В эпоху роботизации и искусственного интеллекта, когда алгоритмы управляют финансовыми рынками, этот вопрос становится все более актуальным. Так что же лучше инвестирует: роботы или люди? И вообще, есть ли шанс у инвестора-человека из плоти и крови состязаться в доходности с алгоритмами? Может ли традиционный инвестор с человеческими руками и мозгом переиграть бездушную и очень быструю машину в деле извлечения рыночной альфы? Интересный вопрос, не так ли: многих инвесторов затрагивает, очень многих.
Преимущества и недостатки роботов
На стороне роботов – алгоритмические торговые системы, способные обрабатывать огромное количество информации и принимать мгновенные решения. Эти системы лишены человеческих слабостей, таких как эмоции, предубеждения и страх. Роботы могут работать круглосуточно, анализируя данные и находя оптимальные точки входа и выхода из сделок, что позволяет им опередить многих человеческих инвесторов. Надежда человека здесь в том, что ИИ наследует наши человеческие пороки. Были случаи каскадного обрушения рынка под влиянием массивных продаж алгоритмов, для которых сложно было найти причины.
Самый известный пример – Flash Crash 6 мая 2010 года в США. Крупный участник запустил автоматический алгоритм продажи примерно 75 тыс. фьючерсов E-mini S&P 500 на сумму около $4,1 млрд. Алгоритм ориентировался на объем торгов, но не учитывал цену и время. На фоне уже тонкой ликвидности это запустило цепную реакцию: высокочастотные участники начали быстро передавать позиции друг другу, часть автоматических систем отключалась, ликвидность исчезала, и падение перекинулось с фьючерсов на ETF и отдельные акции. Регуляторы SEC и CFTC прямо писали, что взаимодействие автоматических программ и алгоритмических стратегий способно быстро привести рынок в беспорядочное состояние.
Еще один наглядный кейс – Knight Capital в 2012 году. Ошибка в торговом ПО привела к отправке миллионов ошибочных заявок в рынок. За считаные минуты компания накопила огромные нежелательные позиции и в итоге потеряла почти пол миллиарда долларов. SEC отдельно отмечала, что технологическая ошибка одной фирмы может создать каскад продаж и негативно повлиять на весь рынок.
На стороне человека остается способность работать с тем, чего алгоритм раньше просто не видел. Модель прекрасно ищет закономерности в огромных массивах данных, но новый кризис, смена бизнес-модели, необычное поведение менеджмента или технологический сдвиг могут не иметь подходящего аналога в истории. Здесь опытный инвестор способен сделать качественный вывод раньше, чем новая реальность накопит достаточно данных для машины. Именно поэтому успех таких инвесторов, как Уоррен Баффет, сложно свести к одной формуле: цифры для него важны, но вместе с ними оцениваются качество бизнеса, конкурентные преимущества и способность компании оставаться сильной через десять-двадцать лет. Робот считает быстрее, но человек может задать вопрос: а что сейчас происходит другого, в чем отличие от прошлых ситуаций, происходит ли что-то такое, чего еще не было и как на это надо реагировать?
В ситуации роботы против людей: кто лучше инвестирует, не стоит забывать о социальных и культурных аспектах. Инвестор-человек может лучше понимать мотивы и потребности людей, что позволяет ему принимать более точные решения об инвестициях в компании, предлагающие товары и услуги для человеческого потребления.
Тем не менее, комбинированный подход к инвестированию может стать идеальным решением. В вопросе роботы против людей: кто лучше инвестирует, возможно, самый удачный вариант – использовать силу алгоритмов для технического анализа и принятия быстрых решений, а человеческий интеллект и интуицию – для стратегического планирования и разбора более сложных сценариев.
И, все же, есть ли у людей шанс?
Если рассуждать строго, то времена, когда инвестиции были исключительно делом человека, уже давно прошли. Сегодня роботы и алгоритмы играют важную роль в мире инвестиций, особенно на фондовых биржах. Они выполняют большую часть операций. Но есть ли у людей шансы “победить” этих безупречных игроков? На их собственном поле?
Алгоритмы и роботы, безусловно, имеют преимущество в определенных аспектах торговли. Они могут обрабатывать огромные объемы информации в доли секунды, не устают и не подвержены эмоциональному стрессу. Они быстро реагируют на изменения рынка. И могут оперировать 24/7 без перерывов и отдыха.
Однако, несмотря на все эти преимущества, у людей все еще есть шанс в мире инвестиций. И вот почему.
Во-первых, человек способен на творческое и гибкое мышление и мы это частично подсветили в предыдущем абзаце. Это означает, что инвесторы могут использовать свою интуицию и опыт, чтобы увидеть возможности, которые алгоритмы могут пропустить из-за отсутствия сопоставимых данных.
Во-вторых, люди могут лучше понимать контекст и принимать решения, основанные на социальных и политических факторах. Эта сфера может быть сложной для понимания и анализа для алгоритмов, поскольку нейросеть или ИИ – они же не живут, не проживают жизнь в том смысле, в котором это важно для человека.
