Щоденний репортер: Чень Чень

Це зображення, ймовірно, згенероване ШІ

Коли ШІ “лобстер” (OpenClaw, open-source ШІ-агент, розроблений австрійським програмістом Петером Штенбергом) поєднують із торгівлею акціями, з’являється новий, по-справжньому інший режим допоміжної AI-торгівлі.

Репортер «Щоденної економічної новини» (скорочено — репортер «кожного дня») повідомив, що за умови дозволу інвесторів “лобстер” поступово заходить у ключові етапи, як-от стеження за котируваннями, ретроспективний розбір, вибір акцій тощо, але в реальних результатах спостерігається надзвичайна поляризація прибутків: респонденти кажуть, що після повного доручення “лобстеру” на 200 000 юанів (вся сума під управління) він дозволив “програти” 80 000 юанів; інші ж заявляють, що завдяки автоматичній торгівлі вони безперервно обігрують ринок; ще хтось стверджує “прибуток 90% за місяць”……

Чому торгівля акціями за допомогою “лобстера” закінчується “холодом і жаром” одночасно? За умов численних обмежень із комплаєнсу та ризик-менеджменту, чи зможе торгівля “лобстера” прорвати наявні межі? І чи зможе він відкрити пересічним акціонерам справді новий канал для отримання прибутку?

Знімок екрана з офіційного сайту OpenClaw

1

“Лобстер” торгує за дорученням у реальних рахунках

Хтось обіграв ринок

Та навіть грошей за Token не вдалося повернути

Те, що OpenClaw такий “впевнений у собі”, полягає в тому, що це не лише чат-інструмент “ти питаєш — він відповідає”, а й “виконавець”, який може “перехоплювати” комп’ютер, автоматично викликати дані й виконувати складні задачі. Потрібно лише, щоб користувач дав команду — і він сам відкриває програми, систематизує документи або навіть відповідає на листи.

Як повідомив репортер «Щоденної економічної новини» у ході інтерв’ю, наразі багато користувачів уже використовують “лобстера” для стеження за ринком, розбору після угод, вибору акцій, залучаючи його до всіх етапів глибокого дослідження, прийняття рішень та виконання торгів.

Однак результати на практиці дуже різняться. Є приголомшливі досягнення, де місячний прибуток становить 90%, а також реальні випадки, коли напряму програли 80 000 юанів.

Відомий науковець у сфері цифрової економіки, директор інтернет-дослідницького інституту DCCI, Лю Синьлян поділився в своєму оточенні реальним кейсом. Лю Синьлян розповів репортеру «Щоденної економічної новини», що його друг вклав близько 200 000 юанів, повністю доручивши “лобстеру” торгівлю акціями, а завершальні операції також були виконані “лобстером”. Але впродовж останнього періоду, коли ринок пішов вниз, цей рахунок на певний час зазнав збитків у 80 000 юанів.

Водночас деякі інвестори виявили логічні прогалини AI-інструментів у реальних угодах. У записі про реальну торгівлю, який одна користувачка поділилася на соціальній платформі, видно, що на другий день після використання “лобстера” для автоматичної торгівлі денні втрати позицій становили 0,9%, але загалом він обігнав ринок; на третій день втрати позицій становили 1,57%, тоді як того дня індекс SSE (Шанхайська біржа) різко впав на 3,63%, але “лобстер” все одно обігнав на понад 2 процентні пункти; на четвертий день позиції вийшли в прибуток 0,8%. Хоча за даними видно, що він може обігравати індекс, цей користувач також зазначив проблеми, що проявилися в реальній торгівлі:

По-перше, “лобстеру” підтвердили, що він не повинен наздоганяти за ціною (не ганятися за “високими”); але зрештою він все одно пішов наздоганяти. По-друге, “лобстер” начебто діє за логікою T+0.

Ще один користувач, який реально застосовував інструмент, також зізнався репортеру «Щоденної економічної новини»: у A-акціях торгівля T+1, тож використання OpenClaw для кількісної торгівлі має невеликий сенс. Натомість у акціях США та в Гонконзі торгівля може бути T+0 — можливо, там є більше значення. Цей користувач зазначив, що наразі вони ще на етапі тестування малими обсягами та коригування/відладки: прибуток відображався хоч і в невеликих сумах, але навіть не вдалося “відбити” собівартість покупки Token (жетон/лексема, мінімальна одиниця інформації, яку обробляє AI-модель у процесі обробки природної мови).

