Появление искусственного интеллекта ознаменовало новую эру как в обработке данных, так и в полном уменьшении человеческого критического мышления и анализа информации. Способность ИИ обрабатывать огромные объемы информации делает его идеальным инструментом для выявления потенциально полезных фрагментов данных, которые можно использовать для получения идей и тенденций. Однако возможности прогнозирования ИИ крайне ограничены, поскольку они полагаются на информацию, которой снабжена машина. Учитывая, что ИИ лишен способности применять критическое мышление и отличать истину и факты от мусорных данных, надежность выводов, которые он производит, минимальна.
Низкая надежность ИИ как идентификатора тренда не помешала трейдерам применять его далеко за пределами первоначальной области действия в качестве агента для автоматизации торговых стратегий. Раньше трейдеры делегировали ИИ только применение стратегий, но теперь многие из них полагаются на выводы и рекомендации ИИ при формулировании не только своих торговых стратегий, но и своих ожиданий от поведения рынка.
Основная иллюстрация ошибочного представления о том, что такие инструменты генеративного искусственного интеллекта, как ChatGPT, можно использовать для прогнозирования возможного движения цен на монеты, можно найти в недавнем отчете, опубликованном биржей Bitget. Отчет призывает пользователей воздерживаться от такой практики, поскольку статистические исследования эффективности пользователей, полагающихся на чат-бота, показали, что она очень далека от идеала. Торговые сделки с использованием искусственного интеллекта неизменно оказывались убыточными. Из 1100 сделок, совершенных по рекомендациям ChatGPT, все 100% привели к потерям пользователей на общую сумму $2 млн, в среднем $2000 на пользователя.
Риски использования ИИ в трейдинге
Обещание повышения эффективности и прибыльности за счет анализа огромных объемов данных привело в последние годы к использованию ИИ на торговой арене. И хотя преимущества ИИ многочисленны и охватывают ряд отраслей, их использование в торговле все еще сомнительно и должно осуществляться с особой осторожностью. Среди опасностей, которые может повлечь за собой использование генеративного ИИ в трейдинге, выделяются:
Алгоритмическое манипулирование ценами
По сути, генеративные инструменты искусственного интеллекта можно использовать для искусственного манипулирования ценами на акции. Способность таких инструментов производить огромные объемы данных по запросу на основе индивидуальных прихотей и подсказок делает опасным для других участников рынка доверие к рыночным данным, которые они просматривают. Ошибка ложного прогноза уступает преимуществам использования ИИ для получения информации на основе доступной рыночной статистики.
Растущее внедрение ИИ и растущая конкуренция среди разработчиков генеративного ИИ приводят к появлению злонамеренных игроков, преследующих личные цели при использовании ИИ. Манипулируя рыночными данными, такие игроки могут обмануть неопытных трейдеров и заставить их поверить в ложную информацию, тем самым убеждая их принимать ложные инвестиционные решения и в результате нести убытки.
Предостережения относительно исторических данных
Самая большая проблема анализа данных с использованием ИИ заключается в том, что машина не может отличить правду от лжи. Это относится к историческим данным, которые могут не включать в себя некоторые важные исходные данные, необходимые для получения правильных и точных прогнозов с помощью ИИ. Особенно остро такая ловушка ощущается на фьючерсном рынке, где ключевым моментом является моделирование стратегии на основе исторических данных. Из-за отсутствия входных переменных ИИ допускает ошибки, и использование таких выходных данных может привести к потерям. Полученные данные не всегда могут отражать не только реальность, но даже ее тень. Причина — огромное количество мусора и ложных данных, которые также обрабатываются ИИ, эффективно размывая ценную статистику.
Отсутствие прозрачности
ИИ хотя и получили широкое распространение, они остаются малодоступными и понятными для обычного пользователя. Маркетинговые уловки, использованные для их распространения, не учитывали множество предостережений и технических характеристик, которые влечет за собой ИИ. Это привело к проблеме «черного ящика», означающей, что пользователи на самом деле не понимают, как работает ИИ и для чего его на самом деле можно использовать. Результатом является отсутствие прозрачности, угроза безопасности персональных данных и отсутствие равных условий для пользователей ИИ.