В-третьих, люди способны управлять рисками лучше, чем алгоритмы. Как бы это странно не звучало. Инвесторы могут принимать решения, которые отражают их индивидуальную степень риска и финансовые цели. Т.е. более тонко работать с рисками, исходя из индивидуальных особенностей инвестора. В то время как алгоритмы обычно работают по строгим правилам.
Так что ответ на вопрос: “Есть ли шанс у людей выигрывать на бирже у алгоритмов?” — Да, есть. Человеческий элемент все еще важен в инвестициях. Вместо противостояния “люди против роботов”, возможно, идеальный подход заключается в сочетании лучших сторон человека и нейросети. Возможно, путь в создании гибридной модели, которая использует технологии для улучшения, а не замены человеческого мышления в фондовом рынке.
Как использовать нейросети и искусственный интеллект для улучшения результатов в инвестициях
Нейросети способны оказывать огромное влияние на мир инвестиций и уже оказывают: не зря топовые Инвест Банки вроде Морганов ми Голдманов тратят сотни миллионов долларов на внедрение ИИ в процессы принятия решений. Ведь машина может обрабатывать огромные объемы данных, учиться на основе своего опыта и выявлять корреляции быстрей и лучше человека.
Одним из наиболее перспективных применений нейросетей в инвестициях является прогнозирование движения цен акций. Нейросети могут анализировать множество факторов, включая исторические данные о ценах, новости, экономические индикаторы и многое другое, чтобы сформировать прогнозы о будущем поведении цен. Да, для этого потребуются колоссальные вычислительные мощности. Но, рано или поздно, это время настанет.
Искусственный интеллект также может помочь в автоматизации рутинных задач, таких как мониторинг рынка и выполнение торговых операций. Это освобождает время инвесторов для более сложных задач, таких как анализ стратегий и управление рисками.
Однако, стоит помнить, что использование ИИ и нейросетей в инвестициях не является “серебряной пулей”. Они представляют собой мощные инструменты, которые могут значительно улучшить результаты. Но они также требуют глубокого понимания и аккуратного использования. Неправильное применение этих технологий может привести к значительным потерям. Все мы видели, как “роботы” сливали рынок во время начала пандемии коронавируса.
Примеры использования нейросетей и ИИ крупными инвест банкирами
Нейросети давно перестали быть игрушкой энтузиастов. Goldman Sachs использует AI в количественных инвестиционных стратегиях, Morgan Stanley содержит отдельную исследовательскую команду машинного обучения для Investment Management и Electronic Trading, а трейдеры J.P. Morgan уже называют генеративный ИИ одной из главных технологий, которая изменит торговлю в ближайшие годы. Машина может перелопатить такие массивы котировок, новостей, отчетности и альтернативных данных, которые человеку не осилить даже с десятью мониторами, литром кофе и полным отсутствием личной жизни. При этом итоговое решение в чувствительных объемах пока что роботам никто не отдает, но в качестве ИИ адвайзора технология набирает обороты.
У Goldman AI уже используется непосредственно в инвестиционном процессе. В 2026 году глобальный co-head Quantitative Investment Strategies Osman Ali рассказывал, что искусственный интеллект меняет количественные стратегии: модели используются для поиска закономерностей в больших массивах данных, построения сигналов и анализа того, как меняется эффективность рынков. Параллельно Goldman перестраивает внутренние процессы вокруг AI в рамках One Goldman Sachs 3.0.
У банка Морган Стэнли есть отдельная Machine Learning Research Team, которая работает в том числе с Investment Management, Fixed Income и Electronic Trading. Среди направлений — анализ временных рядов, NLP для финансов, рекомендательные системы и LLM. То есть это уже не экспериментальный чат-бот для сотрудников, а полноценный исследовательский контур для торговых и инвестиционных задач.
J.P. Morgan банк активно внедряет AI именно в торговую инфраструктуру. В его глобальном опросе трейдеров в 2026 году 43% участников назвали generative AI технологией, которая сильнее всего повлияет на торговлю в ближайшие три года, еще 18% выбрали machine learning/NLP. Это хорошо показывает, куда сам рынок движется: AI становится частью исполнения сделок, анализа данных и электронной торговли.
Роботы против людей: выводы
Большая часть спекулятивных операция на современном фондовом рынке совершают именно роботы. Поэтому в трейдинге ответ на вопрос уже предрешен. С другой стороны, именно люди пока что пишут алгоритмы. Ключевое слово здесь “пока”. Ведь генеративные текстовые нейросети уже добрались до программного кода и ответ вопрос “когда нейросети полностью захватят кодинг инвестиционных систем” – он как будто бы не в таком уж и далеком будущем. Возможно уже наше поколение столкнется с так называемой технологической сингулярностью в машинном трейдинге, когда человек перестанет понимать те подходы, которые заложены в трейдинговом торговом софте (автософте).
Тем не менее, сегодня мы разделяем точку зрения тех специалистов, которые считают, что будущее за синергией человека и машины. В крайнем случае, возможно, в какой-то мере помогло бы чипирование инвесторов для использования обоих преимуществ: человеческой сущности и силы нейросетевой мысли! В любопытные времена мы живем, товарищи инвесторы, не так ли?