2

“Місячний заробіток 90%” — насправді це симуляційна прибутковість

“Лобстер” ≠ “AI-мозок”

Це лише платформа для виконання угод

Звідки взялися поширені в соцмережах “90% за місяць”? Саме як було досягнуто цієї високої дохідності — у відтворенні реального технічного шляху, який стояв за цим результатом, — розповіла партнерка з управління фондом Saifu Investments Цзінь Фенчун репортеру «Щоденної економічної новини»: це була симуляційна змагання з торгівлі акціями США, а предмет торгівлі — акції США.

Цзінь Фенчун підкреслила: “Важливо зазначити, що 90% — це лише максимальна дохідність, яку вдалося досягти протягом одного місяця; надалі через корекції, підсумкова дохідність на завершення становила 36%.” У цей період індекс Nasdaq та S&P 500 обидва показали помітні відкати, загальна ринкова кон’юнктура була поганою, але дохідність у цьому симуляційному трейдингу суттєво перевершила біржові індекси.

Джерело даних: Wind

Пояснюючи ключову причину надмірних прибутків, Цзінь Фенчун прямо влучила в суть: справа не в тому, що “лобстер” сам по собі “розумний”, а в тому, що після того, як учасники вручну задали базову рамку, інші AI, як-от Kimi, DeepSeek або MiniMax, написали конкретні торгові стратегії, і при цьому ще й вдалося вибрати правильні акції. Після чого все передали “лобстеру” для виконання. Крім того, досягнення 90% у короткостроковому періоді багато в чому пояснюється тим, що під час симуляційної торгівлі акціями США AI використовував кредитне плече (заставу/маржинальність).

“Під час цього високого результату “лобстер” виступав лише як технічна рамка та платформа виконання для AI, а не як інструмент для прямого відбору об’єктів торгівлі, генерації торгових сигналів або виконання валідації backtest.” — повідомила Цзінь Фенчун репортеру «Щоденної економічної новини». За її словами, базова робота з відбору об’єктів торгівлі, формування торгових стратегій тощо виконувалася іншими AI; людина лише окреслювала напрям і базову рамку для AI, а всі наступні етапи виконання стратегій автономно відбувалися всередині “лобстера”.

На рівні виконання угод Цзінь Фенчун пояснила: у цій симуляційній торгівлі використано стратегію з вітчизняної певної моделі штучного інтелекту, а потім AI автоматично розміщував ордери. Наразі в країні багато брокерів підтримують торгову систему QMT (QMT і PTrade — це основні в Китаї сторонні термінали для кількісної торгівлі), а після підключення через API (через‌ інтерфейс програмування застосунків‌ для зв’язку та обміну даними між різними програмними системами) можна реалізувати автоматичне виставлення ордерів; у Китаї така схема також широко застосовується в кількісній торгівлі.

3

“Лобстер” відбирає функції у брокерів?

Термінали на кшталт Tonghuashun “не приймають”

Guangfa Securities приховано запускає власний безпечний sandbox

Оскільки “лобстер” поширюється серед кінцевих користувачів (C端), інвестори намагаються максимально “зшити” його з торговими програмами брокерів.

У ринку одні з фахівців проаналізували для репортера «Щоденної економічної новини», що OpenClaw можна розглядати як “мозок” стратегії: він відповідає за аналіз даних і генерацію сигналів, тоді як QMT є “виконавцем”: забезпечує швидкі ордери та виконання торгів. За даними, які з’ясував репортер «Щоденної економічної новини», для кількісної торгівлі перш за все потрібно домовитися з брокером про відкриття дозволів на QMT або PTrade; брокери зазвичай встановлюють поріг у 500 000～1 000 000 юанів, а частина брокерів може вимагати менші суми.

“Роль OpenClaw на цьому етапі по суті — написання коду, при цьому використовується офіційний API.” — заявив один користувач із реальним рахунком репортеру «Щоденної економічної новини», зазначивши, що по суті OpenClaw лише знижує поріг для написання Python-коду.

