Как сделать альфу с помощью искусственного интеллекта

Роботы захватили фондовые рынки. Сейчас нейросети торгуют лучше инвесторов. Как не остаться в стороне? Одни из лучших алготрейдеров поделились опытом, как сделать альфу с помощью искусственного интеллекта, а также рассказали, как создать успешный торговый алгоритм и какие вообще факторы влияют сегодня на успех торговой стратегии.

Успешный торговый алгоритм

Руководитель группы разработки аналитических продуктов MOEX Тимур Реджепов заметил, что инвестор, желая заработать определенное количество денег, начинает в первую очередь исследовать какую-то стратегию. Для начала он идет читать какие-то книжки или слушать гуру, либо следовать за профессионалами, которые о чем-то рассказывают и чему-то учат. «Собственно, чтобы создать успешный алгоритм, нужно на рынке поторговать много-много лет и, возможно, тогда удастся что-то успешное сделать, но это не точно», - добавил Реджепов.

В то же время директор по инновационному развитию продуктов «Финама» Вячеслав Благирев придерживается иного мнения, заявляя, что для создания успешной стратегии не обязательно торговать много лет. По его словам, он провел эксперимент с помощью ИИ, пытаясь понять, можно ли сделать алгоритм, не имея опыта и не обладая навыками кванта. «Мне ИИшка помогла. Сначала создал свой индикатор, а потом сделал алгоритм и получилось так, что вывел для себя несколько факторов. Фактор первый — это пытливость, наверное. То есть ты должен стремиться ковыряться в этой истории. А второй фактор заключается в том, что нет науки в создании торговых алгоритмов. Поэтому, если появятся какие-то книги, академии, по-моему, будет прекрасно», - подчеркнул он.

Тимур Реджепов при этом отметил, что область трейдинга является очень закрытой, поэтому нужно общаться с опытными трейдерами, смотреть, как и что они делают, стараться оттуда себе что-то забрать.

Тимлид ФК «Викинг» Тихон Павлов считает, что создание торгового алгоритма — это достаточно понятная в плане последовательности история. «Мы всегда начинаем с гипотезы. Абсолютно. Эта гипотеза должна подразумевать некоторое наше предположение о неэффективности рынка. Мы с этого всегда начинаем. После этого мы должны подобрать под тестирование гипотезы правильный датасет и правильно его подготовить. Это базовые условия, и вы не сможете как-то по-другому. После этого вы должны правильно сделать бэк-тестинг. Это тоже основа. После того, как вы его сделали, вы должны запустить торговлю на минимальном капитале. Желательно, чтобы каждая из этих фаз создания алгоритма прошла, скажем так, корректно, поскольку допустить ошибку на каждом этапе легко. И сейчас мы живем в эпоху ИИ, что накладывает свои нюансы. Я бы сказал, что сейчас создание торговых алгоритмов стало простым, как никогда», - подчеркнул Павлов.

По его словам, ИИ может сгенерировать большое количество алгоритмов, но возникает вопрос – насколько правильно? «Надо понимать, что ИИшка будет учиться на открытых данных. Она не сгенерирует идею с нуля, она ее, скорее всего, где-то подсмотрит. И надо понимать, что открытые источники, которые нас окружают с данными, большинство идей там просто наглухо выжжены, они уже заложены в рынок так или иначе. Поэтому в основе торгового алгоритма всегда будет лежать идея, а потом - корректная обвязка по дальнейшей работе. Но эта последовательность, как именно создать торговый алгоритм, она, мне кажется, специалисту достаточно ясна», - прокомментировал Павлов.

При этом эксперты предупреждают, что без достаточного опыта оценить результаты, предоставленные ИИ, будет сложной задачей. По их словам, человеку без определенной насмотренности, без опыта живой торговли, может показаться, что это действительно какая-то рабочая тема. В связи с этим на первый план выходит критическое мышление инвестора.

