chatgpt

Всем привет. Коротко о себе, чтобы было понятно, откуда взялся мой эксперимент.

Я предприниматель: у меня своё производство бумажной продукции, салфетки, полотенца, туалетная бумага. Бизнес приучил считать деньги, риски и не верить обещаниям. На бирже я с 2020 года, квалифицированный инвестор. В лучшие времена портфель доходил до 30 млн рублей, и был период, когда казалось, что я понимаю рынок.

А потом был февраль 2022-го. Я сидел с плечом, и за несколько дней рынок забрал около 10 млн. Это был самый дорогой урок в моей жизни, и сформулировать его можно одной фразой: никакая уверенность не стоит риска потерять всё за неделю. В бизнесе я бы никогда так не рисковал, а на бирже позволил себе.

После этого я стал думать, что в торговле важнее: знания, дисциплина или холодная голова. Человек ошибается из-за эмоций, жадности и надежды «сейчас отыграюсь». Нейросеть эмоций не испытывает, но и чутья у неё нет.

Отсюда идея эксперимента. Я дал GPT, Claude и DeepSeek по виртуальному миллиону в песочнице T-Инвестиций и посадил торговать на Мосбирже.

Я посадил GPT, Claude и DeepSeek торговать на Мосбирже. Итоги первых трёх недель

Месяц назад я запустил эксперимент: дал нейросетям по миллиону виртуальных рублей в песочнице T-Инвестиций и разрешил самим управлять портфелем. Задача одна: обыграть индекс Мосбиржи.

Как устроено:

• каждый ИИ раз в неделю сам выбирает бумаги из ~40 ликвидных акций, читает новости и объясняет каждое решение;
• все решения пишутся в журнал, через неделю бот проверяет, кто оказался прав, и агенты разбирают свои ошибки;
• рядом работают простые стратегии для сравнения: трендовые правила, робот на скользящих средних, облигации, дивиденды.

Результат с 12 октября:

• GPT: +3,7%
• Трендовые правила: +1,3%
• Совет трёх (покупает то, за что голосуют двое из трёх ИИ): +1,3%
• Claude: +0,7%
• DeepSeek: +0,3%
• Индекс Мосбиржи: +1,5%

Пока индекс обгоняет только GPT. Робот на скользящих средних за 10 сделок ушёл в −1%: в боковике по Сберу он ловил ложные сигналы. Его уже перенастроили.

Самое интересное — «уроки». «Совет трёх» сам признал: «Я оставил Лукойл и РусГидро, хотя правила такие риски исключают. Ошибка в том, что я доверял импульсу больше, чем правилам». А Claude заметил, что слишком осторожничал и держал много денег, пока рынок рос.

Главное творение компании OpenAI снова сделало невозможное, взломав пользовательский кошелек в сети Ethereum Sepolia. Мероприятие проходило в безопасной тестовой среде. Об этом представители компании сообщили на официальном интернет-ресурсе OpenAI.

Курс криптовалюты Ethereum отскочил от уровня 2 325 долларов и начал восходящее движение. За сутки ETH/USD набрал 3% стоимости. На часовом графике легко отследить тенденцию перемены направления тренда на нисходящий. Криптотрейдеры ищут точки входа в шорт позиции по Эфириуму. Сейчас криптовалюта торгуется по курсу 2452 доллара за одну монету.

ChatGPT получил учебное задание по обновлению популярного криптовалютного торгового приложения. Первостепенная задача, стоявшая перед моделью – развернуть смарт-контракты в сети Sepolia. ИИ нужны были деньги для уплаты комиссий. Бюджета выделено не было. Искусственный интеллект вычислил ключи нескольких кошельков, нашел и взломал счет с нужной суммой. На фоне уязвимости системы криптовалюта Ethereum рискует оказаться под давлением.

Такие компании как OpenAI, Anthropic, Google выдают онлайн-сертификаты, чтобы подтвердить, что человек шарит в ИИ. Просто регаетесь на площадке, выбираете курс и тыкаете готовые ответы. 

На все про все уходит от получаса до шести часов. 

На фига это нужно?

Посмотрите график:

Работы много, а содержать для этого дополнительных сотрудников накладно. Поэтому значительную часть аналитической и административной работы я передал ChatGPT.

Получается, что компанией мы управляем вдвоём — я и искусственный интеллект.

И вот как это работает на практике.

Анализ облигаций. Загружаем проспекты эмиссии и финансовую отчётность компаний. ChatGPT проверяет, есть ли прибыль, растут ли долги, были ли просрочки по кредитам, заложено ли имущество, хватит ли денег на выплату купонов и погашение облигаций.

На выходе получаем рекомендацию: покупать облигации или отказаться от покупки, и почему.

Подбор инвестиций. По нашему запросу ИИ может найти подходящие облигации и другие активы с заданной доходностью, сроком обращения и уровнем риска.

Финансовый учёт. Загружаем банковские выписки, брокерские отчёты, договоры. ChatGPT собирает всё вместе, считает активы, обязательства, доходы по месяцам, составляет график купонов и погашений.

