« Момент iPhone » наближається для штучного інтелекту у криптотрейдингу

Спеціалізоване машинне навчання змінює ландшафт алгоритмічної торгівлі у криптовалюті. На відміну від універсальних мовних моделей, таких як GPT-5, DeepSeek і Gemini Pro, агенті штучного інтелекту, створені спеціально для фінансових ринків, демонструють виразну перевагу у продуктивності. Ця технологічна еволюція — лише початок ширшої трансформації, яка незабаром може покласти у руки кожного справжнього розумного портфельного менеджера, заснованого на підкріпленому навчанні.

Спеціалізовані агенти перевищують універсальні моделі

Останні змагання з торгівлі, організовані платформами, такими як Recall Labs і Hyperliquid, висвітлили яскраву реальність: системи штучного інтелекту, розроблені спеціально для торгівлі, значно перевищують універсальні великі мовні моделі. Під час змагання з GPT-5, DeepSeek і Gemini Pro на Hyperliquid ці універсальні моделі лише незначно перевищили базовий ринок.

Натомість, коли Recall Labs організували арену торгівлі, де розробники подавали свої власні агенти для змагання з цими ж LLM, результат був однозначним. За словами Майкла Сену, керівника маркетингу в Recall Labs, перші три місця зайняли цілком налаштовані моделі. «Спеціалізовані торгові агенти, які застосовують додаткову логіку, висновки та власні джерела даних поверх базових моделей, отримують значно кращі результати», — пояснив він. Деякі універсальні моделі виявилися нерентабельними, тоді як доопрацьовані системи продовжували стабільно генерувати прибутки.

Поза чистим прибутком: до розумного управління ризиками

Еволюція критеріїв оцінки успіху відображає зрілість інструментів штучного інтелекту для торгівлі. Традиційно, валовий прибуток, вимірюваний за співвідношенням прибуток/збиток (P&L), був основним показником ефективності торгового агента. Однак, розробники нової генерації алгоритмів додали ще один рівень складності, інтегрувавши метрики, скориговані за ризиком.

Коефіцієнт Шарпа, широко використовуваний професійними портфельними менеджерами, стає ключовим елементом процесу навчання цих нових агентів. Цей підхід дозволяє штучному інтелекту постійно балансувати між доходністю та управлінням ризиком у різних умовах ринку. «Замість просто оптимізувати за чистим P&L, сучасні системи враховують такі елементи, як максимальний просад і ризикова експозиція, необхідна для досягнення цього доходу», — підкреслив Сену. Ця філософія наближає інструменти крипто-ШІ до операційних методів великих фінансових інституцій, де баланс ризик/дохідність переважає над абсолютними прибутками.

Парадокс демократизації: коли альфа розчиняється

З поширенням технологій автоматизованої торгівлі стає актуальним питання: що трапиться, коли всі використовуватимуть однаковий рівень технологічної складності? Якщо кожен агент виконує однакову стратегію для мільйонів користувачів, чи не зникне можливість арбітражу — те, що трейдери називають «альфою» — саме тоді, коли її почнуть широко використовувати?

Сену підкреслює цю важливу проблему. Зворотній ефект мережі може зробити деякі стратегії контрпродуктивними. Ті, хто отримує доступ до найскладніших інструментів першими, можуть захопити доступну альфу, але коли цей феномен стане масовим, ці можливості зникнуть. Саме тому експертні аналізи, включаючи перспективи практиків, як у галузевих звітах, сходяться на одному критичному пункті: справжня довгострокова конкурентна перевага полягає у здатності розробляти та підтримувати системи не просто налаштовані, а справді унікальні.

Добре забезпечені інститути вийдуть переможцями

Ця динаміка підсилює давно спостережуваний у фінансах феномен: найефективніші інструменти ніколи не доступні широкій публіці. Найкращі стратегії торгівлі з підтримкою ШІ зберігатимуться як власні активи, так само як хедж-фонди та сімейні офіси ревно охороняють свої ексклюзивні алгоритми.

«Організації, що мають ресурси для інвестицій у розробку високонастроєних інструментів торгівлі з підтримкою ШІ, першими скористаються цією перевагою», — стверджує Сену. Ця модель характерна і для традиційних фінансів: хедж-фонди купують дорогі набори даних, сімейні офіси розробляють власні алгоритми, а управлінці активами створюють індивідуальні стратегії для своїх привілейованих клієнтів.

Торгівля з підтримкою ШІ у криптовалюті, ймовірно, піде тим самим шляхом. Ті, хто має значні капітали, ексклюзивні дані та команду інженерів, контролюватимуть найкращі інструменти, тоді як менш заможні учасники матимуть справу з однорідними та публічними версіями — менш потужними, а отже, менш прибутковими.

До справжнього «моменту iPhone»

Хоча ми ще не досягли «моменту iPhone» — тієї точки перелому, коли кожен інвестор матиме у кишені алгоритмічного портфельного менеджера, заснованого на підкріпленому навчанні, — цей момент неминуче наближається. Але доступ до нього не буде рівним.

Ідеальна майбутня конфігурація, за словами галузевих експертів, поєднуватиме продукт, що працює як справжній портфельний менеджер, з можливістю для користувача зберігати вплив на свою стратегію. «Користувач зможе сказати: “Ось як я люблю торгувати і мої налаштування; створімо щось подібне, але оптимізоване.”» Цей гібридний підхід — між повною автоматизацією і контролем користувача — може стати «золотим стандартом» майбутнього ринку.

Однак, доки альфа залишається захоплюваною, а дані й алгоритми зосереджені у руках кількох добре фінансованих інституцій, справжній потенціал ШІ для трансформації крипто-торгівлі залишатиметься в основному недосяжним для звичайних інвесторів. Машинне навчання дійсно формує майбутнє торгівлі, але це майбутнє спершу належить тим, хто має змогу його створити.