Найкращі моделі штучного інтелекту для трейдингу; порівняння 10 найкращих моделей

Зміст

• Які найкращі моделі штучного інтелекту для трейдингу?
• Як тестували моделі штучного інтелекту?
• Які моделі брали участь у змаганні?
• Результати першого тесту; перевага дешевих моделей
• Результати другого тесту; краща продуктивність середніх моделей
• Результати третього тесту; повернення дешевих моделей
• Найкращі моделі штучного інтелекту для трейдингу
• Чи підходить Claude Opus 4.6 для трейдингу?
• Які спільні риси мали виграшні стратегії?
• Чому стратегія повернення до середнього зазнала невдачі?
• Чи можна використовувати ці моделі для трейдингу криптовалюти?
• На що звернути увагу при виборі найкращих моделей штучного інтелекту для трейдингу?
• Чи можна довіряти стратегії, створеній за допомогою штучного інтелекту?
• Резюме
• Часті запитання

В останні роки штучний інтелект став одним із корисних інструментів для аналізу фінансових ринків, виявлення торгових можливостей та розробки торгових стратегій. Однак моделі штучного інтелекту не завжди мають однакову точність аналізу, здатність до бек-тестування, управління ризиками та створення стабільних стратегій. Крім того, більша потужність або вища вартість моделі не завжди означає кращі результати в торгівлі. У цій статті ми розглянемо найкращі моделі штучного інтелекту для трейдингу на основі результатів кількох практичних тестів. У цих тестах різні моделі мали завдання розробити прибуткові та малоризикові торгові стратегії, а їхня продуктивність оцінювалася за допомогою ринкових даних. Далі ви дізнаєтеся про методи проведення тестів, критерії порівняння, характеристики успішних стратегій та найважливіші моменти вибору підходящої моделі для трейдингу. Якщо ви хочете дізнатися, які моделі показали більш надійні результати та чи дійсно дорожчі моделі є кращим вибором, залишайтеся з нами до кінця цієї статті.

Які найкращі моделі штучного інтелекту для трейдингу? {#i}

Найкращі моделі штучного інтелекту для трейдингу не завжди є найдорожчими або найсучаснішими моделями. Підходяща модель повинна бути здатною розробити логічну та перевірену торгову стратегію, враховувати ризики та показувати прийнятні результати на даних, які вона раніше не бачила. Тому лише рівень прибутку в бек-тесті недостатній для вибору моделі, важливими є також стабільність результатів, максимальне падіння капіталу та вартість використання моделі.

Купівля криптовалюти за 10 тисяч томанів!
У біржі ArzPlus ви можете купити більше 1000 криптовалют всього за 10 тисяч томанів без комісії!

Початок

На основі результатів трьох практичних тестів, GPT-5-mini, Kimi K2.5, MiniMax 2.5 та моделі Gemini показали значно кращі результати у розробці торгових стратегій. Однак жодна модель не виграла на всіх етапах, і результати змінювалися залежно від умов тестування. Важливо зазначити, що кілька дешевих моделей змогли показати кращі результати, ніж дорожчі моделі та навіть ринкові еталони. Тому вибір підходящої моделі має базуватися на практичних тестах та якості стратегії, а не лише на репутації чи ціні.

Як тестували моделі штучного інтелекту? {#i-2}

У цьому дослідженні використовувалася структура, відома як група агентів штучного інтелекту або Agent Swarm. У цьому методі кілька моделей отримують однакове завдання одночасно, але кожна з них намагається вирішити проблему незалежно від інших моделей.

Основне завдання тесту було дуже простим: <<Розробити найкращу торгову стратегію з точки зору чистого прибутку та доходності, скоригованої на ризик.>>

Після отримання цього завдання кожна модель діяла як кількісний аналітик ринку. Моделі спочатку створили дослідницький план, потім зібрали необхідну інформацію, запропонували торгову стратегію та протестували її на історичних даних ринку. Деякі моделі також змінили параметри та правила стратегії після перегляду початкових результатів.