Каскадный эффект
По мере увеличения использования ИИ в торговле чрезмерная зависимость от таких систем может создать риск каскадного эффекта. Это означает, что единственный сбой у одного из крупнейших поставщиков систем искусственного интеллекта по принципу домино перекинется на других, что приведет к коллапсу рынка в целом. Этот системный риск представляет огромную угрозу для всей глобальной финансовой экосистемы, заставляя регулирующие органы внимательно следить как за разработчиками, так и за пользователями генеративных инструментов искусственного интеллекта. Трейдеры должны быть осведомлены о рисках, с которыми они сталкиваются при использовании ИИ, а также должны быть разработаны и реализованы меры для смягчения возможных последствий.
Нарушения торговли
Растущее использование ИИ среди трейдеров ставит под угрозу устоявшиеся торговые стратегии и модели. Поскольку ИИ используется как для реагирования на рыночные движения, так и для их генерации, ожидается, что уровень изменений и волатильности на рынках увеличится, что приведет к внезапным изменениям, которые могут привести к серьезным последствиям. Хотя невозможно пренебрегать способностью ИИ выявлять новые и сложные подходы к торговле и инновационные стратегии, связанные с этим риски еще предстоит оценить.
Недостатки использования ИИ
Фондовый рынок — крупнейшая арена для использования генеративного ИИ. Рынок, объем которого составляет триллионы долларов, очень восприимчив к последствиям, которые может повлечь за собой чрезмерное использование ИИ. Ниже приведен список основных недостатков использования ИИ в биржевой торговле:
- Отсутствие человеческого фактора. Отсутствие эмоционального интеллекта у ИИ может привести к упущению из виду важных факторов, влияющих на цену акций, таких как качество и долгосрочный потенциал.
- Чрезмерная зависимость. Исторические данные не могут выступать в качестве единственного показателя фондовых индексов, в то время как ИИ полагается на такие данные для прогнозирования, игнорируя внезапные внешние и внутренние факторы.
- Предвзятость. Предвзятость данных является константой для ИИ, поскольку машина полагается только на данные, которые использовались для ее обучения, игнорируя другие, потенциально влиятельные факторы, что приводит к увековечению цепочки несправедливости по отношению к некоторым участникам рынка.
- Усиливающий эффект. Использование ИИ может привести к усилению искусственно спровоцированной и неоправданной волатильности цен за счет чрезмерного использования автоматической торговли.
- Отсутствие адаптации. В отличие от человека, ИИ не обладает творческими способностями или воображением, ему трудно адаптироваться к внезапным изменениям и он не может реагировать на внешние изменения, что приводит к замедлению времени реакции, что приводит к принятию плохих инвестиционных решений.
- Регулирование. Не существует регулирования безудержного использования ИИ, что оставляет надзорные органы далеко позади в реакции, открывая путь для инновационных видов рыночных манипуляций и мошенничества.
- Безопасность. Все конструкции искусственного интеллекта могут быть легко взломаны в результате кибератак и хакерских атак, что делает их системы и средства операторов уязвимыми.
- Экономические последствия. Чрезмерная зависимость от ИИ может привести к несправедливой потере рабочих мест, что приведет к экономическому неравенству и серьезному увеличению разрыва между социальными слоями.
Заключение
Искусственный интеллект может быть полезным инструментом, но его использование и применение в торговом и финансовом секторах требуют не только дальнейшего обширного изучения, но и значительного регулирования и осторожности. Отсутствие всесторонних исследований влияния таких систем на торговлю затрудняет их регулирование, оставляя широко открытым путь для множества манипуляторов и спекулянтов. Не имея никаких гарантий защиты рынка от ИИ, многие инвесторы и трейдеры по-прежнему не обращают внимания на угрозы, исходящие от торговли с помощью ИИ.
