llm

Выпущена обновленная версия платформы MetaTrader 5 в бета-режиме.

Главное нововведение этого обновления — встроенная поддержка Model Context Protocol (MCP) и агентного искусственного интеллекта. Благодаря этому терминал и MetaEditor получают встроенного AI Assistant, который помогает анализировать рынки и торговую активность, разрабатывать программы на MQL5, объяснять код, находить ошибки и автоматизировать решение сложных задач. Кроме встроенного помощника, платформа поддерживает подключение внешних ИИ-агентов, совместимых с MCP, включая OpenAI Codex, Claude Code и другие решения.

Еще одним важным нововведением стала поддержка Passkey — современного механизма защиты торговых счетов. Passkey обеспечивает дополнительный фактор аутентификации при входе в аккаунт, защищая пользователей от фишинга и несанкционированного доступа. Хранить ключ можно как на мобильном устройстве, так и на аппаратном ключе безопасности.

Для разработчиков мы существенно улучшили MetaEditor. В редакторе появились долгожданные функции сворачивания блоков кода и подсветки всех вхождений выделенного идентификатора, упрощающие работу с большими проектами.

Скотт Александр написал пост о том, что AI-суперпредсказатели (современные LLM со специальной обвязкой, заточенной под эту задачу) дескать уже сейчас соревнуются в корректной оценке вероятностей разных событий плюс-минус на равных с топовыми человечьими суперфоркастерами.

Он там приводит в пример FutureSearch – один из таких специализированных ИИ-инструментов, который находится в более-менее открытом доступе. Естественно, я не мог упустить возможность потестировать его!

Смотрите, я на той неделе писал о возможности сделать на Полимаркете ставку на то, что Путин останется у власти как минимум до конца текущего года, по «цене» 86% (что эквивалентно «доходности к погашению» в размере 37,5% годовых в долларах). Сейчас уже вероятность поднялась до 89% (прибыль 3,5% за неделю, noice!), но всё равно остается на глаз довольно низкой.

Так вот, я попросил этот самый FutureSearch оценить вероятность ухода Путина с поста президента до конца года по любым причинам – результат можно наблюдать на приложенном скриншоте.

Это моя вторая часть заметок с Perm Winter School '26, некоммерческой научно‑практической конференции.

В первой части я рассказал, что если просто взять котировки, скормить их нейросети попросив предсказать куда пойдёт рынок завтра, то скорее всего получится красивая иллюзия, которая может выглядеть убедительно, но в реальной жизни всё закончится убытками. Первая часть была довольно популярна и собрала 103 комментария, хотя многие написали что‑то вроде «Вы просто не ту модель пробовали», «Нужно больше данных», «Надо давать нейросети не график OHLCV, а что‑то другое».

И в целом я согласен с таким ходом рассуждений, потому что из конференции я вынес не то, что нельзя заработать на бирже, а то, что большинство частных трейдеров решают вообще не ту задачу.

Когда мы смотрим на график конечно же сразу возникает вопрос — вверх или вниз? И вся индустрия трейдинга построена на этой бинарной ловушке — что на рынке всего две кнопки:

Я побывал на Perm Winter School '26, это такая ежегодная научно‑практическая конференция, объединяющая студентов, ученых и экспертов из финансовой, ИТ и экологической сфер. Она некоммерческая.

И если честно на ней я надеялся услышать что‑то вроде того что «ИИ уже почти научился зарабатывать на рынке, осталось чуть‑чуть шлифануть».

Но получилось наоборот — если обобщить опыт всех спикеров и дискуссии, которые я услышал, то картина будет довольно неприятной для тех кто до сих пор ищет «кнопку бабло» в теме больших языковых моделей (LLM).

На конференции было порядка десяти докладов и в один текст статьи это не оформить — он получится слишком длинный, поэтому в этой первой части статьи о Perm Wesna School '26 я разберу популярный миф о том, что ИИ хорошо предсказывает финансовый рынок.

Конференцию организовали классический и технический университеты города Перми.

Немного теории

Я считаю дивидендный сезон на российском рынке хорошей возможностью получить годовую доходность по акции за несколько месяцев. Остальную часть года я могу держать деньги в инструментах с постоянной доходностью и с меньшим риском. В 2025 году это были корпоративные облигации. Сейчас часть из них погасилась и свободный кэш как раз можно использовать для получения небольшой дополнительной прибылиЕжегодно компании выплачивают дивиденды с прибыли, которую получили за год. И обычно эти выплаты приходятся на летний сезон с мая по конец июля. Это каскадные выплаты, и многие участники рынка пытаются максимизировать прибыль от этих выплат.

Ради чего это все?

Ради 12-13% доходности годовых за 3 месяца. Нужна она или нет — решать каждом самостоятельно.

Дивиденды и отсечка

Дивиденды — это часть прибыли компании, которую платят акционерам. Чтобы получить выплату, нужно купить акции до даты отсечки (последний день с правом на дивиденды, T).

В интернете существует много ресурсов, в которых указаны даты отсечек, прогнозы по выплатам, индекс надежности выплат и вероятность закрытия дивидендного ГЭПа

Китай за несколько лет превратился во второй глобальный полюс искусственного интеллекта — здесь одновременно растут государственные вложения, корпоративные бюджеты, число базовых моделей и прикладных продуктов на их основе.

При этом китайский рынок ИИ нельзя описывать только через хайп вокруг отдельных известных LLM моделей. Его реальная логика строится на связке государства, облаков, вычислительной инфраструктуры, крупных интернет-экосистем и быстро взрослеющих ведущих стартапов. Именно поэтому Китай сегодня интересен не только разработчикам и техническим специалистам, но и инвесторам, которые хотят понять, где в этом рынке лежит устойчивая монетизация, а где просто громкий новостной шум.

Почему китайский ИИ важен уже сейчас

На макроуровне Китай к 2026 году закрепился в статусе одного из двух ключевых мировых хабов ИИ наряду с США. Это видно не только по политическим декларациям и новостям в СМИ, но и по структуре капитала: совокупные инвестиции в ИИ в Китае в 2025 году оцениваются примерно в $94 млрд, из которых около $56 млрд приходится на государство, $24 млрд на корпорации и еще $14 млрд — на частный VC.

В журнале Компания вышел интересный материал про то, как развивался инвестиционный анализ, про использование ИИ в инвестициях и дебаты LLM моделей. В тексте есть и про нас, DLFY, как про первый российский сервис, который симулирует заседание целого инвестиционного комитета в цифровом формате.

Делимся ссылкой 👇

ko.ru/articles/soobrazhat-za-troikh-kak-kachestvo-investitsiy-svyazano-s-kolichestvom-ii-analitikov/