Результати стратегій не були оцінені лише на основі навчальних та історичних даних. Для більш реальної оцінки також було використано тестування поза вибіркою. У цьому тестуванні стратегія реалізується на частині даних, які не були доступні моделі під час розробки та оптимізації. Цей етап визначає, чи є стратегія дійсно надійною, чи лише надмірно адаптованою до минулих даних.

Які моделі брали участь у змаганні? {#i-3}

Моделі-учасники були розділені на три основні групи:

Дорогі моделі

• Claude Opus 4.6

Моделі середнього класу

• GPT-5.2
• Claude Sonnet 4.6
• Gemini Pro 3.0
• Gemini Pro 3.1

Дешеві моделі

• Kimi K2.5
• GPT-5-mini
• MiniMax 2.5
• GLM-5
• Gemini Flash 3.0

Основною метою було з'ясувати, чи дійсно дорожчі моделі генерують кращі та надійніші торгові стратегії, чи дешеві моделі також можуть конкурувати в цій сфері.

Результат першого тестування; перевага дешевих моделей {#i-4}

У першому тестуванні фонд SPY був використаний як еталон для порівняння, щоб визначити, чи була стратегія просто прибутковою або змогла забезпечити вищу прибутковість, ніж ринок. Цей фонд практично повторює показники індексу S&P 500 і є представником загального стану фондового ринку США. Таким чином, будь-яка стратегія, яка показала вищу прибутковість, ніж SPY, продемонструвала кращу продуктивність на цьому тестуванні.

Згідно з першим тестуванням, лише Kimi K2.5 та Gemini Flash 3.0 змогли досягти вищої прибутковості, ніж фонд SPY, і продемонстрували кращу продуктивність ринку.

Цей результат мав велике значення з точки зору витрат. Вартість використання моделей штучного інтелекту зазвичай розраховується на основі обсягу інформації, яку вони отримують і генерують. Kimi K2.5 коштувала приблизно 0.45 долара за обробку кожного мільйона вхідних текстових одиниць і близько 2.20 долара за генерацію такої ж кількості тексту. Для Gemini Flash 3.0 ці суми становили приблизно 0.50 та 3 долари відповідно. Таким чином, обидві моделі, незважаючи на дуже низькі витрати, змогли продемонструвати кращу продуктивність, ніж кілька дорожчих моделей. Наприклад, Claude Opus 4.6, незважаючи на те, що належить до найдорожчої категорії, відставала від еталону.

Результат першого тестування показав, що для визначення найкращих моделей штучного інтелекту для торгівлі не можна покладатися лише на ціну, бренд або загальну репутацію моделі.

Результат другого тестування; краща продуктивність моделей середнього класу {#i-5}

Результати другого тестування відрізнялися від першого етапу. На цьому етапі моделі середнього класу показали кращі результати, і обидві моделі Google змогли випередити ринок у тестуванні поза вибіркою. Їх коригована прибутковість з урахуванням ризику також була кращою, ніж у еталону.

У цьому тестуванні Claude Sonnet 4.6 також показала прийнятні результати, перевищивши ринок на понад 9%. Проте Claude Opus 4.6 знову не змогла досягти задовільного результату.

Звичайно, деякі з дешевих моделей, які виграли перший етап, не змогли створити надійний інвестиційний портфель на другому тестуванні. Аналіз процесу виконання моделей показав, що ця проблема, ймовірно, була пов'язана з тимчасовими збоєм інфраструктури, і не можна вважати це безпосереднім показником слабкості моделей.

Тому для досягнення більш надійного результату змагання було проведено втретє.

Результат третього тестування; повернення дешевих моделей {#i-6}

У третьому тестуванні дешеві моделі знову зайняли верхні позиції в таблиці. MiniMax 2.5 та GPT-5-mini показали найкращу продуктивність на цьому етапі, випередивши значно дорожчі моделі.

Цікавим моментом на цьому етапі була дуже слабка продуктивність Claude Opus 4.6. Ця модель розробила стратегію, яка обирала акції компаній з хорошим фінансовим станом та зростаючою ціновою тенденцією. Потім, використовуючи генетичний алгоритм, вона тестувала різні налаштування стратегії, щоб знайти найкращу комбінацію. Попередні результати були багатообіцяючими, але коли стратегія була протестована на нових даних, які не використовувалися на етапі розробки та налаштувань, її продуктивність була дуже слабкою, що призвело до значних збитків.

