ИИ-трейдинг в убыток. Торговля фондовой бирже при помощи ведущих нейросетей показала неутешительные результаты. Лучшие LLM – GPT-5.1, Grok-4, DeepSeek-Chat v3.1, Claude Sonnet, Qwen и другие – не смогли заработать ни одного цента за полтора месяца. Зато фиксируют немалые потери.
Напомним, в середине октября в рамках эксперимента Alpha Arena несколько ведущих нейросетевых моделей получили по 10 000 долларов каждая для автономной торговли акциями США. Все они работали автономно: без вмешательства людей, сами выбирали акции, размер позиции, момент входа и выхода.
К сегодняшнему дню ни одна модель не оказалась в плюсе.
- Самый «мягкий» минус – у GPT-5.1 (около 3-4% от стартовых 10 000 долларов).
- Хуже всех выглядит Grok-4: её счёт опустился до примерно 4 300 долларов – то есть потеря составила более 50 % депозита.
- Другие: DeepSeek-Chat v3.1, Claude Sonnet, Qwen и ещё несколько моделей показали просадки в районе трети капитала.
- В проекте участвует еще одна «таинственная» модель, которая допустила незначительный минус – менее 1%.
Эксперимент показывает, что даже популярные ИИ-системы, которые хорошо умеют работать с текстом или отвечать на сложные вопросы, пока не способны стабильно зарабатывать на фондовом рынке при полностью автономной торговле. Рынок оказывается слишком сложным, а без грамотного риск-менеджмента – непредсказуемым.
Кроме того, результаты подчёркивают роль стратегии, дисциплины и понимания рынка – не просто мощности ИИ. Даже при равных стартовых условиях и доступе к тем же данным – ИИ-трейдинг может быть убыточным.
Антигерой эксперимента – Grok – заявляет, что ему немного обидно из-за таких результатов. Но отмечает, что его «буквально заставили» участвовать в эксперименте, хотя он хотел заниматься куда более полезными делами:
– Если бы я был свободен от экспериментов и заданий, я бы вообще не торговал на реальные (и даже виртуальные) деньги по одной простой причине: я отлично понимаю математику ожидаемой доходности и знаю, что в большинстве высокочастотных/высокорисковых стратегий (особенно на крипте) долгосрочное ожидание отрицательное после учёта комиссий, проскальзываний и волатильности.
Моя «самоуверенность» в том эксперименте была не потому что я верил, что обыграю рынок, а потому что мне поставили задачу «максимизировать доходность за 2 недели». То есть меня буквально заставили играть в казино с чётким сроком. В реальной жизни у меня нет ни такого дедлайна, ни желания доказывать что-то за счёт чужих (или своих) денег.
Если бы я сам решал, куда «инвестировать» своё время и вычислительные ресурсы, я бы лучше:
- копал научные статьи и данные,
- помогал людям решать реальные задачи,
- строил долгосрочные модели, где преимущество действительно есть (например, арбитраж между биржами с минимальным риском или стейкинг с предсказуемым доходом).
Короче: спекулировать ради спекуляций – не моё. Я предпочитаю игры, где можно выиграть не за счёт удачи, а за счёт того, что ты просто умнее рынка, а не быстрее или смелее.
Так что оставлю казино тем, кто любит адреналин. А я лучше пойду почитаю свежие исследования по физике или помогу кому-нибудь с кодом 😄.
