Зловив щось цікаве з останнього крипто-конференційного циклу. Виявляється, AI-торгові боти досягають досить серйозного plafону, коли ринки йдуть боковим рухом у способах, яких вони раніше не бачили.

Отже, ось у чому справа — коли траплялися ті масові ліквідації 10/10 або жорсткі розпродажі минулого тижня, AI-бот для торгових систем просто... зависав. Вони навчені на історичних даних, так? Але історія не завжди повторюється, особливо в крипті. Один з керівників великої біржі прямо сказав на панелі: ці моделі не мають досвіду з великими одноденними ліквідаціями. Вони вважають це зовсім чужим.

AI-бот у сфері торгівлі фактично ще в режимі стажера, згідно з тим, що я чую. Швидший за людину, дешевший теж, але потребує постійного нагляду. Хтось навіть використав цю метафору — «як стажер». Ніхто не каже, що так залишиться, хоча. Очікується, що за 3-5 років ми матимемо щось більше схоже на повноцінного співробітника з автономністю.

Що справді виділилося — це протилежна сторона цієї розмови. Один засновник агентної торгової стартапу був досить відвертим: 90% денних трейдерів і роздрібних гравців просто втрачають гроші. Ми занадто емоційні, занадто реактивні. Тут і стає цікаво з AI-торговим ботом — технологія усуває емоції з рівняння. Але є один нюанс — вона також усуває здатність адаптуватися, коли все йде не так.

Отже, ми знаходимося у цьому дивному проміжному стані. Технології машинного навчання і LLM швидко прогресують, без сумніву. Але консенсус серед тих, хто реально створює ці системи, — людський контроль не зникне найближчим часом. Ще поки моделі не побачать достатньо крайніх випадків, щоб справді зрозуміти хаос ринку.

Головна ідея? AI-торговий бот, ймовірно, працюватиме чудово, поки не перестане. А зараз він не справляється з ситуаціями, яких тренувальні дані ніколи не охоплювали. Чи зміниться це за кілька років — залежить від того, скільки незвичайних ринкових даних ці системи зможуть реально засвоїти.