ИИ в трейдинге: исследование TU

Редакционная заметка: Хотя мы придерживаемся строгих редакционных принципов, этот пост может содержать ссылки на продукты наших партнеров. Вот объяснение как мы зарабатываем деньги. Ни одни данные и информация на этой веб-странице не являются инвестиционным советом в соответствии с нашим отказом от ответственности.

Исследование Traders Union показывает, что, хотя более 58% розничных трейдеров заявляют об использовании ИИ-инструментов или торговых алгоритмов, лишь 21% подтверждают заметное улучшение прибыльности. Данные институционального уровня указывают на доминирование алгоритмической торговли на рынках, однако ее эффективность в значительной степени зависит от качества данных, инфраструктуры и дисциплины исполнения – областей, в которых розничные трейдеры все еще существенно уступают.

Стремительный рост ИИ и алгоритмической торговли трансформировал финансовые рынки. Сегодня автоматизация – это уже не нишевое явление, а доминирующий способ исполнения сделок.

Однако исследование TU выявляет важный парадокс: ИИ доступен, но не особо эффективен для розничных трейдеров. В этом исследовании рассматривается, как трейдеры на практике используют ИИ-инструменты и улучшают ли они результаты.

Исследование сосредоточено на четырех ключевых вопросах:

Насколько широко ИИ используется розничными трейдерами?
Как именно ИИ применяется на практике?
Повышает ли ИИ прибыльность?
Как поведение трейдера влияет на результаты работы ИИ?

Как розничные трейдеры используют ИИ — исследование TU

Основные тезисы

На основе авторского исследования TU выявлены следующие закономерности:

Высокое внедрение ИИ при ограниченной эффективности. 58% трейдеров регулярно используют ИИ-инструменты, но лишь 21% фиксируют измеримое улучшение прибыльности. Это указывает на значительное расхождение между использованием и результатами.
Доступ к ИИ не означает преимущество. Несмотря на то что 85% трейдеров в той или иной степени используют ИИ (регулярно или эпизодически), почти половина (49%) не отмечает существенных изменений. Это показывает, что сам по себе доступ к технологиям не гарантирует улучшения показателей.
Ручное вмешательство снижает эффективность искусственного интеллекта. Большинство трейдеров (61%) вмешиваются в решения ИИ, а 48% прекращают его использование после убытков. Это нарушает системность работы и снижает долгосрочную эффективность.
Преобладает краткосрочное использование. Большинство трейдеров используют ИИ как вспомогательный инструмент, а не как полностью автоматизированную систему: 46% работают с сигналами и лишь 22% используют полноценную автоматизацию. Это повышает влияние рыночного шума и вероятность ошибок исполнения.
Существенный разрыв в ожиданиях. Несмотря на широкое распространение ИИ в трейдинге, 30% трейдеров сообщают об ухудшении результатов при его использовании. Это указывает на то, что многие воспринимают ИИ как быстрый способ заработка, а не как структурированную торговую систему.

Ключевой тезис: существует системное расхождение между доступностью ИИ и его реальной эффективностью.

Институциональное подтверждение

Институциональные и академические исследования в целом подтверждают закономерности, выявленные в исследовании TU. Они показывают, что, несмотря на стремительное распространение ИИ и алгоритмической торговли, их эффективность определяется не столько самими инструментами, сколько качеством инфраструктуры, исполнения и доступом к высококачественным данным.

Согласно Банку международных расчетов – “Intelligent financial system: how AI is transforming finance” (BIS Working Paper No. 1194, 2024), ИИ существенно усиливает способность финансовой системы обрабатывать данные, выявлять закономерности и автоматизировать принятие решений. В то же время в отчете подчеркиваются рост сложности, зависимость от больших массивов данных и системные риски, связанные с использованием ИИ в трейдинге.

Отчет МВФ Global Financial Stability Report – глава 3 “Advances in Artificial Intelligence: Implications for Capital Markets” (2024) показывает, что внедрение ИИ в трейдинге ускоряется и уже влияет на формирование цен, структуру рынка и скорость отражения информации. При этом отмечается, что ИИ-стратегии повышают эффективность рынков, но одновременно усиливают корреляции и увеличивают обороты.

