ии

Технический анализ — один из популярнейших инструментов для оценки потенциального движения цен на фондовых рынках. Клиенты БКС могут использовать торговый терминал, который предоставляет доступ к широкому перечню технических индикаторов. В материале рассмотрим, как AI может помочь при подборе индикаторов под свою стратегию.

Технический анализ в терминале

Чтобы воспользоваться элементами технического анализа в терминале БКС сперва необходимо в нем авторизоваться в личном кабинете и перейти в «Терминал».

Инструменты для рисования на графике расположены на вертикальном меню слева. Индикаторы можно найти на горизонтальной панели над графиком.

Применение AI при подборе индикаторов

Чтобы осознанно подходить к выбору стратегии, трейдеру необходимо четко понимать текущее состояние рыночной конъюнктуры. Провести оценку нужно самостоятельно, однако AI способен существенно сократить объем рутины по сбору и агрегации данных. В то же время важно понимать, что не стоит на 100% полагаться на искусственный интеллект.

Мы провели исследование рынка искусственного интеллекта вместе с «Яков и Партнёры». Внутри — оценка экономического эффекта от ИИ, обзор состояния рынка и ключевые тренды.

Главный вывод — в России начался переход от пилотов ИИ-решений к стадии их массового внедрения: компании уже не просто тестируют, а интегрируют их в бизнес-процессы и начинают видеть экономический эффект.

Эффект на бизнес

Экономический эффект от внедрения ИИ получают уже 78% компаний — это на 10 п. п. больше, чем в 2023 году. Наиболее продвинутые в ИИ сектора — ИТ и технологии, телеком и медиа, e-com, банкинг и страхование:

• Оценивают экономический эффект от вложений в ИИ в 8% EBITDA, а совокупный эффект от внедрения ИИ на горизонте года — в 13–21% EBITDA. Это в 2–3 раза выше, чем в других отраслях.
• Вкладывают в ИИ 13-17% ИТ-бюджета (при среднем показателе в 11%) и получают больший экономический эффект.
• Перешли от экономии к заработку: 90% рынка используют ИИ для сокращения затрат, а 70% передовых компаний растят выручку за счёт новых продуктов (в среднем по рынку — 25%).

Глава Nvidia, главной пока компании по производству и разработке чипов для искусственного интеллекта, постоянно напоминает, что соперничество США и Китая в сфере ИИ — это не дуэль чата GPT c DeepSeek, а серьёзная конкуренция по нескольким ключевым направлениям:

1. Энергетика
Китай производит вдвое больше электроэнергии, чем США, при меньшем размере экономики. Тарифы КНР — на 4–8% ниже, а в некоторых регионах для технологических компаний действует дополнительная скидка до 50%. Очевидно, что в таких условиях строительство заводов и дата-центров в Китае значительно дешевле.

2. Чипы
У США — технологическое лидерство, у Китая — производственная мощь. Полупроводниковая промышленность КНР ежегодно удваивает объём, западная — растёт меньше чем на треть.

3. Инфраструктура
Создание дата-центра с нуля в США занимает три года. В Китае могут за выходные построить больницу. Китайцы — непревзойдённые строители, что даёт им колоссальное преимущество в любой отрасли, включая ИИ.

По оценкам Onside, российский рынок генеративного искусственного интеллекта (ИИ) к концу 2025 года достигнет 58 млрд руб., что почти в пять раз превышает показатель 2024 года в 13 млрд руб. 

❕ Ключевым драйвером роста выступают крупные корпорации, ориентирующиеся на внутренние решения из-за повышенных требований к безопасности данных.

⏩ А к 2030 году рынок генеративного ИИ может вырасти до 778 млрд руб., что соответствует среднегодовым темпам роста на уровне 68,1% в 2025–2030 годах. 

Однако такой оптимистичный сценарий напрямую зависит от успешного масштабирования B2B-внедрений в 2026–2027 годах: еще в 2025 году наметился переход от пилотных проектов к промышленным внедрениям, хотя пилоты пока остаются доминирующим форматом.

Их доля в данный момент составляет порядка 55% рынка, при этом на масштабирование пилотов приходится около 30%, а на промышленное внедрение — примерно 15%. Типовые бюджеты пилотных проектов варьируются от 5 до 15 млн руб., без учёта затрат на IT-инфраструктуру. 

Искусственный интеллект (Artificial Intelligence; AI) активно внедряется в повседневную жизнь. Потенциал применения постоянно увеличивается, в том числе в трейдинге. Использование новых технологий всегда связанно с рядом неопределенностей, что вызывает повышенный уровень скептицизма.

Использовался ли AI для трейдинга раньше и какие модели показали себя лучше? Чем вообще может помочь эта технология трейдеру? К каким моделям есть доступ у россиян? На эти и другие вопросы отвечаем в материале.

