ИИ в инвестициях: как это работает и зачем нужно?

В мире финансов все больше людей и компаний начинают использовать искусственный интеллект (ИИ) для принятия решений. В теории все логично: нейросети могут быстро анализировать информацию, изучать огромные объемы данных, но работает ли это на практике? Действительно ли ИИ может помочь заработать на инвестициях?

Что такое искусственный интеллект?

Этим термином обычно называют компьютерные программы, которые могут анализировать данные, учиться на них и принимать решения. В инвестициях ИИ помогает предсказывать куда пойдет цена актива – вверх или вниз, автоматически совершать сделки покупки или продажи, а также управлять рисками и оптимизировать портфель. Получается, что искусственный интеллект не просто дань моде – это реальный инструмент, который уже используют крупные компании и частные инвесторы.

- Искусственный интеллект может анализировать огромные объемы данных, которые даже самый опытный трейдер просто не в состоянии обработать вручную, – говорит Кайрат Бермуканов, основатель хедж-фонда IBF Trust, который также использует ИИ в своей работе. – Например, нейросеть может изучить исторические цены, объемы торгов, новости, твиты и даже спутниковые снимки. На основе всех этих данных, ИИ может провести анализ, сделать прогноз и принять то или иное решение.

Действительно, один из самых популярных способов использования ИИ в сфере финансов и инвестиций – это прогнозирование цен.

-В фонде IBF Trust мы используем уникальную нейронную сеть LSTM (Long Short-Term Memory) - это наша собственная разработка, которой нет больше нигде на рынке. Сеть анализирует данные и предсказывает, что будет с ценой в будущем. Причем, делает она это очень точно: у нас были случаи, когда предсказания LSTM, сделанные несколько месяцев назад, совпадали с реальными движениями рынка на 99%. Причем, это не разовые случаи — за период использования LSTM такое мы наблюдаем регулярно! - говорит Кайрат Бермуканов.

Еще один пример: анализ новостей и сообщений в социальных сетях. ИИ может читать новости, твиты и посты в соцсетях, чтобы понять, что люди думают о компании или активе. Это называется анализом настроений (sentiment analysis). Например, если в новостях много негатива о Tesla, нейросеть может предсказать падение акций.

Сегодня – в 2025 году – уже есть реальные примеры использования ИИ в инвестициях. Многие крупные компании уже активно используют нейронные сети для управления своими портфелями частично или полностью. Например, хедж-фонд Renaissance Technologies известен своими алгоритмами, которые анализируют огромные объемы данных, включая цены, новости и даже спутниковые снимки. Эти алгоритмы помогают фонду принимать решения о покупке и продаже активов, и результаты впечатляют.

Другой пример — компания Two Sigma, которая использует ИИ для анализа данных и создания торговых стратегий. Их алгоритмы обрабатывают информацию из множества источников, включая социальные медиа и макроэкономические данные. Это позволяет компании находить уникальные возможности для инвестиций.

В сфере криптовалют ИИ тоже активно применяется, причем на уровне пользователей. Например, платформа Cryptohopper позволяет пользователям создавать торговых ботов, которые используют ИИ для анализа рынка и автоматической торговли. Эти боты могут предсказывать движение цен и совершать сделки без участия человека.

Какие есть преимущества у ИИ?

Одно из главных преимуществ ИИ – это скорость, – говорит Кайрат Бермуканов. – Он может анализировать данные и принимать решения за доли секунды, что особенно важно на быстро меняющихся рынках.

Еще одно преимущество, которое часто упоминают аналитики – это отсутствие у ИИ эмоций, которые часто мешают инвесторам принимать рациональные решения. Например, страх или жадность могут заставить человека продать актив слишком рано или, наоборот, держать его слишком долго. ИИ действует строго по заданным правилам. Кроме того, один алгоритм может управлять множеством активов и стратегий одновременно. Это позволяет инвесторам диверсифицировать свои портфели и снижать риски.

Но, несмотря на все преимущества, использование ИИ в инвестициях связано с определенными рисками. Один из главных рисков – это переобучение. Модель может быть слишком "подогнана" под исторические данные и не работать в реальных условиях. Например, если ИИ обучен на данных за период роста рынка, он может не справиться с ситуацией, когда рынок начинает падать. И вторая проблема – зависимость от данных.

Качество прогнозов ИИ напрямую зависит от качества и объема данных, и если данных мало или они нерепрезентативны, то модель будет работать плохо или работать как "черный ящик" – решения нейронки очень сложно объяснить. Это может быть проблемой, особенно если инвестору нужно понять, почему искусственный интеллект принял то или иное решение.

Тем не менее, ИИ – это однозначно технология будущего и она будет активнее внедряться во все сферы наше жизни. Главное – соблюдать баланс. Пока еще искусственный интеллект не способен быть эффективнее человека во всем, поэтому оптимальный результат достигается в том случае, когда ИИ используется для анализа данных и принятия решений, но курирует работу нейросети опытный трейдер, способный вовремя заметить изменившийся тренд и скорректировать ситуацию.