ВЕДы

ВЕДы

Как ИИ меняет биржевые торги?

6 мая 2010 года один трейдер за несколько минут обвалил фондовый рынок США почти на триллион долларов. И он не взламывал биржу и не нарушал законодательство, он просто выставлял тысячи фальшивых заявок, чтобы создать искажённую картину на рынке и заставить его среагировать нужным образом. Это вошло в историю как Flash Crash - первый сигнал, что рынок принадлежит не только брокерам в отглаженных пиджаках, но и алгоритмам.


Прошло шестнадцать лет, теперь на бирже торгуют автономные ИИ-агенты, которые сами принимают решения о сделках. Разбираемся, как искусственный интеллект меняет биржевую торговлю прямо сейчас - и почему это одновременно и удобно, и тревожно.


Как устроена алгоритмическая торговля?


Прежде всего разберемся в терминах. 


Начнём с алгоритмической торговли (алготрейдинга) - ситуации, когда сделки совершает не человек, а программа по заранее прописанным правилам. Например, «если цена акции упала на 2% - купи», «если объём торгов вырос вдвое - продай». 


Когда алготрейдинг доводят до предельной скорости, получается высокочастотная торговля (HFT, High-Frequency Trading): компьютеры, подключённые напрямую к серверам биржи, открывают и закрывают тысячи позиций за доли секунды, зарабатывая на микроскопических колебаниях цены. 


А там, где есть скорость и риск, есть и соблазн злоупотребления. Именно его и поймал трейдер Навиндер Сингх Сарао из нашего интро: он использовал спуфинг - просто выставлял тысячи фальшивых заявок на продажу, создавая иллюзию обвального падения спроса. А затем, в ответ на всеобщую панику, отменял заявки и зарабатывал на покупке сброшенных подешевевших активов. Как раз после этого кейса, в 2010 году в США спуфинг официально запретили, и сейчас он криминализирован на всех развитых финансовых рынках (в том числе в ЕС, Великобритании, России). 



И вот здесь мы приходим к принципиально новому этапу - ИИ-агентам. Держу в курсе: всё, что было выше, - это программы, которые слепо следуют прописанным правилам. Даже самый быстрый HFT-алгоритм не думает, а лишь следует формуле. ИИ-агент устроен иначе: он сам читает новости, сам оценивает отчётность компаний, сам формулирует гипотезу («акции этой компании недооценены, потому что рынок ещё не отреагировал на отчёт») и сам решает, как действовать. 

Сгенерировано нейросетью

Сгенерировано нейросетью

Как рынок приручил ИИ? 

Пока одни продолжают считать, что ИИ на бирже - это что-то из области фантастики, индустрия уже вовсю на нём зарабатывает. Мировой рынок алгоритмической торговли, по оценкам международной консалтинговой компании Spherical Insights, растёт на 13% в год, и большую часть этого роста обеспечивают именно автономные агенты, а не классические алгоритмы.


Институциональные игроки тем временем меняют модели управления капиталом. К примеру, один из крупнейших банков мира JPMorgan Chase протестировал систему ИИ-агентов, которые самостоятельно распределяли капитал между акциями и облигациями в зависимости от рыночной конъюнктуры: лучшая из восьми моделей обогнала классический портфель 60/40 (60% акций, 40% облигаций) на 0,7 процентного пункта доходности в год. Звучит скромно, но в масштабах триллионов долларов - это огромные деньги.


Московская биржа тоже не осталась в стороне. С середины апреля по конец июня 2026 года она провела MOEX AI Hackathon - соревнование 50 команд, чьи автономные ИИ-агенты торговали двадцатью самыми ликвидными акциями российского рынка на виртуальные деньги. По итогам финального этапа большинство агентов обошли по доходности индекс Мосбиржи, а топ-5 показали результат от 1,3% до 3,9% на фоне падения самого индекса на 3,7%. Представители биржи даже заявили, что результаты планируется использовать при создании инфраструктуры для безопасной интеграции автономных систем в реальные торги.


Совсем недавно ИИ-агенты добрались и до розничных инвесторов. 10 сентября этого года «Т-Инвестиции» первыми в России разрешили всем клиентам подключать брокерский счёт к внешним ИИ-агентам - теперь можно написать в чат «купи мне акции такой-то компании», и агент это сделает. 



А что там регуляторы?


Международный валютный фонд в мае 2026 года предупредил: новейшие модели ИИ создают риск взаимосвязанных сбоев, способных ударить по всей финансовой системе, и назвал такой сценарий «неизбежным».


Международный Совет по финансовой стабильности призвал руководителей банков и финансовых компаний заранее внедрять механизмы контроля за автономными ИИ-системами, предупредив, что те способны совершать несанкционированные действия и создавать угрозы, реализующиеся «с высокой скоростью».


При этом единой рамки регулирования для торговых ИИ-агентов пока не существует нигде - ни в США, ни в Европе, ни в России. И пока биржи вроде Московской уже вовсю тестируют инфраструктуру для «агентской экономики», эксперты указывают на отсутствие прозрачных правил и защиты от системных рисков. Но какие они - эти риски? 

