ИИ уже строит торговые стратегии, но пока не может заменить человека: колонка CTO
Может ли сегодня ИИ сам придумать торговую стратегию с нуля? В целом да. Но для меня интереснее другой вопрос: что именно мы уже можем делегировать ИИ, а где человек по-прежнему должен оставаться внутри процесса.
Сама по себе способность модели предложить торговую идею мало что значит. Главное — правильно сформировать гипотезу и создать управляемый процесс, в котором ИИ не уйдет в галлюцинации. Нужны качественные данные, понятные рамки и механизмы тестирования. Именно такой процесс мы сейчас строим в Трейд2Гуд.
От идеи до доказательства — без кода
Наш подход сейчас полностью автоматизирует рутину, позволяя аналитикам просто согласовывать или отвергать результаты от ИИ — это называется обучение ИИ с подкреплением. При нем формирование и проверка гипотез автоматизирована.
У нас есть свои стратегии и инструменты — например, для ИИ формулируем гипотезу «проверить возможность прибыли при тесте пробитого уровня, если использовать подтверждение дельтой или осциллятором».
Дальше ИИ самостоятельно проверяет эту гипотезу. Если она подтверждается, он проводит процесс обучения, оптимизации и тонкой настройки алгоритма — все без единой строчки кода от аналитика.
У нас работают три ИИ-сотрудника
Чтобы сделать процесс проверки гипотез управляемым, мы разделили его между тремя ролями.
Первая — quant. Он превращает идею в конфигурацию и считает. Причем прогон на реальных тиках происходит до дорогой оптимизации, а не после. Затем идет проверка вне окна подбора: параметры, подобранные на первой половине истории, проверяются на второй без права их менять. Продукт Quant — не сделка, а доказательство того, что гипотеза прошла проверку. И здесь его полномочия заканчиваются — Quant вообще не имеет права торговать, даже виртуально. Мы поставили такое ограничение? Потому что тот, кто нашел эдж, не должен сам решать его судьбу «на бою». Он уже потратил на него часы и в какой-то момент перестает быть полностью беспристрастным к результату.
Поэтому дальше кандидат переходит к Трейдеру, который выводит результат в бой. Но и у Трейдера нет последнего слова. Его контролирует третья роль — Риск-офицер, у которого есть право вето. Риск-офицер получает голые цифры. Оценочные формулировки вроде «сильный сигнал» он по инструкции игнорирует. А первый боевой запуск всегда происходит на 10% лимита — независимо от того, насколько красиво стратегия выглядела на истории.
Получается система с разделением полномочий: один ИИ ищет и доказывает, второй исполняет, третий контролирует риск.
Зачем тогда вообще нужен человек?
Потому что ИИ все еще может галлюцинировать. Если не давать ему обратную связь и вовремя не направлять, его может увести совсем не туда, куда требуется. В этом смысле работа с ИИ не так уж сильно отличается от работы с человеком: поставить задачу недостаточно — нужен контроль результата и корректировка направления.
Поэтому я не вижу будущее как систему, где человек просто нажал кнопку и полностью исчез из процесса. Скорее меняется сама роль человека — он становится оператором ИИ, чья главная задача — грамотно и четко формулировать инженерную, аналитическую или управленческую мысль и задавать ИИ понятные рамки для работы. Когда эти рамки заданы правильно, ИИ действительно феноменально справляется с задачей.
Что будем делать дальше
Сейчас мы уже собрали конструкцию, которая генерирует прибыльные алгоритмы. Следующая задача — масштабирование. Сегодня мы работаем примерно с 20 наиболее ликвидными инструментами, а дальше хотим выстроить процесс так, чтобы искать торговые идеи уже по всему рынку и выбирать возможности с максимальным соотношением риска и потенциальной прибыли. То есть следующий шаг для нас — не просто научить ИИ делать еще одну отдельную операцию, а масштабировать сам процесс поиска, проверки и отбора торговых идей.
Меня самого в ИИ сегодня больше всего удивляет даже не скорость расчетов, не автоматический подбор параметров, и даже не возможность проводить значительную часть исследований без кода от аналитика.
Больше всего удивляет, насколько разумным стал ИИ и насколько качественно он уже способен решать задачи под ключ. Но именно поэтому важно не просто давать ему все больше свободы, а проектировать систему: где ИИ ищет, где проверяет, где принимает решение, где его полномочия заканчиваются и где остается человек.
Мы постепенно делегируем ИИ все больше работы, но человек не исчезает из процесса. Меняется его функция: меньше ручной рутины, больше постановки задач, контроля и принятия решений. И кажется, именно здесь сейчас происходит один из самых интересных сдвигов в нашей работе с ИИ.