Однак щодо прямого інтегрування таких сторонніх AI-інструментів брокерські установи зберігають надзвичайно обережну позицію. Один IT-спеціаліст брокера чітко сказав репортеру «Щоденної економічної новини», що з огляду на чинні регуляторні вимоги та практику в індустрії торгові інтерфейси зазвичай мають бути жорстко обмежені межами авторизаційної системи, щоб запобігти програмному під’єднанню без дозволу та потенційним ризикам маніпулювання ринком. Він додав, що наразі Tonghuashun і брокерські саморозроблені торгові термінали ще не надавали API для “лобстера”; брокери протидіятимуть незаконним підключенням третіх сторін через багаторазові технічні й інституційні заходи та моніторитимуть подібні торгові “надбудови”.

Звіт компанії Founder Securities, опублікований 21 лютого 2026 року, показує, що було успішно протестовано інтерфейс API Tonghuashun за допомогою OpenClaw

Крім того, один користувач поскаржився репортеру: торгова функція “лобстера” дуже схожа на функції умовних ордерів брокера, зокрема “grid trading” (“сітка”) тощо. Тож у чому різниця між цими двома?

На це IT-спеціаліст відповів репортеру «Щоденної економічної новини»: з точки зору функцій, деякі AI Agent-подібні інструменти на кшталт “лобстера” мають певні можливості допомоги у сферах витягування інформації, аналізу настроїв/舆情 та генерації простих стратегій; натомість функції умовних ордерів, “grid trading” та інші інструменти, які брокерські застосунки накопичували довго, більшою мірою зосереджені на стабільності й керованості виконання торгів у рамках комплаєнсу. Наявна фундаментальна різниця така: перші більше “про допомогу в ухваленні рішень і генерації стратегій”, із акцентом на гнучкість та персоналізацію; другі більше “про виконання угод і контроль ризиків”, із акцентом на комплаєнс і надійність. На поточному етапі ці можливості частіше доповнюють одна одну, а не просто замінюють одна одну.

За умови дотримання комплаєнсу провідні брокери вже запустили в середині компанії пошук щодо безпеки й контрольованості.

Релевантна особа з Guangfa Securities повідомила репортеру «Щоденної економічної новини», що компанія вже розпочала застосункові та технічні дослідження для AI Agent “OpenClaw”, створила групу технічних досліджень, фокусуючись на сценаріях бізнесу на кшталт “розумний офіс”, “персональний асистент” та інструменти інвестконсалтингу/досліджень для інвесткомітету. Але Guangfa Securities також підкреслила принцип “безпека — першочергово, комплаєнсний допуск — перед входом”: перевірка здійснюється шляхом попереднього подання на розгляд, використання незалежних сегментів безпечної sandbox-середовища, контролю мінімальних повноважень тощо.

Щодо меж можливостей AI-інструментів Лю Синьлян має чітке розуміння. Він сказав репортеру «Щоденної економічної новини», що він “виростив” 4 “лобстери” як цифрових працівників: кожен відповідає за збирання інформації, обробку запитів, фінансові нагадування та роботу секретаря — і ефект навіть перевершив очікування. Але в торгівлі акціями він лишається стриманим: “Наразі я не готовий віддавати “лобстеру” операції, пов’язані з переказами та платежами, тобто з грошима; мені лише зручно дозволяти йому інформаційні консультації, перегляд котирувань та інші допоміжні роботи, а фактичні торгові операції маю виконувати сам”.

Лю Синьлян вважає, що торгівля акціями за допомогою “лобстера” на сьогодні все ще не сформована належним чином, тож поки що не варто дозволяти йому автономно завершувати пов’язані торгові операції.

4

Високі пороги відсікають більшість роздрібних інвесторів

Технічні “переваги” важко роздати звичайним людям

“Лобстер” популярний, але не кожен здатен легко ним користуватися. У цій хвилі технічних застосувань, що рухається великими моделями, звичайні інвестори стикаються з дуже високими прихованими технічними порогами.

