Ни для кого не секрет, что последние годы были отмечены ростом инвестиционной привлекательности разработок, связанных с искусственным интеллектом. Так, в период с 2022 по 2024 год ценные бумаги таких компаний, как Nvidia и Meta Platforms (признана экстремистской и запрещена в РФ), активно занимающихся AI-технологиями взлетели на 507% и 275% соответственно. Параллельно усиливалось и проникновение самого искусственного интеллекта в разные сферы человеческой деятельности, и фондовый рынок не стал исключением.
Однако биржевые гуру далеко не всегда восторгаются перспективами триумфального шествия ИИ по их вотчине. В 2004 году на ежегодном собрании акционеров холдинга Berkshire Hathaway Уоррен Баффет и вовсе сравнил искусственный интеллект с атомным оружием. Согласно CNBC, «оракул из Омахи» предсказал небывалый рост мошенничества на рынке инвестиций по мере развития AI-систем и deepfake-инструментов.
Насколько драматизирует великий инвестор? Чтобы прояснить это, мы решили собрать самые влиятельные pro et contra ИИ в интернет-трейдинге в одной вводной публикации. Нашим собственным разработкам на этой ниве будут посвящены другие, более технические статьи, а из этого текста любой новичок в отрасли сможет получить общее представление о положении дел и основных возможных подводных камнях.
AI-технологии в трейдинге: восемь причин для оптимизма
Экспертный анализ настроений. Благодаря алгоритмическому анализу настроений можно выявлять изменения в настроениях до того, как они распространятся. Искусственный интеллект способен выполнять углубленный анализ рыночных настроений, используя технологии обработки естественного языка (NLP) и алгоритмы машинного обучения. Трейдер может устанавливать критерии для классификации информации по определенным активам, организациям и т.д.
Противодействие мошенничеству. Нейросетевые технологии способны непрерывно мониторить транзакции и активность в блокчейне, выявляя аномалии и мошеннические операции. Алгоритмы могут своевременно информировать о случаях двойных расходов или подозрительных моделях транзакций.
Анализ социальных сетей. Искусственный интеллект способен анализировать большие объемы данных из социальных медиа, выявляя актуальные темы, обсуждения и настроения, связанные с теми или иными ценными бумагами. На основании этих данных нейросеть может прогнозировать потенциальные изменения на рынке, оценивать потенциал новых проектов и находить инвестиционные возможности.
Персонализированные торговые боты. Искусственный интеллект может разрабатывать индивидуальных торговых ботов, которые адаптируются к целям, предпочтениям и уровню риска трейдеров. Такие боты способны анализировать рыночную ситуацию и принимать решения о сделках, основываясь на конкретном профиле каждого пользователя. У алгоритмов есть возможность получения обратной связи, что делает их использование более адаптивным.
Ребалансировка портфеля. Системы, использующие искусственный интеллект, способны проводить оптимизацию инвестиционного портфеля. При этом принимаются во внимание рыночные условия, рисковые факторы и личные предпочтения пользователя. Такой подход позволяет добиться наилучшей эффективности диверсификации активов. Кроме того, нейросеть может моделировать различные рыночные сценарии и на их основе формулировать рекомендации по изменению состава портфеля.
Интеграция с устройствами IoT. Платформы для торговли, основанные на искусственном интеллекте, могут быть интегрированы с устройствами Интернета вещей (Internet of Things). Это создаст новые возможности для применения нейросетей в области трейдинга. Например, пользователи смогут принимать торговые решения и выполнять операции с помощью голосовых команд или других интерфейсов, что сделает трейдинг доступнее для широкой аудитории.
Образование и обучение. В зависимости от уровня прогресса и индивидуального стиля обучения трейдера платформы, основанные на искусственном интеллекте, могут существенно ускорить образовательный процесс. Учебный контент может адаптироваться в реальном времени к личным особенностям, целям и методам обучения каждого трейдера.
Автоматизация маркетмейкинга. Торговые алгоритмы уже давно используются маркетмейкерами и поставщиками ликвидности. Искусственный интеллект способен усовершенствовать процесс маркетмейкинга, гарантируя более высокую ликвидность и стабильность на фондовом рынке. Например, ИИ может анализировать информацию из «биржевого стакана» и корректировать bid-ask spread (разница между самой высокой и самой низкой ценой в книге заказов). В теории, это приведет к узким спредам, быстрому исполнению заявок и общему повышению эффективности рынка.