В теории и на практике

Торговые соревнования с участием AI

Одно из наиболее популярных торговых состязаний среди моделей AI проходило 18 октября – 4 ноября 2025 г. В рамках Alpha Arena в автономном режиме соревновались 6 моделей:

• Qwen 3 Max от Alibaba
• DeepSeek V 3.1 от Alibaba
• Claude 4.5 от Anthropic
• Gemini 2.5 Pro от Google
• Grok 4 от xAI
• GPT-5 от Open AI

Торговля проводилась ограниченным набором криптовалют на децентрализованной бирже Hyperliquid. На старте соревнования модели имели в распоряжении $10 тыс., запрос к каждой из них был одинаковым. Модели могли открыть длинную или короткую позицию, удерживать ее или закрывать.

Российский рынок генеративного искусственного интеллекта (ИИ) к концу 2025 года достигнет 58 млрд руб., что почти в пять раз превышает показатель 2024 года в 13 млрд руб. Ключевым драйвером роста выступают крупные корпорации, ориентирующиеся на внутренние решения из-за повышенных требований к безопасности данных, отмечают эксперты консалтинговой компании Onside и вендора Just AI.

Аналитики прогнозируют, что к 2030 году рынок генеративного ИИ может вырасти до 778 млрд руб., что соответствует среднегодовым темпам роста на уровне 68,1% в 2025–2030 годах. Однако такой оптимистичный сценарий напрямую зависит от успешного масштабирования B2B-внедрений в 2026–2027 годах.

В 2025 году наметился переход от пилотных проектов к промышленным внедрениям, хотя пилоты пока остаются доминирующим форматом: их доля составляет 55% рынка, на масштабирование пилотов приходится 30%, а на промышленное внедрение — около 15%. Типовые бюджеты пилотных проектов варьируются от 5 до 15 млн руб., без учёта затрат на IT-инфраструктуру.

Прочитал жесткий анализ Рональда Пурсера о кризисе университетов. Его главный тезис: ИИ (в тексте рассматриваются чат-боты) — не причина проблем, а их катализатор. Система уже давно больна из-за корпоратизации и превращения знаний в товар.

Вот суть:

1. Технологии вместо смысла. Внедрение ИИ идет по модели «технополиса»: эффективность и оптимизация вытесняют педагогику и критическое мышление. Образование становится просто «доставкой контента».

2. Самопожирание. Университеты, сокращая гуманитарные программы и преподавателей, но инвестируя миллионы в корпоративный ИИ, уничтожают саму основу для осмысленного использования технологий.

3. Порочный круг. Студенты используют ИИ для «списывания» в условиях транзакционной модели обучения. Университеты в ответ покупают детекторы и лицензии, усугубляя гонку вооружений.

4. Бессмысленные дипломы. Рискуем получить ритуал обучения, лишенный содержания, где никто ни во что не верит — по аналогии с «бессмысленными работами».

В этом году произошли множество знаковых событий на рынке ВДО, отмечу два частных, которые показали неспособность традиционных методов оценки риска предупредить инвесторов вовремя:

1. Май 2025: Директор МосГорЛомбарда Алексей Лазутин был уличен в инсайдерской торговле — манипулировал своими акциями на основе неопубликованной информации о прибыльности компании
2. Декабрь 2025: Логистическая группа «Монополия» объявила о техническом дефолте по облигациям на 260 млн рублей, хотя проблемы были видны за месяц

Оба случая демонстрируют одну проблему: инвесторы в облигации узнают о рисках слишком поздно. Но причины разные:
— Лазутин — это риск корпоративного управления (governance risk)
— Монополия — это финансовый риск (financial risk)

С учетом активного развития и внедрения LLM, задался вопросом, что если существует система, которая может выявить оба типа риска за часы вместо недель?

Кейс 1 - МосГорЛомбард

Алексей Лазутин — генеральным директором ПАО МГКЛ — компании, которая управляет сетью ломбардов «Мосгорломбард». Активный участник рынка ВДО. На 11 декабря запланирован новый выпуск облигаций на Санкт-Петербургской Бирже.

Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: РКН заблокировал FaceTime, Snapchat и Roblox, безвиз с Китаем и Саудовской Аравией, Россию внесли в черный список отмывания денег ЕС, в Южной Корее взломали домашние камеры наблюдения, Твиттер Маска оштрафовали в Европе, а также слухи о «чесночной» модели от OpenAI.

Rampage от РКН

🐌 На этой неделе Роскомнадзор заблокировал аж три популярных сервиса. Во-первых, под раздачу за терроризмо-экстремизм и мошенничество попали FaceTime и Snapchat (читай – оставшиеся альтернативы уже замедленному Вотсапу).

Во-вторых, ограничили доступ к серверам Roblox. Игру обвиняют в плохой модерации, из-за чего дети якобы могут найти экстремистский контент или наткнуться в чате на педофилов. Roblox очень популярен в России – у него ежедневная аудитория в 7 миллионов человек, это третий показатель в мире после США и Бразилии. Школьники уже негодуют – проводят похороны Роблокса и записывают грустные тиктоки.