Протягом двох років тестування ринок зріс приблизно на 45%, але стратегія, розроблена компанією Opus, зазнала збитків близько 73%. Максимальне падіння капіталу цієї стратегії також досягло 98%. Простими словами, капітал особи, яка реалізовувала цю стратегію, майже повністю зник.

Цей результат є яскравим прикладом небезпеки надмірної адаптації (Overfitting). Надмірна адаптація відбувається, коли стратегія надто добре узгоджується з минулими даними. Такий підхід може виглядати дуже прибутковим під час бек-тестування, але при зіткненні з новими даними або реальним ринком може показувати незадовільні результати.

Найкращі моделі штучного інтелекту для трейдингу

Результати трьох експериментів показали, що не можна вважати лише одну модель найкращим варіантом у всіх умовах. Переможці змінювалися на кожному етапі, але кілька моделей показали значно кращі результати.

• Kimi K2.5
  Kimi K2.5 у першому експерименті була однією з небагатьох моделей, які змогли перевершити ринок. Низька вартість та здатність створювати відносно адекватну стратегію зробили цю модель однією з помітних конкурентів.

• Gemini Flash 3.0
  Gemini Flash 3.0 також показала кращі результати, ніж ринок, у першому експерименті. Ця модель, незважаючи на низьку вартість, змогла обійти кілька дорожчих моделей.

• Gemini Pro 3.0 та Gemini Pro 3.1
  Моделі Gemini Pro показали хороші результати у другому експерименті, отримавши позитивні результати як за прибутком, так і за доходом, скоригованим за ризиком. Gemini 3.1 Pro, зокрема, була однією з найбільш стабільних моделей у конкуренції; хоча для оголошення її найкращою моделлю необхідно провести більше тестів.

• GPT-5-mini
  GPT-5-mini була однією з двох найкращих моделей у третьому експерименті. Ця модель розробила стратегію Quality Value, яка залишалася прибутковою протягом всіх років навчального періоду, включаючи ведмежий ринок 2022 року. Ця стабільність показала, що стратегія не була розроблена лише для висхідних ринків.

• MiniMax 2.5
  MiniMax 2.5 також була переможцем третього експерименту. Ця модель змогла створити більш успішну стратегію за значно нижчою вартістю, ніж моделі високого класу.

• Claude Sonnet 4.6
  Claude Sonnet 4.6 у другому експерименті перевершила ринок на понад 9%. Результат цієї моделі показав, що серед продуктів Claude версія Sonnet може бути кращим вибором для розробки торгової стратегії, ніж Opus.

• GLM-5
  GLM-5 створила 501% брутто-віддачу на навчальних даних. Проте логіка її стратегії мала ознаки надмірної адаптації. Тому дуже високий прибуток цієї моделі не можна вважати безумовною перевагою без ретельного аналізу тестування на нових даних.

Загалом результати цих трьох експериментів можна підсумувати наступним чином:

В цілому, якщо критерієм вибору є комбінація вартості використання, якості стратегії та стабільності результатів, то GPT-5-mini, моделі Gemini, Kimi K2.5 та MiniMax 2.5 є помітними варіантами. Однак трьохразове проведення експерименту недостатньо для остаточного визначення найкращих моделей штучного інтелекту для трейдингу, оскільки результати можуть змінюватися в залежності від умов ринку, типу активу, часових рамок, інструкцій, наданих моделі, та методів оцінки.

Чи підходить Claude Opus 4.6 для трейдингу?

Claude Opus 4.6 була найдорожчою моделлю в цьому змаганні, але жодна з трьох моделей не змогла перевершити індекс S&P 500. Ця модель навіть на одному етапі створила стратегію, яка втратила 73% початкового капіталу під час двохрічного тестування. Крім того, вартість портфеля в найгірший момент знизилася на 98% від свого попереднього максимуму.

Ці результати не означають, що Claude Opus слабка в усіх аспектах. Модель може бути дуже потужною в аналізі текстів, аргументації, програмуванні або виконанні складних завдань, але ця здатність не завжди призводить до створення прибуткової торгової стратегії.

