ChatGPT в трейдинге: как ИИ меняет правила игры на финансовых рынках
Мы часто напоминаем в наших материалах о том, что ручной трейдинг становится сложнее, а разработки вроде ChatGPT только сильнее ускоряют тренды автоматизации и искусственного интеллекта.
В этой статье вы узнаете:
- Что такое и как устроен ChatGPT
- Как применять ИИ в генерации торговых стратегий
- Какие горизонты развития ждут трейдинг и инвестиции
Материал обновлен в июле 2025 года.
Погружение в тему:
- Статья Эпоха больших данных и как к ней адаптироваться нам — частным трейдерам?, чтобы понять, куда движется дата-трейдинг.
- Человек против машины: интуитивный трейдинг против системного — про минусы и плюсы современных трейдинг-подходов.
Другие полезные материалы — в конце статьи.
Содержание
Видео о ChatGPT в трейдинге
Что такое ChatGPT
ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer) — это языковая модель на основе искусственного интеллекта, разработанная компанией OpenAI.
ChatGPT используется для создания чат-ботов, систем автоматического ответа на вопросы и анализа данных. То есть модель может выполнять роль виртуального ассистента, отвечать на вопросы пользователей и помогать в поиске практически любой информации.
ChatGPT уже была протестирована на многих входных данных и разными командами (ссылка на работу от команды Microsoft будет в конце статьи). Результат — модель действительно может обучать, создавать тексты, решать задачи, писать код и подготавливать маркетинговые компании не хуже, чем начинающие в этих же профессиях.
Как можно использовать ChatGPT на финансовых рынках
ИИ поможет на финансовых рынках в нескольких областях:
- Обучение: любые вопросы по финансовым рынкам можно задавать алгоритму — на многие из них ответит достаточно подробно. С добавлением функции «Глубокое исследование» обучаться можно еще прагматичней (функция, с которой можно получать не просто ответы, а полные исследования по теме).
- Помощь в проверке кода торговой стратегии: подробнее об этом — ниже.
- Помощь при создании диверсифицированного портфеля для инвесторов: ChatGPT может подсчитать основные показатели качества инвестиционных стратегий и сравнить их.
- Анализ трейдинг-данных: по этому материалу у нас есть подробная статья в рубрике Empirix Prime, но о некоторых моделях мы все равно расскажем ниже.
Обучение
Самый простой способ использовать ChatGPT для трейдера и инвестора — задавать вопросы. Базовые термины и определения модель объясняет отлично.
К примеру, спросим, что такое микроструктура финансовых рынков?
Чуть-чуть поверхностно, но если сформулировать вопрос подробнее, ИИ и ответит подробней.
Или вот еще:
То есть вместо поиска нужной информации в поисковиках проще просто сформулировать вопрос алгоритму.
Используйте ChatGPT для идей, а системный трейдинг — для формирования прибылей
5 уроков: от методологии до готовых шаблонов. Трейдерам, которые хотят автоматизировать и масштабировать стратегии.
Фундаментальные исследования финансовых рынков
ChatGPT открывает возможность частным трейдерам и инвесторам использовать источники информации для фундаментального анализа. Вот с анализом чего может помочь ИИ:
- анализ новостных статей
- анализ отчетов компаний
- анализ научных исследований о финансовых рынках
ИИ можно попросить выделить ключевые факты из новостной ленты или определить настроения рынка по отношению к компании или сектору. ChatGPT суммирует длинные статьи и отчеты, позволяя трейдеру за несколько минут получить суть, вместо того чтобы читать все самостоятельно и целыми днями.
Создание простейших торговых стратегий
ChatGPT может писать код, и это самое ценное, что умеет ИИ. Если вы уже умеете что-то кодить, тогда ChatGPT станет отличным помощником. Если же опыта нет, тогда будет сложнее понимать код, но и спрашивать у модели можно все, что неизвестно — то есть параллельно обучаться.
К примеру, мы попросили написать код для стратегии на основе скользящих средних:
Многие трейдеры используют TradingView для технического анализа. ChatGPT может значительно ускорить работу с пользовательскими индикаторами и стратегиями на Pine Script. Например, вместо того чтобы самостоятельно изучать синтаксис, трейдер описывает словесно логику стратегии, а ChatGPT генерирует черновой код.
Но все же полностью полагаться на ChatGPT здесь нельзя — лучше всю его логику перепроверять с программистом. В таком тандеме ошибок будет значительно меньше.
Помощь в диверсификации инвестиционного портфеля
Допустим, у вас есть 2 идеи:
- 50% денег вложить в индекс S&P 500, а 50% денег оставить в кэше.
- Все 100% средств вложить в SPY.
Чтобы подойти к этой гипотезе рациональней, нужно сделать бэктест — посмотреть, как бы эта логика работала в прошлом.
Сперва попросим ChatGPT в качестве эксперимента подсчитать месячную доходность S&P 500, начиная с 2017 года.
10 секунд, и у нас есть данные. Ок, переходим к следующему шагу — сравнению доходностей SPY (SPY — тикер индекса S&P 500) и индекса доллара DXY.
Еще 10 секунд, и у нас дополнительные данные в виде таблицы. Хорошо, теперь что будет с нашей доходностью, если 50% наших средств мы инвестировали бы в SPY, а 50% оставили в долларовом кэше?
Получаем среднюю доходность по месяцам, указанную в правом столбце “Portfolio”.
И теперь сравниваем 2 наших гипотезы друг с другом на основе коэффициента Шарпа.
