Короткий огляд недавнього досвіду в новій навичці «AI+квантова торгівля», яка приносить збитки

Найперше знайомство з ШІ відбулося на вузькоспеціалізованому форумі — це було ще в період маскової кампанії, тоді люди обговорювали, як за допомогою ШІ малювати анімованих дівчат. Але в ШІ був один великий баг: пальці не вдавалося коректно промальовувати. І я навіть не думав, що згодом станеться вибух великомовних моделей і ШІ-послідовний швидкий розвиток технологій.

На цьому етапі, під впливом різноманітних маркетингових акаунтів, які сіють тривогу, я, як бурячок, який не хоче, щоб його відкинули на узбіччя епохи, на початку 2026 року почав пробувати інвестувати за допомогою ШІ. Я розробив і протестував одну, на мою думку, успішну схему та одну відносно невдалу, тож хочу поділитися перебігом:

Спершу — про невдалу схему:

EM запустила один цікавий ШІ, «妙想». У «妙想» є одна перевага: він має доступ до біржового форуму EM股吧 та до первинних даних з дослідницького й інвестиційного напрямку. Тому я подумую: чи можна використати «妙想» для короткострокової інвестиційної стратегії — щоб ШІ рекомендував активи, а я робив би кількісне замовлення, тобто T日收盘推荐五只场内ETF: на кінець дня T він рекомендує п’ять біржових ETF, я встановлюю значення take-profit і stop-loss для цих активів у межах T+5 торгових днів. Якщо протягом п’яти торгових днів тригер не спрацює, усі активи одразу виставляються на продаж зустрічними заявками. Це була короткострокова стратегія. Але під час реального запуску точність була менше 40%, а збитки росли день за днем. Як би там не було, я сказав ШІ не гнатися за зростанням і не влаштовувати продажі “на піку”. Проте на практиці сигналом на кінець дня T завжди виявлялися найбільш гарячі сектори. Зрештою я припинив тестування. Я побачив дві проблеми: перша — ця модель дуже сильно “ганяється за трендом і рубає з плеча”, коли в день T стається велике падіння ринку, ринкові настрої пригнічені, і модель радить мені уникати ризику та не виконувати купівлі. Але коли якийсь сектор стає хітом або з’являються гарячі новини, тоді модель підказує мені купувати. Однак за поточної ринкової ситуації, коли ротація секторів відбувається дуже швидко, від цього одразу страждають одразу всі — як кажуть, “і наліво, і направо під удар”. Це дуже відповідає тому, як тренують продукт у підрозділах із просування з боку інвестдосліджень і як керуються настроями роздрібних інвесторів. Модель теж навчали саме так. Коли на ринку немає чіткої “головної лінії”, тоді модель кожного разу видає якусь кашу: відкриваєш інтерфейс мислення і бачиш, що модель просто випадково підбирає низку новинних відомостей, а вся подальша аналітика побудована на тих новинах, які вона зібрала саме в цей момент. Це легко призводить до перекосу в один бік.

Тепер — про відносно успішну:

У цей час я попросив у GJ Securities доступ до QMT. Щоб на всяк випадок, я ще взяв симуляційний рахунок. Я лише на етапі бакалаврату колись торкався програмування, а на магістратурі як захоплення вибрав математичне моделювання та математичні алгоритми — це було ще п’ятнадцять років тому, зараз я майже все забув. Але мислення, яке дає навчання програмуванню та алгоритмам, справді впливало на мене все життя. Коли я вчив QMT, я навіть трохи шкодував, чому не відкрив petrade: на ринку відео й матеріалів про QMT значно менше, ніж про petrade. Можливо, тому що petrade простіший для старту і має готові торгові програми. Але справді прибуткові схеми ніхто не надає безкоштовно чи за копійки, інакше цей сегмент стане переповненим. За допомогою програмування з підтримкою ШІ я протягом більше ніж місяця поступово написав стратегію під себе, також проганяв її на симуляційному рахунку — і це був перший крок до кількісного трейдингу. Коли я вперше запустив стратегію й вона спрацювала, я відчував дуже велике досягнення: спочатку планував, що не зможу написати, тож піду на Taobao шукати послугу “написання за мене”. Але ці гроші вдалося заощадити.

Після цих двох спроб застосування ШІ я міркував: у такій стрімкій епосі розвитку ШІ, як мені адаптуватися? По-перше, потрібно самому опанувати “засоби виробництва”, інакше лише за рахунок трудових здібностей легко бути заміненим. Наприклад, якби у мене не було інструментів ШІ, я б пішов на Taobao шукати “письменників за гроші”, а потім, коли ШІ пошириться повсюдно, “кодери”, які просто пишуть простий код, будуть дуже легко піддаватися впливу. По-друге, сам ШІ не має здібності до первинних інновацій — він швидше “монтажник”: спочатку цікаво, а згодом набридає. Його “підгодовуєш” тим, чим хочеш — він це й зшиває. Він підвищує ефективність і може підкинути натхнення, але він сам по собі — принаймні наразі — не здатен на оригінальні інновації. Якщо не давати йому нові матеріали, він починає відтворювати схоже або перетворюється на хаос — і людина з першого погляду відчуває “шІ-повітря”. По-третє, усі інструменти для кількісного аналізу вчать тебе тому, як використовувати технічні індикатори для високочастотної торгівлі. Це майже нічим не відрізняється від того, що було популярним більше десяти років тому — коли “тягнули” формули для Tongdaxin (通达信). Але реальний шлях до заробітку, можливо, не зміниться через технологічні інновації. Кількісний підхід — це лише “метод”; якщо він невірний, навіть якщо вивчиш забагато кількісного, ти лише прискориш масштабування прибутків і збитків.