« Момент iPhone » приближается для искусственного интеллекта в криптоторговле

Специализированное машинное обучение в настоящее время переопределяет ландшафт алгоритмической торговли в крипто. В отличие от универсальных языковых моделей, таких как GPT-5, DeepSeek и Gemini Pro, агенты ИИ, разработанные специально для финансовых рынков, демонстрируют заметное превосходство по показателям эффективности. Эта технологическая эволюция — лишь начало более масштабных преобразований, которые вскоре могут дать каждому в руки по-настоящему умный портфельный менеджер, основанный на обучении с подкреплением.

Специализированные агенты превосходят универсальные модели

Недавние соревнования по торговле, организованные платформами Recall Labs и Hyperliquid, выявили поразительную реальность: системы ИИ, созданные специально для трейдинга, значительно превосходят универсальные LLM. В соревновании с участием GPT-5, DeepSeek и Gemini Pro на Hyperliquid эти универсальные модели в итоге лишь незначительно превзошли базовый рыночный показатель.

Однако, когда Recall Labs организовала торговую арену, где разработчики представили собственных агентов для конкуренции с этими же LLM, результат был однозначным. По словам Майкла Сену, руководителя маркетинга Recall Labs, первые три места заняли полностью кастомизированные модели. «Специализированные торговые агенты, применяющие дополнительную логику, выводы и собственные источники данных поверх базовых моделей, достигают значительно лучших результатов», — объяснил он. Некоторые универсальные модели оказались нерентабельными, тогда как доработанные системы продолжали стабильно приносить прибыль.

За пределами чистой прибыли: к умному управлению рисками

Эволюция критериев оценки успеха отражает созревание инструментов ИИ для трейдинга. Традиционно основной показатель эффективности — валовая прибыльность по соотношению прибыль/убыток (P&L). Однако разработчики нового поколения алгоритмов внедрили более сложные метрики, учитывающие риск.

Коэффициент Шарпа, широко используемый профессиональными управляющими портфелем, становится ключевым элементом обучения этих новых агентов. Такой подход позволяет искусственному интеллекту постоянно балансировать между доходностью и управлением рисками при различных рыночных условиях. «Вместо простого оптимизации по P&L современные системы учитывают такие параметры, как максимальный просадка и риск, связанный с необходимой экспозицией для достижения этого результата», — подчеркивает Сену. Эта философия сближает инструменты крипто-ИИ с операционными методами крупных традиционных финансовых институтов, где баланс риск-доходность важнее абсолютных доходов.

Парадокс демократизации: когда альфа растворяется

По мере того как технологии автоматизированной торговли становятся все более доступными, возникает экзистенциальный вопрос: что происходит, когда все используют одинаковый уровень технологической сложности? Если каждый агент реализует одинаковую стратегию для миллионов пользователей, не исчезает ли возможность арбитража — то, что трейдеры называют «альфой» — в момент её масштабного использования?

Сену подчеркивает эту важную проблему. Обратный сетевой эффект может сделать некоторые стратегии контрпродуктивными. Те, кто первыми получат доступ к самым передовым инструментам, смогут захватить доступную альфу, но по мере распространения этого явления эти возможности исчезнут. Поэтому аналитики и эксперты, включая практиков, такие как в отраслевых отчетах, сходятся во мнении: настоящее конкурентное преимущество — это способность разрабатывать и поддерживать системы, которые не просто персонализированы, а действительно уникальны.

Хорошо оснащенные институты выйдут победителями

Эта динамика подтверждает давно наблюдаемый в финансах феномен: самые эффективные инструменты никогда не доступны широкой публике. Лучшие стратегии торговли с помощью ИИ будут сохраняться как собственные активы, точно так же, как хедж-фонды и семейные офисы ревностно хранят свои эксклюзивные алгоритмы.

«Организации, обладающие ресурсами для инвестиций в разработку высоко персонализированных инструментов трейдинга на базе ИИ, первыми извлекут из этого выгоду», — утверждает Сену. Такой подход характерен для традиционных финансов: хедж-фонды покупают дорогие наборы данных, семейные офисы разрабатывают собственные алгоритмы, а управляющие активами создают индивидуальные стратегии для своих привилегированных клиентов.

Вероятно, торговля с помощью ИИ в крипто пойдет по тому же пути. Те, у кого есть крупные капиталы, эксклюзивные данные и команды инженеров, будут контролировать лучшие инструменты, тогда как менее крупные участники столкнутся с однородными и публичными версиями — менее мощными и, следовательно, менее прибыльными.

К «моменту iPhone» — настоящему прорыву

Хотя мы еще не достигли «момента iPhone» — точки перелома, когда каждый инвестор в кармане будет иметь алгоритмического портфельного менеджера, основанного на обучении с подкреплением, — этот момент неизбежно приближается. Но доступ к нему не будет равным.

Идеальная будущая конфигурация, по мнению отраслевых экспертов, сочетала бы продукт, функционирующий как настоящий портфельный менеджер, с возможностью пользователя сохранять влияние на свою стратегию. «Пользователь мог бы сказать: ‘Вот как я люблю торговать и мои параметры; создайте что-то похожее, но оптимизированное’». Такой гибридный подход — между полной автоматизацией и контролем пользователя — может стать золотой серединой будущего рынка.

Однако, пока альфа остается захватываемой, а данные и алгоритмы сосредоточены в руках нескольких хорошо финансируемых институтов, настоящий потенциал ИИ для трансформации крипто-трейдинга останется в основном недоступным для обычных инвесторов. Машинное обучение действительно формирует будущее трейдинга, но это будущее в первую очередь принадлежит тем, кто способен его построить.