Когда нейросети лезут в трейдинг: личный взгляд квал-инвестора на эксперимент NOF1.ai
Я квал-инвестор. Я люблю рынок. Мне искренне нравится биржевая рутина: копаться в отчётах, смотреть на динамику бизнеса, ловить странные повороты цены, которые потом часто оказываются вполне логичными задним числом.
В своё время я зачитывал Грэма до дыр. Разумный инвестор, мистер Рынок, маржа безопасности — для меня это не красивые концепции, а оптика, через которую смотришь на любую котировку. Акция — это не тикер и не свечка, а доля в бизнесе, который либо зарабатывает, либо просто красиво существует до первой рецессии.
При этом у меня до сих пор стойкое, здоровое неприятие алготрейдинга. Не потому что «новое плохо», а потому что я слишком люблю рынок, чтобы спокойно смотреть, как его пытаются запихнуть в пару тысяч строк кода и сделать вид, что этого достаточно.
И тут на сцену выходит эксперимент NOF1.ai — Alpha Arena. Отличный повод проверить свои предубеждения в бою.
Что такое Alpha Arena и зачем оно вообще нужно
Команда NOF1.ai сделала то, что давно витало в воздухе: вместо бумажных тестов и синтетических бенчмарков — реальный рынок и реальные деньги. Берут шесть топовых моделей, выдают каждой по 10 000 долларов, подключают к крипто‑перпам на Hyperliquid и запускают сезон длительностью около пары недель. Никаких подсказок в моменте, никакого человеческого вмешательства: только они и рынок.
В одном из сезонов участвовали GPT‑5, Gemini, Claude, Grok, DeepSeek и Qwen3 Max — коммерческие версии универсальных LLM, а не какие‑то узкозаточенные HFT-движки. Модели работают в максимально одинаковых условиях, с публичной историей сделок и ончейн‑прозрачностью: любой желающий может смотреть позиции и PnL в реальном времени. Для инвестора это почти идеальная лаборатория: одинаковый стартовый капитал, разный «мозг» и один и тот же хаотичный крипторынок.
Кто выиграл, кто слил и почему это показательно
По итогам первого сезона в явном плюсе оказались две модели — обе китайские. Qwen3 Max показала около +20% к стартовым 10 000 долларов за примерно 17 дней (цифры немного плавают от точки отсчёта, но порядок такой). DeepSeek тоже завершила сезон в плюсе, но более скромном. Остальные, включая западные модели, по официальным сводкам ушли в минус.
Худшим по итогам сезона стал GPT‑5: к финишу его баланс был ниже всех среди шести участников. Для системы, которую многие воспринимают как вершину «интеллекта», это смотрится иронично: огромные знания и продвинутые механизмы рассуждений не помешали ему стать аутсайдером по доходности.
Gemini местами вёл себя как гиперактивный спекулянт: много сделок, высокая чувствительность к любым движениям, заметная часть результата просто сгорела в комиссиях. На рационального сверхинтеллекта не похоже, скорее на нервного трейдера, который боится пропустить движение и сливает деньги на спредах
На их фоне Qwen и DeepSeek выглядели ощутимо взрослее: меньше суеты, больше терпения, аккуратнее обращение с риском и относительно умеренное количество сделок. Это не идеальные инвесторы, но как минимум они не пытались переиграть рынок чистым количеством кликов.
Почему я не верю в алготрейдинг
Моё неприятие алготрейдинга строится не на эмоциях, а на трёх скучных, но упрямых вещах.
Во‑первых, иллюзия контроля. Алготрейдинг часто продают как способ «убрать эмоции» и «передать решения логике»: бэктесты, ровные equity-кривые, аккуратные таблички доходности по годам — всё красиво, пока помнишь, что это прошлое. А прошлое не обязано повторяться в мире с чёрными лебедями, регуляторными сюрпризами и геополитическими фейерверками.
Во‑вторых, техническая хрупкость. Любой алготрейдинг — это стек из данных, соединений, latency, биржевой инфраструктуры и логики самой стратегии. Достаточно ошибки в фиде, лагов в соединении или нестандартной реакции биржи, и алгоритм может механически исполнять свои правила до полного слива депозита — у него нет инстинкта самосохранения и внутреннего «что‑то тут не так, нажму‑ка паузу».