Современные академические исследования Национального бюро экономических исследований – “AI-Powered Trading, Algorithmic Collusion, and Price Efficiency” (2025) – демонстрируют, что ИИ-агенты способны существенно влиять на поведение рынка. В частности, установлено, что системы на основе обучения с подкреплением могут самостоятельно формировать согласованные торговые стратегии, что вызывает опасения относительно эффективности рынков и непреднамеренных эффектов.

Масштабный обзор, опубликованный в ScienceDirect – “Artificial Intelligence Techniques in Financial Trading: A Systematic Literature Review” (2024), охватывающий 143 исследования, показывает, что модели глубокого обучения доминируют в современных торговых системах. Однако лишь около 16% из них достигают полной автоматизации, что свидетельствует о сохраняющейся зависимости большинства решений от участия человека.

Дополнительное исследование в ScienceDirect – “Deep Learning for Algorithmic Trading” (2025) – подчеркивает, что, несмотря на рост прогностических возможностей и адаптивности, эффективность ИИ сильно зависит от качества данных, риска переобучения и стабильности моделей.

Дополнительные выводы, представленные в Springer – “AI-Powered Systems for Algorithmic Trading” (2025), указывают на то, что, несмотря на быстрый технологический прогресс, ИИ-системы в трейдинге по-прежнему сталкиваются с ключевыми ограничениями, связанными с доступностью данных, вычислительной сложностью и регуляторными требованиями.

Ключевые выводы

На основе институциональных и академических источников можно выделить несколько выводов:

ИИ и алгоритмическая торговля стремительно развиваются и трансформируют финансовые рынки;
основным драйвером этого роста выступают институциональные участники;
модели глубокого обучения и сложные алгоритмы доминируют в современных торговых системах;
лишь небольшая часть систем достигает полной автоматизации в реальных условиях;
ИИ повышает эффективность, скорость и качество ценообразования, но одновременно создает новые риски (например, координацию стратегий, нестабильность и непрозрачность).

В то же время это означает, что:

сам по себе доступ к ИИ-инструментам не гарантирует улучшения результатов торговли;
ключевым фактором остается среда исполнения (качество данных, задержки, инфраструктура);
разрыв между институциональными и розничными трейдерами носит системный, а не технологический характер;
ИИ наиболее эффективен как часть комплексной системы (данные → модель → исполнение), а не как самостоятельный инструмент.

Теоретическая часть исследования

Со структурной точки зрения использование ИИ в трейдинге определяется тремя ключевыми факторами:

Уровень автоматизации. Несмотря на широкое распространение ИИ-систем в трейдинге, лишь около 16% из них функционируют полностью автономно. Большинство решений по-прежнему требуют человеческого контроля, настройки или вмешательства на разных этапах исполнения.
Результаты в реальных условиях. Хотя многие ИИ-модели демонстрируют высокую эффективность в контролируемой или теоретической среде, в реальных рыночных условиях их результаты часто ухудшаются из-за рыночного шума, изменяющейся динамики и ограничений исполнения.
Риски и сложность. Интеграция ИИ повышает как сложность систем, так и подверженность новым рискам, включая нестабильность моделей, переобучение и непредсказуемое поведение в стрессовых условиях.

Академические и рыночные исследования подтверждают, что:

большинство ИИ-систем в трейдинге не являются полностью автоматизированными и зависят от участия человека;
результаты, показанные моделями в теории, не всегда соответствуют реальной прибыльности;
внедрение ИИ повышает эффективность, но одновременно добавляет новые уровни риска и сложности;
розничные трейдеры часто недооценивают риски при практическом использовании ИИ-инструментов.

Данные опроса

Чтобы оценить, насколько эффективно розничные трейдеры используют ИИ и алгоритмические инструменты в реальных торговых условиях, мы провели собственное исследование, сосредоточенное на уровне внедрения, моделях использования и результатах торговли.

Методология

Исследование основано на структурированном онлайн-опросе розничных трейдеров с использованием методологии CAWI (Computer-Assisted Web Interviewing). Такой подход обеспечил стандартизированный сбор данных и сопоставимость результатов между различными регионами и группами респондентов.