…И восемь поводов для опасений
Ограниченное понимание рыночных нюансов. Алгоритмы искусственного интеллекта могут не улавливать сложные детали и нюансы, которые влияют на фондовый рынок. Это особенно касается человеческих эмоций и других факторов, связанных с поведением людей. Алгоритмам может быть сложно адаптироваться к внезапным изменениям, вызванным «черными лебедями» или хитроумными манипуляциями.
Зависимость от искусственного интеллекта. Алгоритмы, которые принимают решения за нас, могут привести к ухудшению нашего собственного опыта. Если мы начнем полагаться на торговые боты при принятии решений, то рискуем утратить связь с рынком (или с реальностью как таковой). В лучшем случае это может означать, что рыночные сигналы, которые не способен распознать алгоритм, будут проходить мимо нас. Также есть опасность, что из поля нашего зрения исчезнет процесс принятия ИИ ошибочных решений на основании неверного анализа.
Высокие расходы и опасность монополии. Множество розничных трейдеров и инвесторов наверняка будут стремиться применять искусственный интеллект для торговли. Тем не менее существует вероятность, что затраты на разработку и использование таких торговых роботов окажутся слишком высокими. Кроме того, существует угроза концентрации наиболее действенных алгоритмов у крупных игроков. Если какая-нибудь корпорация создаст бота, который будет обеспечивать 100% точность в торговле, она вряд ли захочет делиться этим достижением с остальным миром.
Угрозы секьюрности. Инструменты, использующие искусственный интеллект, могут подвергаться кибератакам: хакеры могут взламывать биржевые системы с элементами ИИ, получая доступ к торговым ботам и аккаунтам пользователей. В таких ситуациях последствия могут быть значительно серьезнее, чем при взломе системы, где искусственный интеллект не применяется.
Этические аспекты. Применения нейронных сетей в трейдинге сопряжено с определенными моральными дилеммами. Если искусственный интеллект станет доминировать на рынках, его действия могут привести к значительным и непредсказуемым изменениям цен. Это создаст серьезные трудности для «живых» трейдеров, которые не смогут конкурировать с алгоритмами. Торговля в таких условиях окажется несправедливой. Это также может затронуть крупных игроков и монополии. Розничным трейдерам будет сложно подтвердить или опровергнуть эффективность определенного алгоритма, так как у них отсутствует доступ к его коду. В результате существует риск манипуляций алгоритмами в ущерб интересам участников рынка.
Увольнение работников. Среди ИИ-скептиков растет беспокойство, что массовое внедрение искусственного интеллекта в биржевую сферу может привести к сокращению рабочих мест. Автоматизация может «забрать» позиции у аналитиков и менеджеров. С этим сложно поспорить: прогресс вытеснял, вытесняет и продолжит вытеснять устаревающие профессии. При этом сами технологические изменения создают еще больше новых карьерных возможностей. Например, возникают новые специальности, связанные с обслуживанием, ремонтом и управлением машинами и автоматизированными системами. Аналогично и в области трейдинга: хотя ИИ, безусловно, приведет к исчезновению ряда существующих профессий, он также даст толчок открытию новых вакансий.
Гипероптимизация. Чрезмерная оптимизация алгоритмов ИИ может привести к их высокой эффективности в одних рыночных условиях, но к неработоспособности в других.
Проблема ответственности. Решения, принимаемые алгоритмами, зачастую сложно анализировать и верифицировать. Это отсутствие прозрачности создает трудности при определении ответственности владельцев систем. Например, торговый бот на основе ИИ может допустить ошибки, что приведет к финансовым потерям для пользователей, но в силу сложности алгоритма будет трудно выяснить, почему это произошло и кто должен за это отвечать.
AI-технологии на бирже: pro et contra
Интеграция искусственного интеллекта в биржевую торговлю открывает новые возможности, но и создает проблемы. Безусловно, нейросети ждет большое будущее в трейдинге, а вот каким оно будет — во многом зависит от самих игроков. Бытует мнение, что задача трейдера не заработать, а не потерять. Что-то подобное касается и создателей ИИ. Для разработчиков систем искусственного интеллекта приоритетом должно быть не только зарабатывание денег, но и защита пользователей от неожиданных потерь.
Трейдерам же важно не перекладывать ответственность за свои решения на ИИ, хотя соблазн сделать это будет с каждым годом только расти, особенно для новичков и тех, кто хочет озолотиться как можно скорее. Как бы сильно ни эволюционировали AI-технологии за последние годы, не следует забывать, что они все еще лишь инструменты. И если при их использовании найти баланс между возможностями и рисками, то можно будет хорошо прокачаться как трейдер, не возводя при этом технический прогресс в абсолют.
