Алгоритмы и искусственный интеллект всё глубже проникают в мир инвестиций. Сегодня большая часть операций на бирже совершается автоматически, без участия человека. Возникает закономерный вопрос: можно ли обмануть такую систему и заработать на этом? Некоторые трейдеры действительно пытаются перехитрить ИИ, но далеко не всегда удачно. В этой статье разберёмся, как это происходит и чем может закончиться.
🤖 Что делает ИИ на бирже
Алгоритмы уже давно стали не просто помощниками, а полноправными участниками рынка. Искусственный интеллект анализирует большие объемы данных, отслеживает сигналы в миллисекундах и моментально выставляет ордера. Многие крупные банки и фонды используют алгоритмическую торговлю, в том числе высокочастотные (HFT) стратегии. По различным оценкам, около 60–75% операций на фондовых рынках США совершаются с участием автоматизированных систем.
ИИ сканирует графики, новости, экономические отчёты, а также поведение других участников. Он не подвержен эмоциям и способен принимать решения быстрее любого человека. Это делает его почти идеальным трейдером — почти.
🧠 Почему трейдеры хотят его перехитрить
Если на рынке есть игрок, который опережает остальных, возникает соблазн обойти его. Некоторые частные инвесторы, а также мелкие и средние фонды, ищут уязвимости в логике ИИ. Зачем? Чтобы получить преимущество. Например, предсказать, как поведёт себя алгоритм в нестандартной ситуации, и заработать на этом.
Иногда мотивация проста: доказать, что человек всё ещё способен переиграть машину. В других случаях — желание спровоцировать алгоритм на ошибку и за счёт этого заработать.
🪤 Примеры манипуляций: что пробуют инвесторы
Среди попыток обмануть ИИ встречаются настоящие хитрости. Одна из них — “спуфинг” (spoofing): это когда трейдер выставляет крупные заявки на покупку или продажу, не собираясь их исполнять. Цель — создать видимость спроса или предложения, чтобы алгоритмы отреагировали и изменили цену. После этого заявка быстро снимается, а трейдер заключает сделку в нужную сторону.
Другой подход — “пингинг” (pinging), когда участник рынка отправляет серию мелких заявок, чтобы выяснить, есть ли крупный покупатель или продавец. Это помогает оценить действия алгоритма и попытаться использовать его реакцию в свою пользу.
Также известны случаи манипулирования новостным фоном — создание ложных заголовков или вбросов, чтобы вызвать резкую реакцию ИИ, особенно если он анализирует информационные потоки в реальном времени.
🧪 «Флешкраш» и охота за ликвидностью
Яркий пример — событие 6 мая 2010 года на Нью-Йоркской бирже, когда Dow Jones за минуты упал на 1000 пунктов. Это было вызвано цепной реакцией, в которой участвовали алгоритмы. Один из трейдеров из Лондона, Навиндер Сингх Сарао, использовал спуфинг для создания давления на рынок. Его действия стали катализатором автоматических распродаж.
Подобные сбои могут быть результатом манипуляций или попыток «подтолкнуть» ИИ. Некоторые трейдеры даже используют стратегии, направленные на «выдавливание» алгоритмов из рынка — они специально создают ситуации, где ИИ будет закрывать позиции, принося прибыль манипулятору.
💻 Кто выигрывает: человек или алгоритм
На короткой дистанции человек может найти уязвимость, особенно если алгоритм недостаточно гибкий. Однако в большинстве случаев преимущество всё равно остаётся за ИИ. Он быстрее, точнее, и способен мгновенно подстраиваться под новые паттерны.
Преимущество алгоритмов — не только в скорости, но и в способности анализировать сразу несколько рынков, инструментов и источников информации одновременно. Это позволяет им действовать не интуитивно, а на основе строго вычисленных сценариев, где человеческая интуиция зачастую оказывается медленнее.
🛑 Почему ИИ почти не поддается обману
Современные инвестиционные алгоритмы включают элементы машинного обучения. Они не просто исполняют заложенные правила, но и адаптируются. Попытка манипулировать ИИ срабатывает лишь один раз — после этого система «запоминает» шаблон и блокирует его повторное использование.
Кроме того, алгоритмы проверяются в условиях симуляций, где тестируются на устойчивость к внешним провокациям. Такие меры позволяют предугадать реакцию ИИ в экстремальных условиях и минимизировать возможность его сбоя.
🔐 Как работают защиты от манипуляций
Большие биржи и фонды используют системы контроля, отслеживающие подозрительные активности. В случае попыток спуфинга или резких ценовых движений включаются автоматические тормоза — например, приостановка торгов или откат заявок.
В США и ЕС действуют строгие регуляторные нормы. За манипуляции могут последовать не только штрафы, но и уголовные дела. Так, Навиндер Сарао был осуждён за спуфинг и приговорён к тюремному сроку, хотя позже наказание было смягчено.
🚨 Грани допустимого: когда вмешательство незаконно
Есть тонкая грань между торговой стратегией и манипуляцией. Если трейдер использует психологические приёмы против других участников — это допустимо. Но если действия направлены на создание ложной картины рынка — это уже нарушение.
Юридическая практика показывает: даже при отсутствии прямого умысла можно попасть под раздачу, если действия вызвали нестабильность. ИИ, в свою очередь, фиксирует и сохраняет логи всех действий, что делает расследования более точными и быстрыми.
💡 Итог:
Обмануть ИИ в инвестициях — задача, которая лишь на первый взгляд кажется простой. Алгоритмы становятся всё умнее, адаптивнее и защищённее. Попытки обойти их могут сработать однажды, но чаще всего приводят к потерям и юридическим проблемам. В долгосрочной перспективе выигрывают не те, кто ищет лазейки, а те, кто учится работать в союзе с технологиями — разумно, точно и этично.
Ставьте лайк, если понравилась статья. Подписывайтесь на наш канал. Спасибо!🙏