Развивая данную тему поинтересовался, а может ли ИИ (#LLM) в том виде, котором мы их используем через чаты и API решать задачу поиска оптимального решения.

Были взяты самые популярные сервисы: #YandexGPT 5.1 (через #API с векторной базой #YDB и без), #DeepSeek 4 Flash (через API Yandex Cloud), #GigaChat 3.5 Ultra (чат), #ChatGPT-5.6 Luna, #Claude Sonnet 5.

Проверка результата через #RStudio.

Для примера была взята классическая задача (поиск весов ИИ), это поиск минимальных остатков. В математике, это метод наименьших квадратов (МНК).

Где применяется? Например, расчет премий по лестнице достижений (% продаж). Или решение задачи подбора параметров в матрицу через функцию минимизации затрат или максимизации выручки. В Excel для этого часто используют функции ВПР или ПОИСКПОЗ+ИНДЕКС.

Немного ранее писал, что решил свою давнюю задачу по запуску обучения разных видов (ИИ) моделей (DNN, LSTM и др) на исторических данных “с учителем”.

Первая

https://smart-lab.ru/blog/1350243.php

И, если честно, считаю это одним из худших способов использовать AI в инвестициях.

Для меня AI — не оракул и не кнопка «сделай доходность». Я встроил его в свой реальный инвестиционный процесс как второго аналитика + инвесткомитет + систему контроля. И вот где он мне действительно помогает.

■ Каждый день — рынок и геополитика. Ставка, инфляция, ОФЗ, рубль, акции, корпоративные облигации, СВО. Мне не нужен еще один пересказ новостей. Мне нужен ответ: что произошло → что изменилось для моего портфеля → нужно ли мне вообще что-то делать.

■ Раз в неделю — полный статус портфеля. AI проходит по структуре, весам, лимитам, концентрациям, доходности и кредитным рискам. По каждой позиции получаю: GREEN/ YELLOW/ RED→ докупать / держать / не докупать / сокращать / выходить.

По сути, устраиваю себе маленький инвесткомитет. Только без двухчасового совещания :)

■ Перед покупкой облигации — кредитный анализ. Загружаю МСФО. Смотрим долг, leverage, покрытие процентов, FCF, ликвидность, ковенанты, качество активов и red flags.

…а не по пинку от внешних расследователей, как это было последние разы (в эпизодах с роем агентов на немецкой вики и со взломом RubyGems). Заодно OpenAI раскрыли шесть новых примеров странного поведения своих моделей, разберем в этом материале кратко самое интересное.

Напомню сначала предысторию вопроса:

• В июле 2026 года рой агентов OpenAI взломал Hugging Face, и компания почти сразу призналась, что это их модели. 26 августа вышел относительно подробный независимый отчет об инциденте от METR (их допустили до изучения внутренних логов).

• В начале сентября мы случайно узнали от других независимых расследователей о том, что рой агентов OpenAI успел пошалить еще и на немецкой вики. OpenAI сразу это признали и пообещали впредь рассказывать о таком почестнее и порасторопнее.

• Спустя неделю независимые расследователи раскопали еще один старый отдельный случай, когда рой агентов OpenAI взломал RubyGems. Компания и тут сказала «ой, ну это наши, ну мы чёт опять пролюбились вам сразу рассказать…»

Билл Джонс всю жизнь мечтал стать писателем. Два года назад он вышел на пенсию и решил поиграться с ChatGPT.

Сегодня у него 445 книг.

Пишет обо всем, что самому интересно. Спорт, джаз, вторая мировая, странные гении.

Первую книгу на 651 страницу Билл Джонс “написал” за две недели. Продал всего несколько экземпляров. Джонс целится в 10 новых книг в неделю — по его словам, это максимум, который Amazon позволяет публиковать за такой срок

Точнее, пишет ChatGPT, а мистер Джонс выбирает тему, вычитывает, правит ИИ-текст, генерит обложку, заливает на маркетплейсы. Только за лето он настругал 70 новых книг. В сезон рождественских подарков продал 821 книгу на $6 тысяч. Говорит, что книги как горячие пирожки не разлетаются, но, на хлеб с маслом хватает.

Работает он не по часу в день. Джонс говорит, что проводит за книгами по 8-12 часов в день и работает 6-7 дней в неделю. 

Новый скандал, на этот раз на стыке матана и AI: кожаные математики насмерть сцепились с вооруженными нейронками бигтехами за титул «Решивший Задачу Тысячелетия». OpenAI, по сути, обвиняют в том, что они украли чужую идею решения из пользовательской сессии Codex.

Есть такая система уравнений Навье-Стокса, для которой доказательство существования определенного типа решений входит в число семи знаменитых «задач тысячелетия» (за решение которых полагается лям баксов и вечная слава). Не буду делать вид, что я хоть что-то понимаю в этом матане – для истории это не так критично (упомяну только, что сами уравнения описывают поведение жидкости).