Сгенерировано нейросетью

Сгенерировано нейросетью

Тёмная сторона ИИ-агентов


И вот тут начинается самое неприятное. Пока одни строят инфраструктуру, другие используют идею «умного трейдинга» как приманку.


Летом 2026 года специалисты по кибербезу зафиксировали новую волну мошенничества: аферисты через фейковые новости продвигают несуществующие инвестиционные ИИ-платформы, которые работают как чат-боты под видом реальных и выдуманных нейросетей. 


Сама схема проста: жертву убеждают перевести деньги, обещая быстрый рост капитала, а после первого платежа начинают психологическое давление, заставляя вносить всё больше - пока человек не поймёт, что его обманули. 


Однако, опасность может исходить  и от самых легальных ИИ-агентов, если их одновременно станет слишком много. У Flash Crash 2010 года был один виновник. А что будет, если тысячи автономных агентов, обученных на похожих данных, одновременно примут похожее решение - например, одновременно начнут распродавать одни и те же переоценённые активы? 


Немного пофантазируем. Для рынка такой расклад будет выглядеть не как решение тысяч независимых игроков, а как один гигантский, синхронный сигнал «продавать всё». Цена на акции обвалится, причем быстрее, чем успеют сработать биржевые «предохранители», рассчитанные на реакцию людей (они останавливают торги при резких движениях цены). И хуже всего то, что ни один регулятор не сможет найти конкретного виновника, как в случае с Сарао.


И наконец, вопрос, на который пока никто не может дать чёткого ответа: а кто тогда будет виновником? Если человек нажал «продать» не вовремя - это его решение и его убытки, а если решение принял агент, которому просто дали доступ к счёту и общую инструкцию «зарабатывай», - то кто виноват? Разработчик модели, брокер, который дал агенту доступ, или сам инвестор, который ему доверился? Ответа ни у кого нет.

Сгенерировано нейросетью

Сгенерировано нейросетью

Что будет дальше?


Рынок движется к тому, что сами его участники называют «агентной экономикой» - миру, где ИИ-агенты не только советуют, но и действуют от имени инвесторов и институтов на постоянной основе. 


Крупные банки - от JPMorgan до Goldman Sachs - уже запускают собственные ИИ-продукты не только для управления портфелями, но и для торговли долговыми инструментами. Логично предположить, что вслед за облигациями агенты доберутся и до более сложных инструментов - деривативов, валютных пар, структурных продуктов, - той сферы, где сегодня всё ещё нужен человек-специалист.


Следующим шагом может стать переход от «агентов, которые торгуют за вас», к агентам, которые торгуют друг с другом напрямую: ИИ-агент покупателя будет вести переговоры о цене с ИИ-агентом продавца без участия людей вообще - примерно так же, как сегодня рекламные аукционы в интернете разыгрываются алгоритмами за миллисекунды. 


Биржам в этом новом мире, вероятно, придётся вводить что-то вроде цифрового «паспорта» агента - обязательную верификацию модели, лимиты на объём сделок для неподтверждённых агентов и отдельные предохранители, рассчитанные именно на скорость и синхронность ИИ, а не на реакцию человека.


Не исключено и появление своего рода «чёрного ящика» для каждого агента - обязательного инструмента для хранения всех его решений и промптов, чтобы в случае сбоя можно было разобраться, кто и что ему поручил.


В общем, чем масштабнее становится эта экономика, тем больше необходимы правила, по которым она будет работать. Готовы ли регуляторы прописать верификацию агентов, лимиты, предохранители - быстрее, чем на рынок выйдет следующее поколение автономных систем? Пока ответ «скорее нет, чем да».

Конец

#Тренды

Вафли или печенье? Как меняются наши любимые сладости?

Вафли или печенье? Как меняются наши любимые сладости?

В нашем интервью директор «Сладонеж» Лимаева расскажет, как современные технологии меняют производство.


Рената Бабанина

Рената Бабанина

#Технологии

Не только подростки и мужчины: кто на самом деле играет в видеоигры

Не только подростки и мужчины: кто на самом деле играет в видеоигры

По данным исследования «Гейминг в России — 2026», хотя бы иногда играют 75% россиян старше 14 лет — около 92 млн человек.


Алексей Гаврилко

Алексей Гаврилко

#ИИ

ИИ взломает всех?

ИИ взломает всех?

ИИ-агенты OpenAI обошли изоляцию, вышли в интернет и атаковали Hugging Face. Разбор инцидента, уязвимостей и рисков автономного ИИ.


Илья Сальков

Илья Сальков

#ИИ

5 простых способов провести время в гаджетах с пользой

5 простых способов провести время в гаджетах с пользой

Если кажется, что экранного времени стало слишком много, не спешите устраивать цифровой детокс.


Алексей Гаврилко

Алексей Гаврилко

#ИИ

Как ИИ меняет высшее образование?

Как ИИ меняет высшее образование?

Уже 89% российских студентов используют нейросети в учебе, но система высшего образования, кажется, так и не поняла, что с этим делать.


Варвара Котова

Варвара Котова

#Тренды

Что такое ленд-арт?

Что такое ленд-арт?

Это направление в искусстве, которое получило название «ленд-арт» (от англ. land art — ландшафт и искусство).


Рената Бабанина

Рената Бабанина