Розробка стратегії залежить від таких факторів, як вибір відповідних критеріїв, запобігання надмірній адаптації, контроль ризиків, розуміння умов ринку та ретельне тестування на нових даних. Загальна потужність моделі не може замінити ці принципи.

Які спільні риси мали виграшні стратегії?

Стратегії успішного інвестування зазвичай не були дуже складними. Найважливішою спільною рисою було використання фільтрів якості.

Наприклад, одна стратегія може вибирати лише акції компаній, які є прибутковими, мають хорошу фінансову ситуацію або знаходяться в прийнятних умовах оцінки. Ці прості правила дозволяють виключити слабкі та ризиковані активи з портфеля.

Стратегія Quality Value, розроблена GPT-5-mini, є прикладом цього підходу. Ця стратегія, замість використання дуже складних зв’язків, поєднала критерії вартості та якості, і змогла залишатися прибутковою в різні періоди, включаючи ведмежий ринок 2022 року.

Результати показали, що на фінансових ринках проста та логічна стратегія може мати кращі результати, ніж дуже складний підхід, оптимізований за допомогою просунутих алгоритмів.

Чому стратегія повернення до середнього зазнала невдачі? {#i-9}

Однією з поширених помилок багатьох моделей було використання стратегії повернення до середнього або Mean Reversion.

У цьому підході припускається, що ціна після відхилення від середнього знову повертається до попереднього діапазону. Такі стратегії можуть бути корисними в деяких умовах ринку, але в умовах сильних висхідних або низхідних трендів можуть призвести до значних збитків.

Стратегії повернення до середнього зазвичай виглядають привабливо в бек-тестах, оскільки в історичних даних є багато можливостей для купівлі за низькою ціною та продажу після повернення ціни. Але якщо ринок входить у тривалий тренд, ціна може не повернутися до попереднього середнього протягом тривалого часу.

У періоді, що розглядається, ринок США під впливом зростання акцій технологічних компаній мав потужний висхідний тренд. У таких умовах стратегії моментуму (цінового імпульсу) та якості працювали краще, ніж методи повернення до середнього.

Чи можна використовувати ці моделі для торгівлі криптовалютою? {#i-10}

Цей експеримент більше зосереджувався на стратегіях фондового ринку та індексах, таких як S&P 500, SPY та QQQ. Тому не можна без повторного тестування безпосередньо узагальнювати результати на ринок криптовалют.

Ринок криптовалют працює цілодобово, має більшу волатильність і сильно підлягає впливу ліквідності, новин, поведінки китів та змін настроїв трейдерів. Стратегія, яка успішна на фондовому ринку, може дати зовсім інші результати на ринку криптовалют.

Щоб використовувати ці моделі в торгівлі криптовалютою, потрібно:

• протестувати стратегію на історичних даних тієї ж криптовалюти.
• врахувати комісії за угоди та ковзання цін у розрахунках.
• перевірити результати на даних поза вибіркою.
• протестувати стратегію на висхідних, низхідних та нейтральних ринках.
• перед використанням реальних коштів виконати деякий час на демо-рахунку.
• для кожної угоди визначити стоп-лосс, розмір позиції та максимальний допустимий збиток.

Штучний інтелект може допомогти в розробці та оцінці стратегії, але не гарантує прибутковість на ринку криптовалют.

На що звертати увагу при виборі найкращих моделей штучного інтелекту для торгівлі? {#i-11}

При виборі найкращих моделей штучного інтелекту для торгівлі не слід враховувати лише кінцевий прибуток. Одна стратегія може мати великий прибуток, але її ризик і падіння капіталу також можуть бути дуже високими.

