ИИ может управлять вашими акциями? Я бы пока держался подальше от роботов.

Теперь в инвестиционных приложениях всё чаще используются автоматизированные рабочие процессы, будь это Сбер, Т-Банк или Robinhood, и, в принципе, это хорошо, поскольку они могут значительно повысить производительность не всегда нужных аналитиков. Однако это также увеличивает вероятность того, что сбои в работе ИИ останутся незамеченными, поскольку ни один человек не проверяет результаты каждого отдельного шага в этом автоматизированном рабочем процессе.

Группа исследователей из США, Великобритании, Китая, JP Morgan, BlackRock и State Street попыталась выяснить, насколько велик риск того, что рабочие процессы, созданные с помощью AI, нарушат инвестиционный процесс, с чем и советую вам ознакомиться в этой статье, если у вас ещё остаются сомнения. Разберём всё по полочкам.

Для начала исследователи разделили типичный инвестиционный процесс на 2 отдельных этапа. Сначала они попросили ChatGPT, Gemini, Qwen и DeepSeek составить краткое изложение раздела "Обсуждение и анализ руководством компании" (MD&A) из квартальных отчётов 100 крупнейших американских компаний за 1-3 кварталы 2025 г. Они попросили модели выделить 20 наиболее важных пунктов, максимально точно сохранив направление принятия решения и уверенность в его принятии.

Затем они передали это краткое изложение Gemini и попросили дать рекомендацию "покупать/держать/продавать" по данной акции. Они также передали Gemini полный текст раздела MD&A и попросили сделать то же самое. В качестве контрольного эксперимента они всё это проделали и со стенограммами конференц-звонков по итогам этих периодов.

Можно было ожидать, что Gemini выдаст одну и ту же рекомендацию "покупать/держать/продавать" для каждой акции, независимо от того, использовала ли она в качестве исходных данных всё обсуждение или сводку от других ИИ. Если рекомендация отличается, это даёт представление о надёжности (или её отсутствии) автоматизированного процесса, который читает заявления компаний и самостоятельно формулирует рекомендацию.

Поскольку Gemini, как и любой генеративный ИИ, пока часто даёт галлюцинации, можно ожидать различия в рекомендациях между двумя подходами. В Gemini 3.1 Flash модель, используемая для принятия решения, показала примерно 11% правильных ответов для разделов MD&A и 9% для конференц-звонков по финансовым результатам, что означает, что если повторно запустить модель на полных входных данных, она даст другой ответ "покупать/держать/продавать" примерно в 11% или 9% случаев.

Если вы считаете, что это высокая цифра и что самая продвинутая модель Google вряд ли будет так часто выдавать галлюцинации, у меня для вас новости. Недавно New York Times протестировала обзоры ИИ от Google на своей странице поиска, и они обнаружили, что с Gemini 2 результаты были точными в 85% случаев, а с Gemini 3 — в 91% случаев.

Позвольте теперь мне перефразировать. Даже с Gemini 3 9% ответов, которые вы получаете в обзоре от ИИ, являются откровенно неверными и галлюцинаторными. И даже если обзор ИИ давал правильный ответ, он либо не указывал источник, либо указывал неверный источник, не имеющий отношения к ответу, в 56% случаев. Таким образом, ошибка в рекомендации по одной из десяти акций - обычное явление, даже в самых передовых моделях.

Решение меняется после сжатия контента.

Источник: Ли и др. (2026)

Но вот ведь что произошло на самом деле. При использовании 20-пунктного резюме, итоговая рекомендация "купить/держать/продать акции" значительно чаще отличалась от рекомендации, полученной при использовании всего документа. Частота, с которой рекомендация менялась в зависимости от подхода (с "купить" на "продать" или с "продать" на "купить"), варьировалась от одной четверти до одной трети.

Не знаю, как вы, но я бы не стал доверять ИИ, если рекомендации по покупке или продаже акций меняются в зависимости от входных данных для четверти или трети акций в моём портфеле. Как можно полагаться на решения, которые настолько случайны? Хотя, думаю, это менее губительно для вашей доходности, чем слушать рекомендации "аналитиков" с экрана. Удачи!!!

____________________________________________________________________________________________________

🔥 NFP за сентябрь выходит 02.10 15:30 UTC+3: последний отчёт по занятости перед октябрьским FOMC.

📊 Прогноз — около 90 тыс. новых мест, безработица 4,1%. В августе было +162 тыс., втрое выше прогноза. В этом году чем сильнее занятость, тем вероятнее повышение и тем легче падает BTC.

📌 Два сценария: сильнее прогноза — доллар крепнет, акции США, золото и BTC склонны падать; слабее — BTC и золото склонны расти первыми.

📌 BofA отмечает: сезонные факторы в августе были необычно благоприятными, в сентябре возможен откат; банк ждёт лишь 60 тыс.

Торгуем акциями и криптой здесь. Бонус за регистрацию.👇


Рост или падение — возможности есть, в BingX в одно касание