Торговые боты на базе искусственного интеллекта быстро привлекают внимание трейдеров на крипторынке. Кто-то в восторге и уже автоматизирует стратегии, другие — относятся с опаской. Но эксперты предупреждают, что большинство всё ещё не понимает, на что такие ИИ-решения действительно способны, и чем они отличаются от универсальных инструментов вроде ChatGPT. Свежий выпуск подкаста Byte-Sized Insight посвящён как […]
Торговые боты на базе искусственного интеллекта быстро привлекают внимание трейдеров на крипторынке. Кто-то в восторге и уже автоматизирует стратегии, другие — относятся с опаской. Но эксперты предупреждают, что большинство всё ещё не понимает, на что такие ИИ-решения действительно способны, и чем они отличаются от универсальных инструментов вроде ChatGPT.
Свежий выпуск подкаста Byte-Sized Insight посвящён как раз взлёту ИИ-трейдинга. В нём обсуждают, откуда взялся весь этот хайп, почему не всё так просто и какие риски стоит учесть, прежде чем доверять ботам свои деньги.
Бретт Сингер, руководитель отдела продаж и исследований в Glassnode, и Нодари Колмахидзе, финансовый директор и партнёр Cindicator (создатели Stoic.ai), работают там, где сходятся данные, алгоритмы и трейдеры, формируя новое поколение ИИ-стратегий.
Сингер объясняет, что сила ИИ в трейдинге не в волшебных решениях, а в обработке огромных объёмов данных.
«Сейчас можно создать модель, которая за день-два проанализирует всю базу и на этом построит торговую стратегию», — говорит он.
В качестве примера он приводит сервер MCP от Glassnode, работающий на базе Claude. Благодаря ему сложная аналитика стала доступнее.
«Он напрямую тянет данные из нашей базы и отвечает на очень сложные запросы буквально за считанные секунды».
Но вместе с этим Сингер предостерегает, что большинство ИИ-ботов в реальных рыночных условиях пока не справляются.
«В основном они не обыгрывали рынок», — говорит он, объясняя, что многие стратегии строятся на поверхностных тестах или на одном сигнале, без той глубины, которую используют профессиональные трейдеры.
Обыгрывать рынок — точно не задача универсальных ИИ-моделей вроде популярного ChatGPT. Для этого нужны узкоспециализированные боты, заточенные под конкретные задачи. Нодари Колмахидзе, который как раз и занимается созданием таких моделей, чётко разграничивает чат-ботов и ИИ, обученный для работы с рынком.
«Между специализированными и универсальными моделями — огромная разница», — говорит он.
По его словам, ожидать, что ИИ, обученный на текстах, будет стабильно зарабатывать на рынках — наивно. Он подчёркивает, что трейдинг сложен сам по себе, и даже лучшие хедж-фонды регулярно сталкиваются с проблемами.
Читайте также: Bybit и Backed запускают токенизированные акции Nvidia и Strategy на Mantle
Колмахидзе добавляет, что у многих трейдеров есть заблуждение:
«Люди думают, что ИИ-бот — это такой автоматический принтер денег. На деле всё совсем не так».
Рынок постоянно меняется. Даже сильные модели могут выйти из строя, если внезапно меняются волатильность или структура движения.
«Они отлично предсказывают прошлое, но не будущее», — добавляет он и подчёркивает, что за такими инструментами нужен постоянный контроль и грамотная долгосрочная оценка.
Оба эксперта сходятся в одном: ИИ не заменит трейдеров, он их усилит. Как подытожил Сингер, сегодня ИИ скорее похож на «ассистента или стажёра, который может работать 24 часа в сутки», но всё ещё нуждается в человеческом решении.
JOIN
