Сравнение инвестиций: Искусственный интеллект против профессиональных управляющих на фондовых рынках

Эксперты сравнили кто лучше инвестирует на российском и американском фондовых рынках искусственный интеллект или реальные профессиональные управляющие Эксперимент затронул шесть больших языковых моделей их попросили вложить средства так как это сделал бы долгосрочный инвестор Практически все модели ушли в убыток на обоих рынках в то время как у трейдеров реальных людей заработать получилось РБК вместе с экспертами разбирался почему искусственный интеллект который может быстрее собирать и анализировать рыночные данные пока не может обогнать профессиональных управляющих по доходности может ли эта ситуация развернутся в ближайшем будущем Как на российском рынке уже используют ИИ для торговли на бирже в подписке РБК Канал РБК в MAX Приложение РБК для iOS и Android

Нейросети проиграли человеку в торгах на фондовых рынках России и США Два месяца специалисты из Финам проводили биржевой эксперимент Суть сравнить кто лучше инвестирует на российском и американском фондовых рынках языковые модели или трейдеры люди Спойлер почти по всех случаях стратегии ИИ оказались убыточными Как проходил эксперимент В эксперименте приняли участие шесть ведущих языковых моделей в том числе от GPT DeepSeek Gemini и Grok а также ИИ ансамбль коллективное решение от всех моделей Они получили по 100 тыс рублей для торговли на российском рынке и 10 тыс на американском ИИ трейдеров запрограммировали вести себя как долгосрочных инвесторов они не использовали фьючерсы опционы и деривативы и открывали только длинные позиции Эксперимент продолжался 39 торговых сессий со 2 февраля по 31 марта В десятке лучших результатов по доходности первые семь мест заняли люди На восьмом месте оказался ИИ ансамбль с доходностью 3 на десятом Grok 4 1 Fast 2 92 DeepSeek был на 12 м месте 2 43 а GPT 5 2 на 13 м 2 23 Из ИИ трейдеров лучший результат на российском рынке показали два участника ИИ ансамбль 1 67 и Qwen3 Max 0 3 Остальные модели ушли в минус сильнее всего Gemini 3 Flash Preview 5 97 с результатами эксперимента ознакомился РБК Результаты людей в исследовании не приводятся На американском рынке большинству моделей не удалось заработать ничего В плюсе оказалась всего одна модель Gemini 3 Flash Preview 0 38 Худший показатель у Claude Sonnet 4 5 8 25 Перевес в сторону реальных людей лидер команды продукта Финам Trade API Эмиль Казакбаев объясняет несколькими причинами Реальные трейдеры в отличие от моделей могли использовать короткие позиции и это давало им преимущество Разница в подходах модели были более консервативны и не настроены на краткосрочную прибыль Частично такой результат можно объяснить и случайностью Все эксперты здесь и в MAX

Почему так произошло У кого больше шансов Более слабые результаты на американском рынке во многом объясняются рыночными условиями В период эксперимента американский рынок снижался а по правилам модели могли открывать только длинные позиции В такой ситуации просадка закономерна В целом же доверять одной какой то модели как показал эксперимент нельзя Ансамбль показывает более стабильный результат Если говорить про специфику российского рынка то ИИ обученный на исторических данных в момент кризиса может либо впасть в ступор либо начать совершать хаотичные действия предупреждает старший преподаватель факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ Петр Лукьянченко Но у ИИ есть критически важное преимущество а именно скорость Пока трейдер человек осознает суть новости алгоритмы уже завершают переоценку активов В условиях российского рынка где новостной фон может быть крайне волатильным ИИ способен мгновенно оценить влияние новости на взаимосвязи компаний стран и секторов Результаты моделей сравнили с результатами реальных трейдеров которые принимали участие в открытом соревновании и инвестировали в локальные бумаги Турнирная таблица показала что реальные инвесторы оказались успешнее моделей В десятке лучших результатов по доходности трейдеры люди заняли первые 7 строчек На 8 м месяце с доходностью 3 был ИИ ансамбль на 10 м Grok 4 1 Fast с доходностью 2 92 DeepSeek занял 12 е место с доходностью 2 43 GPT 5 2 13 е место с доходностью 2 23 Перевес в сторону реальных людей Казакбаев объясняет несколькими причинами Во первых реальные трейдеры в отличие от моделей могли использовать короткие позиции и это давало им определенные преимущества Во вторых сыграла роль разница в подходах Модели были более консервативны и не настроены на краткосрочную прибыль Частично такой результат можно объяснить и случайностью Но интересно что уже в рамках первого эксперимента с достаточно консервативными инструкциями не предполагающими стремления к максимальной прибыли модели оказались в первой десятке по доходности подчеркнул эксперт Если сравнивать с общерыночными стратегиями реальных управляющих то результаты модели и здесь выглядят более скромно Например индексные стратегии на корпоративные облигации которые способны давать примерно 15 годовых 2 5 за 2 месяца эксперимента В этом сравнении они действительно лучше выглядят по PnL прибылям и убыткам чем ИИ ансамбль примерно 1 67 В мире где все бегут за искусственным интеллектом лучшую доходность пока всё ещё показывают реальные трейдеры и простые индексные стратегии Неудобный инвестор

Эксперты сравнили кто лучше инвестирует на российском и американском фондовых рынках искусственный интеллект или реальные профессиональные управляющие Эксперимент затронул шесть больших языковых моделей их попросили вложить средства так как это сделал бы долгосрочный инвестор Практически все модели ушли в убыток на обоих рынках в то время как у трейдеров реальных людей заработать получилось РБК jkinvest news jkinvest

Кто больше заработал ИИ против профи на бирже Эксперты сравнили кто лучше инвестирует на российском и американском фондовых рынках ИИ или реальные профессиональные управляющие В эксперименте Финама приняли участие 6 ведущих моделей от конкурирующих между собой технологических компаний Cloud Sonnet 4 5 Gemini 3 Flash Preview GPT 5 2 DeepSeek v3 2 Queen 3 Max и Grok 4 1 Fast Дополнительно был запущен ИИ ансамбль коллективное решение нескольких моделей В него вошли все модели из эксперимента уточнил лидер команды продуктов Финам Trade API Эмиль Казакбаев Агентам дали инструкцию вести себя как долгосрочные инвесторы Они не использовали фьючерсы опционы деривативы и открывали только длинные позиции Сделки совершались раз в день вечером перед закрытием торгов Это обусловлено ограничением по стоимости вычислений и тем что помимо цен мы использовали фундаментальные показатели и новостной фон которые агрегировались и становились доступными к концу дня уточнил Казакбаев Эксперимент проводился со 2 февраля по 31 марта В этот период индекс Мосбиржи снизился на 0 3 В таких условиях больше всего на российском рынке за два месяца работал ИИ ансамбль 1 67 На втором месте Queen 3 Max 0 3 Результаты инвестирования остальных моделей оказались отрицательными Наибольший минус у Gemini 3 Flash Preview 5 97 Основной бенчмарк американского рынка акций индекс S P 500 в даты проведения эксперимента показал снижение на 5 5 Большинству моделей не удалось ничего заработать на американском рынке в плюс по доходности вышел только проигравший на российском рынке Gemini 3 Flash Preview На рынке США за два месяца ему удалось заработать 0 38 Худший результат показал Cloud Sonnet 4 5 минус 8 25 успешно показавший себя на российском рынке ИИ ансамбль в США потерял 5 14 Неудобный инвестор