С любопытством наблюдаю за тем, как участники финрынков и крипты пытаются прикрутить ChatGPT или Claude к своей работе, и испытываю эффект дежавю: на рынок выходит новая технология, и вместе с ней проявляется старая как мир вера в то, что теперь-то наконец найден способ стабильно зарабатывать, быть свободным и финансово независимым, не разбираясь в происходящем самому.

Сейчас в роли Deus ex Machina выступают LLM. Люди загружают скриншоты графиков в ChatGPT или Claude, просят растолковать очередную новость или объяснить, что происходит с ценой, нарисовать самые точные уровни и проанализировать графики, и ждут в ответ готового сигнала - покупать или продавать. Подход к работе кажется новым, но для меня это третье или четвертое переиздание одной и той же истории.

80-е. С приходом персональных компьютеров технический анализ впервые стало возможно по-настоящему автоматизировать, и индустрия быстро разделилась на два подхода. Toolbox-программы просто считали индикаторы и рисовали графики, оставляя решение трейдеру. Black box-поделки шли дальше: выдавали готовый сигнал на покупку или продажу по правилам, которые разработчик не раскрывал. Купившим такую систему оставалось верить на слово и исполнять сигналы вслепую, отсюда собсно и название - "черный ящик". Сама идея, что закрытая для понимания система знает о рынке больше, чем сам инвестор, родилась именно тогда, и неплохо кормила разработчиков таких поделок.

90-е. Платформы вроде MetaStock и TradeStation превратили технический анализ в массовый продукт: сотни встроенных индикаторов, автоматический скрининг рынков и стрелки "buy/sell", нарисованные прямо поверх свечей. Программировать самому уже не требовалось - сигнал сразу появлялся на экране, оставалось только покупать и продавать и стабильно зарабатывать, но вот почему-то большинство людей все еще не побеждало рынок.

2000-е. После запуска MetaTrader 4 в 2005 году настала эпоха торговых роботов и советников (EA). Индустрия предложила неэффективному большинству простую сделку: купи готовую систему, поставь её на торговый счет, и она будет зарабатывать, пока ты спишь. По факту абсолютное большинство таких решений либо было подогнано под исторические данные, либо ломалось при первой же смене рыночного режима, принося владельцам стабильные убытки вместо обещанной стабильной прибыли.

Сегодняшний виток на первый взгляд выглядит иначе, потому что с моделью можно "поговорить". Но по сути это тот же черный ящик, который научился объяснять себя человеческим языком, и в этой детали - Дьявол. Старый черный ящик хотя бы выдавал проверяемый сигнал, который можно было бэктестить. Языковая модель выдает убедительно звучащий нарратив, который может опираться на реальную закономерность, а может быть красиво упакованной галлюцинацией, и отличить одно от другого на глаз почти невозможно.

Финансовый рынок - это не задача вида "если А, то Б". Он не бинарен и не линеен. На цену актива одновременно влияют тысячи факторов: от макроданных и позиционирования на деривативах до ликвидности, регуляторных новостей и настроения толпы, и вес этих факторов постоянно перераспределяется. Модель "если-то", сколько её ни улучшай, стабильно не будет приносить деньги на финансовых рынках, увы. Поэтому мечта, что очередная технологическая новинка наконец скажет, когда именно выгодно покупать и продавать, и останется только успевать бегать в банкомат за свежей прибылью - это всё та же ванильная мечта 80-х, просто в новой обертке.

Я сам, разумеется, активно использую LLM в своей работе, просто в другой роли: не как оракула, предсказывающего куда пойдет биток или российский рынок, а как инструмент для трех конкретных задач:

— Обработка больших массивов данных, которые вручную просто нереально прогнать: ончейн-метрики, объёмы на споте и деривативах, потоки в стейблкоины и в ETF и т.д.
— Создание собственных инструментов анализа и дашбордов - например индикаторов, которые построены поверх сырых он-чейн или ценовых данных. Этот инструмент сам по себе не даёт торговой рекомендации для меня, но он даёт более прозрачную картину, с которой дальше работаю уже с позиции своего опыта.
— Поиск исторической информации - как рынок реагировал на конкретные типы событий в прошлом, какие были корреляции и последствия. Это то, что физически сложно вытащить обычным поиском в Google, потому что нужного агрегированного источника попросту не существует.

Во всех трёх случаях ИИ экономит мое время и расширяет тот объем, что я физически способен обработать, но решение и ответственность за него остаются моими, как и последствия принятия решений и фин результат. Как только эту границу пытаются стереть и переложить на языковую модель сам акт принятия решения, повторяется уже тысячу раз отработавший сценарий: "неэффективное большинство" вновь ищет, на кого бы перенести ответственность за принимаемое им решение. Ничто не ново под луной.

PERSHIKOV