Заменит ли ИИ торговых роботов на бирже?

Торговые роботы уже не одно десятилетие с переменным успехом пытаются решить задачу приумножения капитала инвесторов. Сейчас к ним на подмогу приходят технологии с использованием искусственного интеллекта. Они не только научились решать трудоемкие задачи, но и привлекают на рынок новых инвесторов. Однако рискнуть и полностью доверить им управление своим капиталом пока готовы немногие участники рынка. Об этом рассказал Вячеслав Благирев, директор по инновационному развитию продуктов «Финама», в эксклюзивном материале для журнала «Эксперт».

Что такое торговые роботы

Торговый робот — это запрограммированный математический алгоритм, который рассчитывает сигналы на вход и выход из сделки и транслирует заявки на биржу. Эффективность идеи всегда просчитывается на исторических данных, но это не дает никакой гарантии, что стратегия будет зарабатывать в будущем.

Торговые роботы начали активно использоваться в биржевой торговле в 2007–2009 гг. Расцвет алгоритмического трейдинга пришелся на середину прошлого десятилетия, когда и в США, и в России порядка 90% сделок в отдельных сегментах рынка, например по фьючерсам, совершали роботы.

Сейчас этот показатель, по оценкам, уменьшился примерно до 70% в США и до 45–55% в РФ из-за роста числа частных инвесторов, которые в основном используют «ручной режим» торговли. Также увеличились объемы средств в управлении у фондов. Из-за своих огромных объемов они вынуждены покупать и продавать актив «руками», иногда несколько дней, чтобы сильно не сдвинуть цену бумаги.

Еще до массового внедрения ИИ качественные роботы начали мигрировать в сторону самообучения. Многие из них «научились»:

• уменьшать позиции при росте волатильности;
• использовать разные торговые алгоритмы в зависимости от смены характера рынка;
• дробить заявки и контролировать проскальзывание;
• постоянно ретроспективно запускать «дообучение» своей модели;
• адаптивно и гибко управлять лимитами.

Почему ломаются роботы

Даже прибыльные стратегии могут внезапно начать приносить убытки. Причин здесь может быть несколько. Самая распространенная из них — это изменение характера самого рынка. Так, летом 2026 г. Индекс МосБиржи падал на 15%, но внутри этого движения были почти мгновенные развороты вверх на 3–4%. Многие стратегии интерпретировали их как окончание цикла снижения и покупали бумаги. В результате, по оценкам, порядка 60–70% роботов либо резко снизили прибыльность, либо ушли в убыток.

Можно выделить следующие причины «поломки» роботов:

• Заложенная в алгоритм закономерность перестает работать.
• Рост волатильности вызывает формирование «ложных» сигналов.
• Увеличение спредов котировок и снижение ликвидности приводит к росту проскальзывания, то есть когда реальная сделка заключается по цене хуже, чем рассчитанная алгоритмом.
• Ноу‑хау стратегии становится известно многим участникам, и на всех не хватает ликвидности.

Человеческий фактор и взаимодействие роботов

Человеческие ошибки тоже приводят к крупным потерям. Так, 1 августа 2012 г. одна из крупнейших на тот момент трейдерских компаний — Knight Capital — запустила новое программное обеспечение, но по ошибке программиста в ней остались куски старого кода. В результате за 45 минут торговли компания получила около $450 млн убытка.

Роботы могут сломаться и под влиянием других роботов. 6 мая 2010 г. британский трейдер Навиндер Сингх Сарао за миллисекунды выставлял и снимал огромные заявки на продажу фьючерсов. Видя их, другие алгоритмические системы стали активно продавать, в результате чего за несколько минут 3 ведущих американских фондовых индекса — Dow Jones, S&P 500 и NASDAQ — рухнули на 9%.

Чем ИИ поможет трейдерам

Классический робот — это запрограммированный калькулятор. Он делает ровно то, что ему написали: быстро, без эмоций, без сна, но и без понимания. ИИ же анализирует не только заложенный алгоритм, но и контекст.

В сравнении это выглядит так:

• Торговый робот видит: «Цена пробила уровень — покупаю».
• ИИ видит: «Цена пробила уровень, но объем торгов низкий, новостной фон негативный, ФРС завтра заседает — подожду покупать».

Но пока рассуждения ИИ не гарантируют улучшения результатов работы классической алгоритмической стратегии.

Однако ИИ хорошо справляется со следующими задачами:

• Поиск данных, их анализ и выявление в них аномалий. Данные могут быть любыми — от отчетностей эмитентов до исторических котировок.
• Мониторинг новостей и предложения по реагированию на них.
• Написание программного кода разработанной трейдером стратегии и ее тестирование на исторических данных.

 📌 Подробнее о будущем ИИ в торговле на бирже
✅ Подписывайтесь на телеграм-канал Финам Инвестиции и Торговые сигналы, а также на наш канал в MAX