Роль ИИ и уникальность FinamX

Вячеслав Благирев заявил, что опрос, проведенный среди порядка 1500 трейдеров в России и США перед запуском платформы FinamX, показал, что 90% опрошенных выберут ИИ в качестве наставника, и лишь около 8% согласились полностью делегировать ему подготовку стратегии. Получается, что ИИ — это такой некий ментор-помощник, или же джуниор-аналитик.

При этом ИИ несет и определенные риски. «Если вы в чем-то заблуждаетесь, то ИИ с большим воодушевлением поддержит вас в вашем заблуждении и поможет вам слить весь капитал», - предупреждает Тихон Павлов.

В то же время сервис FinamX отличается от обычных чатов, включая GPT. По словам Благирева, обычный чат не помнит рутину трейдера изо дня в день и требует заново объяснять задачу при каждом новом запуске. Кроме того, FinamX предлагает трейдеру готовый «харнес» — надстройку, которая управляет моделью и данными, тогда как обычные чаты предоставляют только «голый ИИ», оставляя всю сборку и поддержку рабочих процессов на самом пользователе.

Ответы на основные вопросы по функционалу платформы FinamX собраны в одном пространстве — используйте возможности в полном объеме. Не застревай на мелочах. Благодаря платформе вы сможете сократить время на рутину, а также получить готовые сценарии под конкретную задачу.

Расхождение цен как торговая возможность

В рамках алгоритмической торговли необходимо четко понимать, когда расхождение цен является реальной торговой возможностью.

Тихон Павлов заявляет, что торговые возможности выявляются через поиск ценовых расхождений (неэффективностей), которые делятся на сверхбыстрые (неподвластные ручной проверке) и долгоживущие. При этом главный принцип работы с ними, по его словам, не торговать тогда, когда чего-то не понимаешь. «Например, трейдер-арбитражер, он видит, что сегодня будут выходить какие-то новости, например, о сплите. И он не очень понимает, до чего договорятся, как это повлияет на разницу цен, которую мы называем «раздвижка». Если трейдер не уверен, он просто не будет сегодня торговать этот инструмент», - подчеркивает он.

В то же время для долгоживущих неэффективностей (кажущиеся «бесплатные деньги»), как отмечает эксперт, необходимо последовательно исключить все рациональные причины расхождения, прежде чем входить в сделку. «Если вы где-то видите бесплатные деньги, скорее всего, вы чего-то не понимаете, что-то не учли в ваших расчетах. Крайне редко бывает ситуация, когда на рынке есть реальная неэффективность, необоснованная какими-то факторами, которые позволят вам заработать. Но тем не менее, если вы хотите это проверить, у вас обязательно должна быть рабочая модель. Вы должны быть уверены в своих данных. Далее вы должны обязательно оценить новостной фон», - советует Павлов.

Собирайте спреды по своим собственным правилам. Используйте широкий набор инструментов для классического арбитража. Spread Insight — платформа для мониторинга аномалий на MOEX, CME, Forex, NYSE и крипторынке.

Идеальная биржа будущего

Эксперты отмечают, что главная проблема современного российского алготрейдинга для физических лиц — это фрагментация и искусственные барьеры.

Можно выделить три ключевых аспекта:

Первый - отсутствие единого шлюза. Нет универсального API, через который можно было бы одной командой выбирать брокера и совершать сделки. Вместо этого существует пул из разрозненных протоколов (где полноценный API есть лишь у 4 из 20 брокеров), устаревший FIX-протокол и жесткие, не рассчитанные на агентов рейт-лимиты.

Второй - монополия и закрытость данных. Московская биржа владеет всеми данными, но доступ к ним (особенно историческим или данным уровня стакана) — это сложный, непрозрачный квест с разными эндпоинтами для разных дней.

Третий - инфраструктурная незрелость. Иными словами, отсутствие нативного бэктестинга на стороне биржи вынуждает новичков торговать на реальном счете без проверки, что ведет к сливу капитала и оттоку людей.

Таким образом, идеальная биржа будущего в глазах экспертов (если проектировать инфраструктуру с нуля для квантов, алготрейдеров, Vibe-трейдеров (использующих LLM) и студентов) должна строиться вокруг принципов API-first, нативной интеграции моделей и радикального снижения порога входа.