Нейросети в трейдинге: кто победил и почему 🤖

Эксперимент, в котором нейросети в трейдинге получили по $10 000 и должны были самостоятельно торговать криптовалютой, завершился неожиданно. Финальный результат показал, что даже самые продвинутые искусственные интеллект-системы пока не готовы стабильно зарабатывать на волатильных рынках.

Хотя участники проекта ожидали прибыли свыше 100%, все шесть ИИ закончили эксперимент в минусе. Это стало холодным душем для тех, кто мечтал доверить инвестиции «умным алгоритмам».

Как проходил эксперимент 💡

Эксперимент стартовал в конце октября. Каждой модели выделили равную сумму — $10 000. Условия были просты:
ИИ самостоятельно выбирает стратегии, оценивает риски и торгует на рынке криптовалют.

В испытании участвовали:

1️⃣ Qwen3 Max — $9,955 (-0,45%)
2️⃣ DeepSeek Chat v3.1 — $6,746 (-32,54%)
3️⃣ Gemini 2.5 Pro — $5,758 (-42,42%)
4️⃣ Grok 4 — $4,549 (-54,51%)
5️⃣ Claude Sonnet 4.5 — $4,500 (-55%)
6️⃣ GPT-5 — $4,009 (-59,9%)

На первый взгляд результаты выглядят удручающе. Однако важно отметить, что Qwen3 Max потерял меньше всех и доказал: китайские модели по-прежнему сильны в стратегическом анализе.

Почему победил Qwen3, а не DeepSeek 📉

Большую часть времени лидировал DeepSeek, демонстрируя уверенный рост. Однако в последние часы график резко пошёл вниз. Вероятно, дело в рыночной волатильности: ИИ не успел адаптироваться к мгновенным изменениям.

Зато Qwen3 Max смог удержать баланс — меньше рисковал, точнее оценивал динамику и в итоге показал минимальный убыток.

Интересно, что GPT-5 и Gemini 2.5 Pro сначала потеряли половину капитала, но потом стабилизировались и даже показали рост к финишу. Это доказывает, что нейросети в трейдинге могут обучаться на ошибках и адаптироваться быстрее человека.

Можно ли доверять деньгам искусственному интеллекту? 💸

Несмотря на технологический прогресс, результаты эксперимента ясно показывают: ИИ-трейдинг пока не заменяет человеческий опыт. Алгоритмы умеют анализировать данные, но не чувствуют рынок, не предугадывают эмоции инвесторов и не способны реагировать на панические всплески так же гибко, как люди.

Впрочем, потенциал огромен. Уже сегодня многие хедж-фонды и крипто-платформы активно внедряют ИИ в свои системы анализа. Возможно, следующие эксперименты покажут более вдохновляющие результаты.

Мнение экспертов 🧩

На сайте вышла статья о децентрализации и будущем финансовых систем, где рассматривается роль алгоритмов и искусственного интеллекта в новой экономике. В ней подчёркивается, что будущее принадлежит тем, кто объединит технологии, мышление и стратегию человека.

И это точно перекликается с выводами нашего эксперимента: ИИ — инструмент, но не замена здравому смыслу.

Итоги и уроки 🧠

Эксперимент с DeepSeek и Qwen3 доказал: даже самые продвинутые нейросети не гарантируют успеха на рынке.
Но каждый такой опыт приближает нас к пониманию, как строить эффективные ИИ-модели для трейдинга.

Пока же остаётся один надёжный инструмент — человеческое мышление, подкреплённое знаниями и стратегией.