❗️Проведите эксперимент (мы уже провели😎)❗️
Попросите нейросеть назвать случайное число от 1 до 50. Семь из восьми моделей выберут 27. Это число — не слишком большое, не маленькое, не крайнее и не банальное. Для ИИ, обученного на огромных массивах текстов, 27 оказывается своеобразной «золотой серединой». Это результат не настоящей случайности, а вероятностного выбора, который выглядит разумно. Другое популярное число 42 — и это уже отсылка к «Автостопом по Галактике», что говорит о влиянии культуры на “решения” ИИ.
🕯 А если такие же паттерны используются в трейдинге?
Многие инвесторы и трейдеры используют ИИ-модели для технического анализа. Представим, что модель прогнозирует покупку, когда RSI опускается до 27 — ведь это тоже «оптимальное» число. Если тысячи трейдеров, аналитиков и ботов используют похожие модели, они будут одновременно видеть сигналы в одних и тех же точках рынка. Это создаёт эффект цифровой толпы: движение цены становится не реакцией на рынок, а результатом согласованных действий ИИ, обученных на одинаковых паттернах. Это может усиливать волатильность или создавать ложные сигналы.
💡 Почему это важно для инвестора?
Понимание того, как ИИ принимает решения, помогает критически относиться к торговым сигналам. Если модель кажется умной — это ещё не значит, что она уникальна. Возможно, она просто повторяет то, что делают тысячи других, не делая поправки на ошибки и погрешности. Настоящая сила — в осознании ограничений технологий и в способности комбинировать алгоритмы со знаниями, опытом и пониманием психологии рынка.