В последние годы искусственный интеллект прочно вошёл во многие сферы человеческой деятельности, в том числе и в финансовые рынки. Автоматизация торговли и алгоритмические решения перестали быть уделом только крупных фондов: теперь даже отдельные энтузиасты могут создавать собственные AI-агенты, способные анализировать множество данных и принимать решения о покупке и продаже акций. В этой статье я расскажу о своём опыте создания и тестирования AI-агента, задачей которого стало отбирать небольшие и средние компании американского рынка, и покажу, какие результаты он показал в первый месяц своей работы.Создание такого AI-агента — это слияние нескольких важных технологий и источников данных, объединённых для принятия инвестиционных решений. В основе лежит крупная языковая модель, GPT-4o, которая обрабатывает всю собранную информацию и «размышляет» над тем, стоит ли вкладываться в ту или иную компанию.
Источники информации включают новейшие квартальные отчёты, ключевые финансовые показатели, такие как прибыль на акцию (EPS), EBITDA и другие метрики, а также данные о последних новостях и рыночных трендах.Для сбора перечня перспективных акций используются API Perplexity, который сканирует информацию в интернете, выделяя компании с положительными перспективами в сегменте малого и среднего капитала. Затем данные финансовой аналитики подтягиваются из специализированной платформы QuantiQ.live, дающей глубокое понимание текущего состояния компаний и их потенциала развития. Интересно, что сам агент не совершает операции с короткими позициями (шорт), а ограничивается покупкой и продажей только тех акций, которые уже находятся в портфеле.
Для выполнения реальных сделок интеграция с API торговой площадки Alpaca является ключевым этапом. В режиме «песочницы» (paper trading) агент тестирует свою стратегию на виртуальных средствах, минимизируя риск потерь. Уже после нескольких недель работы отобранные им бумаги показали заметный рост: акции Rocket Labs подорожали примерно на 25%, а Horizon Technology Finance Corporation — на 4%. Безусловно, важно помнить, что такой результат требует продолжительного наблюдения, особенно в контексте общей рыночной тенденции.Одним из интересных аспектов работы агента стало введение функции хеджирования.
Допустим, вы хотите защититься от возможного падения рынка — для этого агент может приобрести активы, связанные с волатильностью, например, ETF VIXY. Этот инструмент обычно растёт в цене при сильном падении фондового рынка, обеспечивая своего рода страховку для портфеля. Таким образом, AI-агент становится не только средством выбора акций, но и помощником в управлении рисками портфеля.Отдельного внимания заслуживает обновление, добавляющее в систему интеграцию с данными о сделках членов Конгресса США. Это очень полезная функция, поскольку инсайдерские сделки политиков иногда являются индикаторами будущих рыночных движений.
Возможность запросить информацию о последних сделках с определёнными акциями позволяет получать дополнительную точку зрения и лучше оценивать перспективы вложений.Функционал системы расширился и за счёт внедрения анализа технических индикаторов — различных графиков и метрик, которые помогают понять динамику цены и объёмов торгов. Использовать технический анализ вкупе с фундаментальной аналитикой даёт более полное представление о состоянии актива и помогает принимать более взвешенные решения.Популярной стала возможность использовать данные Google Trends для анализа популярности и трендов поиска ключевых запросов, связанных с определённым тикером. Часто рост интереса в поисковых системах может служить ранним индикатором предстоящих изменений на рынке, будь то позитивные новости или надвигающиеся проблемы.
Такой подход позволяет AI-агенту улавливать нюансы, которые не всегда быстро отражаются в традиционных финансовых отчётах.Важным этапом развития стала добавленная возможность бэктестинга. Перед покупкой той или иной акции теперь можно проверить, как бы эта сделка прошла в прошлом, используя исторические данные. Это помогает оценить эффективность стратегии и определить показатель Шарпа — метрику, показывающую соотношение доходности и риска. Такой анализ позволяет лучше понимать потенциал актива и избегать неоправданных рисков.
Система также показывает концентрацию портфеля по секторам экономики, что можно визуально отследить благодаря тепловой карте. Это даёт понимание диверсификации и помогает избежать излишней зависимости от одного сектора, что критично для снижения рисков в инвестициях. Кроме того, встроенные инструменты управления рисками позволяют указывать стоп-лосс и тейк-профит при совершении сделок, автоматически размещая соответствующие ордера на торговой площадке.Самым прорывным обновлением стала функция автопилота. В этом режиме AI-агент получает полную свободу выбирать и совершать сделки самостоятельно.
Он анализирует сразу 10 разных акций, используя данные о финансах, инсайдерских сделках, новостях и настроениях в популярных Reddit-сообществах, таких как r/wallstreetbets. Автопилот позволяет значительно расширить охват и глубину анализа, повышая шансы находить выгодные возможности и быстро реагировать на изменения.Кроме того, возросшие возможности позволяют следить за важными рыночными событиями и экономическими индикаторами через встроенный календарь событий и макроэкономические показатели, такие как ВВП, уровень безработицы и индекс потребительских настроений. Объединение фундаментальных и макроэкономических данных обеспечивает более комплексное понимание рынка и способствует более обоснованным инвестиционным решениям.Не последнюю роль сыграла интеграция с новостными API и социальными сетями.
Традиционные новостные источники теперь дополняются актуальной информацией из Reddit, где можно найти инсайды, слухи и настроения сообщества, которые немедленно влияют на волатильность акций. Такой социо-экономический анализ расширяет возможности AI в поиске неочевидных трендов и сигналов.После нескольких месяцев активного развития проект трансформировался в SaaS-платформу с возможностью подписки и упрощённым доступом для пользователей. Это позволяет большему числу инвесторов и трейдеров пользоваться преимуществами AI без сложной настройки и множества аккаунтов. Подписка включает базовые возможности с пробным периодом и автоматическую поддержку.
В целом мой опыт создания AI-агента для выбора акций подтвердил, что искусственный интеллект способен эффективно анализировать комплексные данные и принимать серьёзные инвестиционные решения. Несмотря на ещё существующие вызовы, включая ограничение по объёму данных, риск глюков и значимость человеческого контроля, потенциал таких инструментов очевиден. Каждая новая фича — от интеграции с макроэкономикой до анализа социальных сетей — делает AI-агента более мощным и полезным.Итог первого месяца работы — рост портфеля на 22%, что показывает, что даже в условиях общего рыночного подъёма AI обладает способностью принимать разумные решения. Конечно, это только начало, и долгосрочное тестирование поможет выявить устойчивость и реальную эффективность таких решений.
Тем не менее, уже сейчас можно с уверенностью сказать, что AI-трейдинг перестал быть чем-то из области научной фантастики и оказался вполне доступным и полезным инструментом для реальных инвесторов и трейдеров.Надеюсь, мой рассказ вдохновит тех, кто интересуется миром финансов и новых технологий, попробовать свои силы в создании собственных интеллектуальных систем. В сфере инвестиций, где баланс между риском и доходностью всегда имеет значение, AI способен стать настоящим помощником и партнёром, открывая новые горизонты для заработка и управления капиталом.
