Искусственный интеллект: друг или враг инвестора? Что ждет финансовые рынки по мере внедрения нейросетевых технологий

Ни для кого не секрет, что последние годы были отмечены ростом инвестиционной привлекательности разработок, связанных с искусственным интеллектом ^[1]. 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 ^[2], «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 ^[3]) и алгоритмы машинного обучения ^[4]. 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 ^[5]. Системы, использующие искусственный интеллект, способны проводить оптимизацию инвестиционного портфеля. При этом принимаются во внимание ^[6] 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 ^[7]). 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 ^[8]. 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 ^[9] (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 ^[10] и других факторов, связанных с поведением ^[11] 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 ^[12]. 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 ^[13] 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 ^[14], 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 ^[15], 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 ^[16], 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.