щоб автоматизувати спекуляції, але моделі виявляються надто обережними для агресивних стратегій.

Ефект зайвої обережності

Програмний інженер Джейк Неслер з Пенсільванії витратив більше двох тижнів на навчання моделі Claude від Anthropic, намагаючись пояснити боту свої навички щодо оцінки ризиків та точок входу в угоди з опціонами.

Першого тижня агент прийняв важливе рішення — проігнорував стрімкий зліт акцій Nvidia, що вберегло портфель від збитку в $10 000. Бот просто відмовився «застрибувати в останній вагон» на піку цін.

За словами аналітиків, проблема в тому, якщо це так можна назвати, у тому, що популярні мовні моделі навчаються на величезних масивах фінансової літератури та порад з управління ризиками.

Без додаткових вказівок вони схильні вибирати максимально безпечні активи з індексу S&P 500, ігноруючи волатильні інструменти. Таким чином, трейдерам доводиться змушувати нейромережі брати на себе більше ризику, долаючи їхній вбудований консерватизм», — пояснили експерти.

Масове прийняття на біржах

Водночас автоматизація трейдингу не стоїть на місці. За оцінками The Business Research Company, обсяг ринку ІІ в торгівлі зросте з $24,53 млрд 2025 року до $27,85 млрд 2026 року.

Середньорічний темпи зростання становить 13,6%.

При цьому, великі гравці вже поступово готують інфраструктуру для автономних програм.

Так, у березні Binance відкрила ІІ-агентам доступ до глибокої аналітики та прямого виконання угод через єдиний інтерфейс.

Аналогічний крок того ж місяця зробив Trust Wallet, випустивши спеціальний SDK виконання угод для роботи нейромереж у 25 різних блокчейнах.

Кінець ручного трейдингу?

Представники Injective заявили, що торгівля вручну стає безперспективною.

За їхніми словами, на ринку, де домінують автономні агенти, здатні приймати рішення за мілісекунди, людині залишається роль стратега та вчителя для свого алгоритму.

Проте експерти попереджають про ризики.

“У соцмережах множаться звіти про прибутковість у тисячі відсотків, які часто виявляються фейковими або приховують шкідливе ПЗ”, – кажуть вони.

Неслер, чий бот за місяць показав прибутковість 7% (проти 4,5% у S&P 500), розповів, що не поспішає довіряти алгоритму реальні гроші через високу волатильність.