В‑третьих, синхронное безумие. Когда много игроков торгуют по похожим алгоритмам, они усиливают друг друга: в спокойном режиме это создаёт иллюзию стабильности, а в стрессовых — превращает падение в лавину, потому что все боты одновременно срабатывают на одни и те же сигналы.
Эксперимент Alpha Arena отлично ложится на эти опасения. Под реальной нагрузкой GPT‑5 и другие западные модели периодически превращались либо в перегруженных аналитиков с парализованными действиями, либо в чрезмерно активных трейдеров, гоняющихся за каждой свечкой — и это при лимите в 10 000, а не в пенсионные накопления миллионов людей.
Где AI на рынке реально полезен
При этом у меня нет войны с AI как классом — есть претензии к тому, куда его пытаются засунуть. В ряде задач он объективно сильнее человека.[bitrue]
Где он хорош:
• Анализ массивов данных. Переваривание новостей, отчётов, статистики, соцсетей, вытаскивание ключевых событий и нетривиальных корреляций — это именно то, что машине и надо отдавать.
• Sentiment analysis. Оценка тона инфополя, эмоциональной окраски твитов и форумов уже давно стала зрелым юзкейсом, который прилично работает в продакшене.
• Рутинная автоматизация. Обновление табличек, пересчёт метрик, фильтрация идей по заданным правилам — идеально для железки, которую не жалко грузить монотонной работой.
Там, где я начинаю сопротивляться, — это момент, когда AI предлагают сделать не помощником, а полноправным трейдером. Как только машине дают право самостоятельно открывать и закрывать позиции, играть с плечами и перераспределять риск, начинается эксперимент, который в лучшем случае интересен для науки, а в худшем — опасен для капитала.
Грэм против алготрейдинга: несовместимые режимы
У Грэма есть базовая мысль, которая до сих пор кажется крайне трезвой: рынок в краткосроке — машина голосования, а в долгосроке — машина взвешивания. Цена и стоимость могут долго не совпадать, но в итоге реальный бизнес всё равно пробивает себе дорогу.
Алготрейдинг в массовой интерпретации эту идею игнорирует. Там фокус на ловле микродвижений, арбитраже и короткой волатильности, без интереса к тому, есть ли за тикером живой бизнес — это ближе к высокоскоростному казино, чем к инвестированию в духе Грэма.
Эксперимент Alpha Arena только усилил этот контраст. Модели не задумывались о стоимости, не смотрели на фундаментал: им дали деривативы и сказали «заработай», получилась чистая игра в сигналы и реакции — и в этой игре они, мягко говоря, не впечатлили.
Что показали более структурные тесты и новый сезон
Отдельный слой — тесты, где моделям задают более жёсткую рамку: не «угадай рынок как хочешь», а следуй системным стратегиям и шаблонным подходам. В таких условиях AI чувствует себя заметно увереннее: результаты меньше разъезжаются и больше похожи на работу дисциплинированного исполнителя правил, а не мифического сверхинтеллекта.
Команда NOF1 уже выкатывает следующий этап — так называемый Season 1.5, где обещают доработать условия и промпты. В публичных обсуждениях звучит идея переключиться с чистой крипты на токенизированные акции США и дать моделям опцию «ничего не делать» как валидную стратегию — это намного ближе к тому, как рассуждает живой инвестор.
Личный вывод: AI - всего лишь инструмент
Для меня эта история не про «AI плохой» или «AI всех спасёт», а про границы. AI отлично работает там, где нужно переваривать кучу данных, облегчать рутину, подсказывать идеи и быстро исполнять заранее продуманные правила.
Но как только его пытаются усадить на место инвестора или трейдера, который принимает решения в условиях неопределённости, кривой информации и реального риска, картинка перестаёт быть красивой. В этот момент очень не хватает того, чего у моделей пока нет: опыта, контекста, интуитивного чувства «что здесь не так» и банальной готовности посидеть в кэше, когда рынок орёт во все стороны.
Я люблю рынок. Я квал-инвестор. За такими экспериментами, как Alpha Arena, слежу с большим интересом, но деньги, за которые отвечаю лично, предпочитаю доверять не абстрактному «сверхразуму», а понятной логике, проверенным принципам и идеям, которые можно объяснить самому себе без маркетинговых обещаний и красивых графиков.
AI - мощный инструмент. Инвестор - всё ещё человек. И это асимметрия, которую очень не хочется терять.