IT-спеціаліст брокера повідомив репортеру «Щоденної економічної новини», що AI Agent-подібні інструменти, які недавно з’явилися на ринку, по суті поєднують можливості великої моделі з котирувальними даними, правилами стратегій та автоматизованим виконанням, тим самим знижуючи поріг для побудови простих стратегій. Але він також застеріг: загалом ці інструменти все ще перебувають на стадії досліджень; їхня стабільність стратегій, надійність джерел даних і здатність контролювати ризики потребують подальшої перевірки.

Цзінь Фенчун повністю погоджується з цим. Вона розповіла репортеру «Щоденної економічної новини», що якщо звичайна людина хоче використовувати “лобстера” для торгівлі акціями, їй потрібно мати знання з AI та навички програмування/розробки — поріг для цієї навички дуже високий. Тому вона не рекомендує сліпо слідувати за трендом звичайним інвесторам, які не розуміють AI та не вміють програмувати; інакше існує високий інвестиційний ризик.

Цзінь Фенчун також нагадала інвесторам: “Високу дохідність, пов’язану з “лобстером”, не можна гарантувати як відтворювану, і її не можна визначати лише за короткостроковою високою дохідністю, вирішуючи, що стратегія ефективна. Інвесторам потрібно дивитися на довгострокові комплексні результати та ситуацію з просадками (回撤). Інвестиції слід спрямовувати на довгі дистанції й стабільну віддачу, а не дозволяти короткостроковим високим прибуткам підштовхнути до спекулятивного настрою”.

Щодо занепокоєння ринку тим, чи замінить AI-інструментарій аналітиків або інвестконсультантів брокерів, Цзінь Фенчун дала заперечну відповідь. Вона пояснила репортеру «Щоденної економічної новини», що AI-інструменти по суті є допоміжними інструментами для досліджень і торгівлі, і ключові потреби індустрії залишаються; крім того, звичайні роздрібні інвестори не мають професійних знань для інвестування, тож не можуть самостійно використати такі AI-інструменти, як “лобстер”, щоб розробити ефективну стратегію, і тим більше не можуть відрізнити справді корисну інформацію ринку від неефективного шуму.

Цзінь Фенчун вважає: “Використання AI-інструментів має високий поріг, і більшість інвесторів не мають можливості/вміння оперувати. Це визначає, що цінність професійних інвестконсультантів і аналітиків не може бути замінена; індустрія лише змінить інструмент і спосіб ведення бізнесу.” Вона розповіла, що через те, що “лобстер” з’явився недавно, зараз, імовірно, небагато регулярних інституцій прямо використовують його для торгівлі в реальному часі; але явище використання AI для побудови стратегій інституціями існує вже минулого року, і їхні команди також планують після змагань на A-акціях у симуляційному режимі провести певні спроби у реальних угодах.

Перед тими, хто охоче пробує, кілька фахівців дали поради. Лю Синьлян рекомендував: “Торгівлю акціями через ‘лобстера’ потрібно спочатку ‘виростити’ протягом певного часу — поступово налаштовувати відповідно до його можливостей, і ні в якому разі не поспішати: не варто одразу дозволяти повністю залучити його до реальної торгівлі. Він закликає інвесторів використовувати невеликі кошти, добре контролювати ризики, не вкладати великі суми; і ще раз підкреслює: ключова роль ‘лобстера’ — це допоміжне посилання для інвестиційних рішень, а не заміна людям у фінальному ухваленні рішень.

Попередній IT-спеціаліст брокера також наголосив репортеру «Щоденної економічної новини» на “фундаментальній межі” захисту від ризиків: “Для персональних інвесторів ці інструменти можна використовувати як інформаційну підтримку та джерело для досліджень, але не варто надмірно покладатися на них, і тим більше не можна замінювати базове розпізнавання ризиків і інвестиційні судження. У процесі використання, особливо, потрібно стежити за правдивістю даних, ефективністю стратегій і за потенційним ризиком надмірної торгівлі, щоб уникнути збільшення коливань інвестицій через надмірну довіру до технічних можливостей”.

Планування|Сяо Юн  Ду Вей

Репортер|Чень Чень

Редактор|Їй Ціцзян

Візуал|Шуай Ліньсі

Верстка|Їй Ціцзян

**    **

**｜Щоденна економічна новина  nbdnews Оригінальна стаття｜    **

**Заборонено перепублікування, вилучення, копіювання та дзеркалення тощо без дозволу    **

Щоденна економічна новина