ChatGPT насчитал нам Шарп = 0.24. А какой был бы наш Шарп, если бы мы вложили только в SPY?
Оказывается, что Шарп у одного только SPY = 0.2, то есть хуже, чем у нашего гипотетического портфеля.
Описанный здесь пример — всего лишь пример, который не является руководством к действию. Для получения статистически значимых результатов нужно проводить более подробные бэктесты и на большем временном отрезке.
Прибыльные торговые стратегии, кейсы и исследования — в нашем Telegram 📈
Анализ трейдинг-данных
Наша любимая часть. И именно в этой области мы эксплуатируем модель на все 100%. Вот некоторые моделирования, которые делаем:
- Монте-Карло моделирования;
- Стресс-тесты;
- Проверка корреляции и так далее.
Подробнее — в закрытой статье Практикум: используем ChatGPT для анализа больших данных в трейдинге, а ниже — несколько примеров дата-анализа.
Здесь GPT помог нам провести моделирование Монте-Карло. То есть мы получили вероятностные события для нашего алгоритма.
Ок, а что, если визуализировать доходности? Нет проблем.
Здесь ИИ помог нам построить 3D-модель результата бэктеста стратегии. А ниже — построить матрицу корреляций стратегий портфеля. Кстати, о портфельном подходе в трейдинге у нас есть полезная статья: Почему портфель торговых алгоритмов лучше, чем одиночные стратегии.
Так что возможности применения ИИ — огромные. Многое ограничивается нашим творчеством, креативностью и знаниями.
Ограничения ChatGPT на финансовых рынках
Модель и правда удивляет своей “человечностью” и точностью в ответах. Но все же для наибольшей эффективности использования ChatGPT человек сам должен иметь опыт, знания и практику.
Вот что ИИ пока еще не умеет (или, по крайней мере, делает неэффективно):
- Научно подходить к исследованию финансовых рынков и самостоятельно делать независимые наблюдения. То есть модель пока еще не может уходить слишком глубоко в исследования, как это делают ученые в области финансовых рынков.
- Отделять качественные данные от некачественных. К примеру, ChatGPT может помогать в создании торговых стратегий, но вот решать, какие из них работают, а какие нет, — это уже задача трейдера. Алгоритмический трейдинг — это не только умение автоматизировать стратегию. Это еще целая наука о данных.
- Принимать за вас решения. И этот пункт следует из предыдущего. Финансовые рынки — область неопределённостей. Еще не существует модели, которая бы предсказывала будущее и давала рекомендации с высокой вероятностью успеха. За вероятность успеха пока еще отвечает человек. Хотя есть неплохой кейс, как модель справляется с прогнозированием. Подробнее — здесь: Может ли ChatGPT предсказывать ценовые движения в трейдинге?
Помимо этого, модель может выдавать явные логические ошибки в ответах. Модель оперирует вероятностями слов, а не гарантированной логикой, поэтому иногда она уверенно сообщает неверные факты или делает выводы без оснований. В финансовом контексте это особенно опасно: ChatGPT может перепутать единицы измерения, неправильно суммировать цифры из отчета или дать трактовку новости, противоречащую исходному тексту. Именно по этой причине нужна дополнительная проверка со стороны человека.
Заключение
ChatGPT — это точно новый тренд в сфере искусственного интеллекта. Представьте, что у вас появился преподаватель, который знает ответы практически на любые вопросы, и которого можно спрашивать 24/7, не боясь, что он устанет отвечать или возмутится глупым вопросам. При правильном использовании он способен сэкономить время, дать новые инсайты и повысить качество ваших решений.
Но ни в коем случае нельзя полностью полагаться на модель. Думайте самостоятельно, проверяйте факты и используйте ChatGPT как дополнительный источник идей и информации, а не как замену собственного опыта.
Объединить системные знания и навыки в трейдинге с ChatGPT можно по ссылке ниже.
Как создавать торговые стратегии на основе статистики и данных, способных работать 24/7
Не упустите возможность получить прибыльные торговые стратегии.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
ChatGPT — это большая языковая модель на основе архитектуры GPT от OpenAI. Он обучен на корпусе текстов и умеет генерировать связный текст, отвечать на вопросы и писать код. В трейдинге вы можете использовать ChatGPT для сбора информации, генерации скриптов стратегий и быстрой проверки идей.
- Обучение и исследования: быстрый обзор новых методик, объяснение терминов.
- Генерация кода: шаблоны стратегий на любых языках программирования.
- Анализ данных: расчёт показателей (Sharpe, VaR и так далее), построение графиков и Monte Carlo-моделирование.
- Формирование идей: поиск нестандартных подходов к диверсификации и оптимизации портфеля.
- Вероятностный характер: модель может «думать» логично, но выдавать фактические ошибки.
- Отсутствие реального времени: знания ограничены обучающей датой, данные «на сегодня» не доступны.
- Нет самостоятельного принятия решений: все выводы нужно проверять экспертом и тестами перед применением.
Да, но у вас будет ограничение по запросам в день. Это сильно снижает скорость решения задач.
Материалы
Читайте также
Павел Овсянников
Сооснователь Empirix. Ритейл-трейдер и квалифицированный инвестор. Автор 130+ статей и 10 курсов. На финансовых рынках с 2012 года. Создает, тестирует и оптимизирует алгоритмические торговые стратегии, управляет системным фондом. E-mail для связи: paul@empirix.ru