Більш важливими критеріями для вибору найкращих моделей штучного інтелекту для торгівлі є:

• Виконання поза зразком: Стратегія повинна тестуватися на даних, які не були доступні моделі під час її розробки. Хороша продуктивність лише на навчальних даних не є надійною.
• Максимальне падіння капіталу: Максимальне падіння капіталу показує, наскільки знизилася вартість портфеля в найгірший період. Стратегія з високим прибутком і падінням капіталу на 98% практично не може бути використана більшістю трейдерів.
• Прибутковість, скоригована на ризик: Показники, такі як коефіцієнт Шарпа та коефіцієнт Сортіно, визначають, скільки прибутку було отримано в порівнянні з ризиком. Ці показники зазвичай надають точніше уявлення про якість стратегії.
• Стійкість в різних ринкових умовах: Хороша стратегія не повинна бути прибутковою лише на висхідному ринку. Її продуктивність також повинна бути перевірена в спадних, нейтральних та волатильних періодах.
• Вартість використання моделі: Якщо дешевша модель може створити подібну або кращу стратегію, використання дорогої моделі не є економічно доцільним. Це особливо важливо при реалізації кількох факторів і проведенні численних тестів.

Чи можна довіряти стратегії, створеній штучним інтелектом? {#i-12}

Не слід безпосередньо реалізовувати стратегію лише тому, що вона була створена потужною моделлю. Навіть найкращі моделі штучного інтелекту для торгівлі можуть неправильно аналізувати дані, мати надмірну адаптацію або не враховувати реальні ринкові умови.

Логічний шлях використання стратегії штучного інтелекту виглядає так:

1. Перевірка правил і логіки стратегії

2. Бек-тест на достовірних даних

3. Тестування поза зразком

4. Перевірка продуктивності в різних ринках

5. Включення комісій, ковзання цін та обмежень ліквідності

6. Тестування без реального капіталу

7. Початок з обмеженим капіталом

8. Постійний моніторинг продуктивності та ризику

Можливість автоматичного виконання стратегії не означає, що вона є безпечною або прибутковою. Остаточне рішення повинно базуватися на ретельній оцінці та управлінні ризиками.

Резюме {#i-13}

Результати цих тестів показали, що вища ціна моделі штучного інтелекту не завжди означає її більшу здатність у розробці торгової стратегії. У багатьох випадках дешевші моделі змогли створити простіші, стабільніші та менш ризиковані стратегії, які показали кращі результати, ніж дорожчі варіанти.

Отже, при виборі найкращих моделей штучного інтелекту для торгівлі не слід зосереджуватися лише на репутації, потужності або вартості використання моделі. Якість логіки стратегії, рівень ризику, максимальне падіння капіталу, стабільність результатів та її продуктивність на нових даних також повинні бути одночасно перевірені.

Врешті-решт, штучний інтелект може бути корисним інструментом для дослідження, аналізу ринку, розробки та порівняння стратегій, а також для виявлення можливих помилок; але він не може замінити управління ризиками, людську перевірку та свідоме прийняття рішень трейдера. Тому кожна запропонована стратегія повинна бути ретельно протестована та оцінена перед використанням у реальних торгах.

Часті запитання {#i-14}

1. Чи потрібні знання програмування для використання штучного інтелекту в розробці торгової стратегії?

Ні, для отримання ідеї, початкового аналізу ринку або розробки загальних правил стратегії завжди не потрібно програмування. Однак для точного бек-тестування, автоматичного отримання даних та виконання стратегії зазвичай необхідно знати торгові інструменти.

2. Чи має модель штучного інтелекту з прямим доступом до миттєвих цін кращу продуктивність?

Доступ до миттєвої інформації може оновити аналіз, але сам по собі не забезпечує прибутковість. Якість даних, швидкість отримання інформації, логіка стратегії та управління ризиками також впливають на кінцевий результат.

3. Чи змінюється відповідь моделі штучного інтелекту в залежності від зміни запиту користувача?

Так, спосіб написання запиту або промпту може мати великий вплив на результат. Визначення цільового ринку, часових рамок, прийнятного рівня ризику, початкового капіталу та критеріїв оцінки допомагає моделі надати більш точну та релевантну стратегію.

4. Чи краще використовувати одну модель для створення стратегії чи кілька моделей?

Використання кількох моделей дозволяє порівнювати ідеї та виявляти слабкі місця кожної стратегії. Можна використовувати одну модель для розробки стратегії, а інші моделі для критики, оцінки ризику та пропозицій щодо вдосконалення; однак кінцевий результат все ще повинен бути протестований на достовірних даних.