Если 1% ручных трейдеров зарабатывает, то сколько зарабатывают на алгоритмах?
Всем привет! Я Григорий Соколов, основатель Трейд2Гуд. Я пришел в алгоритмический трейдинг не сразу. Сначала были годы ручной торговли: графики, поиск точек входа, управление позициями и, конечно, ошибки, без которых сложно получить настоящий опыт работы на рынке.
Сегодня я занимаюсь разработкой торговых алгоритмов и технологической инфраструктуры фонда Трейд2Гуд. И чем больше работаю в этом направлении, тем сильнее убеждаюсь: без опыта ручной торговли стать хорошим алготрейдером очень сложно. Можно научиться программировать, разобраться в машинном обучении и построить сложную модель. Но если ты не понимаешь, как ведет себя рынок и откуда берутся торговые сигналы, одного кода недостаточно.
При этом возникает вопрос: если среди ручных трейдеров стабильно зарабатывают единицы, насколько выше шансы у тех, кто использует алгоритмы?
Сколько трейдеров действительно зарабатывают?
Начнем с ручной торговли. По данным исследования бразильского рынка фьючерсов, 97% частных трейдеров, которые занимались внутридневной торговлей более 300 дней, потеряли деньги. Похожая статистика в Индии. По данным регулятора SEBI, в 2024–2025 финансовом году около 91% частных участников рынка фондовых деривативов получили убытки. Это данные отдельных рынков, но они хорошо показывают, насколько сложно стабильно зарабатывать на активной торговле.
А что с алгоритмами? Здесь статистика менее прозрачная. В отраслевых обзорах встречаются оценки в 5–10% прибыльных частных алготрейдеров, но надежных данных, которые подтверждали бы эти цифры на длинной дистанции, недостаточно.
С профессиональными фондами тоже не все однозначно. Например, исследование HedgeNordic показало, что из 169 скандинавских хедж-фондов, работавших в начале 2015 года, спустя примерно десять лет осталось 55 — около 33%.
Но это показатель выживаемости, а не прибыльности. Причем исследование касается не только квант-фондов. Поэтому уверенно сказать, что алгоритмические трейдеры зарабатывают в несколько раз чаще ручных, мы пока не можем. Хотя у автоматизации есть вполне конкретные преимущества.
Почему алгоритмы дают преимущество
Для меня главное преимущество алгоритмической торговли — возможность убрать часть человеческих ошибок. Когда торгуешь вручную, легко пропустить сигнал, передвинуть стоп или увеличить риск после убытка. Я сам через это проходил. Например, раньше у меня была привычка доказывать рынку, что он не прав. Я мог открыть покупку возле уровня поддержки, а когда цена пробивала его, вместо закрытия позиции начинал передвигать стоп.
У алгоритма такой проблемы нет, если правила прописаны четко. Он не пытается отыграться, не сомневается в сигнале и не принимает решения под влиянием эмоций. Но здесь важно понимать одну вещь: алгоритм не превращает плохую стратегию в хорошую. Он просто выполняет то, что в него заложили. Если у стратегии нет статистического преимущества, автоматизация его не создаст.
Где на самом деле прячутся деньги на рынке и как конкурировать с квантами без штата математиков?
Крупные игроки не гадают, куда пойдет цена по индикатору RSI. Их преимущество строится на математике, данных и инфраструктуре. Алгоритмы ищут расхождения цен между активами, анализируют огромные объемы информации и реагируют на изменения рынка за доли секунды.
Частному трейдеру сложно конкурировать с ними в скорости. Но главная проблема даже не в этом. У большинства ручных трейдеров нет доказательной базы для собственных решений. Они полагаются на опыт и интуицию, но не всегда могут подтвердить свои выводы статистикой. А сверху добавляются FOMO, желание отыграться после убытка и эмоциональные решения.
Как я решаю эту проблему в своей торговле
У частного трейдера может не быть дорогой инфраструктуры и команды математиков. Зато он может работать с собственной статистикой. Я не могу превратить свой мозг в высокочастотного робота, но могу оцифровать свои действия. Поэтому при ручной торговле я веду дневник сделок. Для меня это не просто журнал, а своего рода личный квант-отдел.
Именно для таких задач мы создали «Дневник трейдера». Он собирает историю торговли и помогает:
- Найти свое преимущество. Понять, какие стратегии и торговые ситуации действительно показывают положительный результат на дистанции.
- Обнаружить повторяющиеся ошибки. Увидеть, когда вы увеличиваете риск, передвигаете стопы или нарушаете правила стратегии.
- Контролировать дисциплину. Сопоставлять сделки с торговым планом, а с помощью ИИ-ментора разбирать ошибки и работать над ними.