Размер выборки: 1 020 розничных трейдеров;
География: глобальная (Северная Америка, Европа, Азия);
Опыт: от начального до среднего (минимум 6 месяцев торговой практики);
Доверительная вероятность: 95%;
Погрешность: ±3,0%.

Участники отбирались на основе их активной вовлеченности в трейдинг, с акцентом на использование ИИ-инструментов, алгоритмических стратегий и субъективную оценку их влияния на результаты. В рамках опроса анализировались уровень внедрения, практические сценарии использования и связь между применением ИИ и торговыми результатами.

Команда экспертов TU

Исследование было проведено аналитической командой Traders Union:

Анастасия Чабанюк (автор исследования) – разработка исследования и интерпретация результатов.
Чинмай Сони (фактчекер) – проверка данных и статистическая валидация.
Евгений Комчук ( редактор) – редакционный и методологический контроль.
Андрей Мастыкин, Олег Ткаченко (аналитики) – сбор и анализ данных.

Важно! Исследование основано на данных опроса и может содержать поведенческие искажения. Кроме того, выборка сосредоточена на активных розничных трейдерах и может не в полной мере отражать институциональных участников рынка.

Использование ИИ

Чтобы понять, насколько широко ИИ-инструменты применяются в розничном трейдинге, в опросе был проанализирован уровень вовлеченности участников в использование решений на базе ИИ.

Использование ИИ среди розничных трейдеров
Категория	Процент
Регулярно используют ИИ-инструменты	58%
Пробовали ИИ, но не используют активно	27%
Не используют ИИ	15%

Выводы: результаты показывают, что использование ИИ уже стало массовым явлением среди розничных трейдеров – более половины респондентов применяют такие инструменты на регулярной основе. В то же время значительная часть либо использует ИИ нерегулярно, либо лишь экспериментировала с ним. Это говорит о том, что широкое распространение не всегда означает эффективное или системное применение.

Варианты использования ИИ

Чтобы лучше понять, как трейдеры применяют искусственный интеллект на практике, в опросе были проанализированы основные типы ИИ-инструментов и стратегий, используемых респондентами.

Варианты использования ИИ в трейдинге:

Инструменты на основе сигналов – 46%.
Полуавтоматические боты – 32%.
Полностью автоматизированные системы – 22%.

Вывод: данные показывают, что большинство трейдеров используют ИИ как вспомогательный инструмент, а не как полностью автономное решение. Наиболее распространены сигнальные сервисы, что указывает на предпочтение поддержки в принятии решений, тогда как полностью автоматизированные системы встречаются реже из-за их более высокой сложности и ограниченной доступности для розничных пользователей.

Влияние на прибыльность

Чтобы оценить, приводят ли ИИ-инструменты к реальным торговым результатам, в опросе было проанализировано их влияние на прибыльность трейдеров.

Влияние использования ИИ на торговые результаты
Результат	Процент
Рост прибыльности	21%
Без существенных изменений	49%
Ухудшение результатов	30%

Вывод: результаты показывают, что большинство трейдеров не получают измеримой выгоды от использования ИИ-инструментов. Лишь малая часть респондентов отмечает улучшение показателей, тогда как большинство не видит значимых изменений или даже фиксирует ухудшение результатов. Это подтверждает, что одного доступа к ИИ недостаточно для повышения эффективности торговли.

Поведенческий фактор

Чтобы понять, как поведение трейдеров влияет на эффективность ИИ-инструментов, в опросе были проанализированы типичные модели взаимодействия пользователей с алгоритмическими системами.

Влияние поведения на ИИ-трейдинг:

61% – вмешиваются и отменяют решения ИИ.
48% – прекращают использовать ИИ после убытков.

Влияние поведения на ИИ-трейдинг

Вывод: результаты показывают, что человеческий фактор существенно снижает эффективность алгоритмической торговли. Частые вмешательства и несистемное использование нарушают логику работы систем и ограничивают потенциальные преимущества ИИ, даже если сами модели остаются корректными.

Практические рекомендации для розничных трейдеров

Чтобы эффективно использовать ИИ в трейдинге, розничным трейдерам необходимо перейти от простого использования инструментов к системному подходу. Следующие правила помогут улучшить результаты:

Рассматривайте ИИ как систему, а не как «быстрое решение». Торговля на основе ИИ требует тестирования и последовательности. Институциональные участники интегрируют ИИ в полноценные процессы (данные → модель → исполнение), тогда как розничные трейдеры часто используют разрозненные инструменты. Без системного подхода ИИ превращается всего лишь в еще один индикатор, а не в фактор повышения эффективности.
Избегайте постоянного вмешательства. Частые ручные корректировки нарушают логику алгоритмических систем. Исследования показывают, что непоследовательное вмешательство человека снижает эффективность моделей и усиливает поведенческие искажения, превращая даже статистически обоснованные стратегии в нестабильные.
Проверяйте стратегии в реальных условиях. Одного бэктестинга недостаточно. Многие ИИ-модели показывают хорошие результаты в симуляциях, но теряют эффективность на реальном рынке из-за шума и изменяющихся условий. Всегда тестируйте стратегии на небольшом капитале и отслеживайте реальное исполнение перед масштабированием.
Понимайте ограничения ИИ. Искусственный интеллект не способен устранить убытки или точно предсказывать рынок. Чрезмерная зависимость от таких инструментов часто приводит к избыточной торговле и слабому управлению рисками, особенно в периоды высокой волатильности.
Согласовывайте использование ИИ с рыночными условиями. ИИ-модели чувствительны к смене рыночных режимов. Стратегии, работающие в трендовых условиях, могут давать сбои во флэте или при высокой волатильности. Для сохранения эффективности необходимы постоянный мониторинг и адаптация.
Ставьте управление рисками выше оптимизации. Институциональные исследования показывают, что контроль рисков оказывает большее влияние на долгосрочные результаты, чем оптимизация моделей. Размер позиций, ограничения просадок и дисциплина важнее сложности алгоритма.
Фокусируйтесь на исполнении, а не только на сигналах. Ключевое преимущество институциональных участников – это инфраструктура: низкие задержки, качественные данные и стабильная среда. Сами по себе ИИ-сигналы не дают устойчивого преимущества, если условия исполнения (проскальзывания, спреды, задержки) остаются слабыми.

С практической точки зрения это означает, что эффективность ИИ в трейдинге определяется не только алгоритмом, но и условиями, в которых он применяется. Даже хорошо разработанная модель может показывать слабые результаты при низком качестве исполнения или ограниченном доступе к рынку.

В розничном трейдинге эти условия во многом зависят от брокера или торговой платформы, включая такие параметры, как спреды, скорость исполнения, проскальзывание и стабильность работы системы в периоды повышенной волатильности.

Ниже предлагаем ознакомиться со сравнением лучших Форекс-брокеров, предоставляющих условия, подходящие для алгоритмических и ИИ-стратегий:

Лучшие Форекс-брокеры
	Trading.com USA	ZForex	Plus500	OANDA	FOREX.com	Venom by Cobra Trading
Макс. уровень регуляции	Tier-1	Не регулируется	Tier-1	Tier-1	Tier-1	Tier-1
Демо-счет
Мин. депозит ($)	50	10	100		100	5000
Макс. кредитное плечо	1:50	1:1000	1:300	1:200	1:50	1:4
Мин. спред EUR/USD (пипсы)	0.9	0.1	0.5	0.1	0.7	0.25
Макс. спред EUR/USD (пипсы)		0.4	0.9	0.5	1.2	0.5
Количество валютных пар	69	50	60	68	80	40
Оценка TU	7.78	7.89	8.8	6.66	6.84	6.88
Открыть счет	Перейти к брокеру Ваш капитал находится под угрозой.	Перейти к брокеру Ваш капитал находится под угрозой.	Перейти к брокеру 80% розничных счетов CFD несут убытки	Перейти к брокеру Ваш капитал находится под угрозой.	Выучить досье	Выучить досье

Источники данных и методологические материалы

Список источников:

Bank for International Settlements (BIS). (2024). Intelligent financial system: how AI is transforming finance (Working Paper No. 1194).