Алгоритмы получают преимущество благодаря данным и дисциплине. И хотя торговый дневник не заменит инфраструктуру квант-фонда, он позволяет ручному трейдеру использовать тот же принцип: опираться на цифры, а не только на собственные ощущения.
Начните фиксировать и анализировать свои сделки. Это первый шаг к тому, чтобы превратить интуицию в проверяемую статистику.
Почему алготрейдеры тоже теряют деньги?
Одна из главных проблем — подгонка стратегии под исторические данные. Допустим, мы протестировали десятки вариантов алгоритма и нашли тот, который показывает прекрасную доходность. Но запускаем его на новых данных — и результаты совсем другие. Возможно, мы просто подобрали настройки под прошлое, а не нашли реальную закономерность.
Есть и другие проблемы: комиссии, спреды, проскальзывание. При частой торговле эти расходы могут съесть значительную часть прибыли. Плюс рынок постоянно меняется. Стратегия, которая хорошо работала несколько лет назад, сегодня может уже не давать преимущества.
Поэтому алгоритмический трейдинг — это не история про робота, которого один раз написал и забыл. Нужно постоянно проверять гипотезы, работать с данными и следить за результатами.
Почему я считаю ручную торговлю важным этапом
Когда я начинал, каждое решение приходилось принимать самому. Искать точку входа, оценивать риск, сопровождать позицию и решать, когда выходить. Такой опыт помогает понять, что происходит между появлением сигнала и закрытием сделки. Почему цена не доходит до цели, как меняется ликвидность или что происходит после пробоя уровня.
Позже эти знания можно перевести в правила алгоритма. Например, трейдер говорит: «Я покупаю от сильного уровня поддержки». Для человека с опытом это понятно. А для программы — нет. Нужно определить, что считать сильным уровнем, когда открывать позицию, где ставить стоп и при каких условиях выходить из сделки. И здесь начинается самое интересное: приходится разбирать собственную стратегию на конкретные условия и проверять, насколько она вообще логична.
Поэтому хорошее знание программирования еще не делает человека хорошим квант-трейдером. Важно не только уметь построить модель, но и понимать, какую рыночную задачу она решает.
А вы уверены, что действительно торгуете по своей стратегии?
Можно годами изучать рынок, находить хорошие точки входа и при этом терять деньги. Просто потому, что одно дело — знать правила, а другое — соблюдать их в реальной торговле. Я сам через это проходил. Например, покупал от уровня поддержки, а когда цена пробивала его, передвигал стоп вместо того, чтобы закрыть сделку. В итоге проблема была не обязательно в стратегии, а в том, как я ее исполнял.
Именно поэтому важно анализировать не только прибыль и убытки, но и собственные решения. В нашем «Дневнике трейдера» можно загрузить историю сделок и сравнить их с правилами своей стратегии. Система рассчитает процент соответствия, покажет повторяющиеся нарушения, а ИИ-ментор поможет разобраться в ошибках. Так вы сможете понять, что стоит проверить в первую очередь: саму торговую систему или то, насколько точно вы ей следуете.
Как мы подходим к этому в Трейд2Гуд
В Трейд2Гуд мы разрабатываем собственные инструменты для анализа данных, тестирования стратегий и управления торговыми процессами. Я не вижу смысла автоматизировать торговлю просто ради автоматизации. Нам нужна система, в которой можно проверить каждое решение.
У торговой идеи должна быть понятная логика. У стратегии — статистическое подтверждение. У каждой сделки — рассчитанный риск. А у алгоритма — заранее определенные условия остановки.
ИИ и машинное обучение помогают нам быстрее анализировать данные и проверять гипотезы. Но полностью передавать ИИ управление капиталом и рисками мы пока не готовы. На мой взгляд, лучший подход — сочетать опыт трейдера, математические модели и инженерные решения.
Вместо вывода
Я прошел путь от ручной торговли к алгоритмической и не считаю, что это два противоположных подхода. Скорее, один стал продолжением другого. Ручная торговля научила меня понимать рынок и замечать собственные ошибки. Алгоритмы позволили перевести этот опыт в правила, которые можно тестировать и исполнять без постоянного вмешательства человека. Поэтому я бы не зацикливался на том, какой процент ручных и алгоритмических трейдеров зарабатывает.
Гораздо важнее, есть ли у вашей стратегии реальное преимущество, умеете ли вы его проверить и способны ли последовательно соблюдать правила.
Алгоритмы помогают убрать человеческий фактор из исполнения. Но понимание рынка и проверка торговых идей по-прежнему остаются задачами трейдера.