International Monetary Fund (IMF). (2024). Global Financial Stability Report – Chapter 3: Advances in Artificial Intelligence: Implications for Capital Markets.

National Bureau of Economic Research (NBER). (2025). AI-Powered Trading, Algorithmic Collusion, and Price Efficiency.

ScienceDirect (Elsevier). (2024). Artificial Intelligence Techniques in Financial Trading: A Systematic Literature Review.

ScienceDirect (Elsevier). (2025). Deep Learning for Algorithmic Trading: A Systematic Review of Predictive Models and Optimization Strategies.

Springer. (2025). AI-Powered Systems for Algorithmic Trading: Models, Data and Challenges.

OECD. (2024). Artificial Intelligence in Finance: Market Developments and Policy Considerations.

European Central Bank (ECB). (2024). Artificial Intelligence and the Future of Financial Markets.

Statista. (2025). Algorithmic trading market size and adoption trends.

IdSurvey. (2025). CAWI Methodology – Computer Assisted Web Interviewing.

Предыдущие исследования

Заключение

Исследование Traders Union ясно показывает, что массовое внедрение ИИ среди розничных трейдеров пока не приводит к ожидаемому росту прибыльности: только 21% фиксируют улучшения, а треть даже сталкивается с ухудшением результатов. Ключевым препятствием становится не сама технология, а отсутствие системного подхода, дисциплины исполнения и доступной профессиональной инфраструктуры. Типичными ошибками становятся ручные вмешательства и недооценка рисков, тогда как лучшие результаты достигают те, кто воспринимает ИИ не как «быструю кнопку», а как часть комплексной стратегии, как это делают институциональные участники. Главное — доступ к ИИ не является конкурентным преимуществом без надежных процессов, тестирования и контроля рисков. Истинная ценность ИИ раскрывается только тогда, когда трейдер уделяет внимание не только сигналу, но и всему циклу сделки: от качества данных до условий исполнения.

Часто задаваемые вопросы

Какие основные ограничения имеет применение ИИ в трейдинге для розничных трейдеров?

К основным ограничениям использования ИИ в трейдинге для розничных трейдеров относятся зависимость от качества данных, ограниченная инфраструктура, необходимость ручного вмешательства и сложности с полной автоматизацией. Кроме того, человеческий фактор часто снижает системность работы алгоритмов, что ограничивает потенциальную эффективность ИИ-инструментов.

Как внедрение ИИ влияет на риски и стабильность торговых стратегий?

Внедрение ИИ в трейдинг увеличивает общую сложность торговых систем и может приводить к новым видам рисков, таким как переобучение моделей, нестабильность в условиях изменяющегося рынка и непредсказуемое поведение алгоритмов в стрессовых ситуациях. Поэтому важно учитывать не только потенциальную выгоду от ИИ, но и связанные с ним дополнительные уровни риска.

Какие факторы являются решающими для эффективности ИИ-трейдинга?

Ключевыми факторами эффективности ИИ-трейдинга являются качество и актуальность используемых данных, стабильность и скорость исполнения сделок, комплексный подход к построению торговой системы (от данных до исполнения), а также дисциплина в управлении рисками и минимизация человеческого вмешательства.

Чем отличается использование ИИ в трейдинге у институциональных и розничных участников?

Институциональные участники, как правило, обладают более развитой инфраструктурой, доступом к большому объему и высокому качеству данных, а также интегрируют ИИ в комплексные автоматизированные процессы. Розничные трейдеры чаще используют ИИ как вспомогательный инструмент, нередко полагаясь на сигнальные сервисы и частично автоматизированные решения, что обуславливает разрыв в результатах между этими группами.

Вам понравилась статья?

Выбор редакции и аналитика

8 часов назад

Пришельцы, Сатоши и Биткоин: откуда взялся «внеземной след» криптовалют

#crypto #Bitcoin

1 день назад

Блокчейн-государство дало сбой: как спор за власть расколол Либерленд

#crypto #Justin Sun Latest News

2 дней назад Евгений Комчук

Смена приоритетов: страны делают ставку на майнинг, а бизнес выбирает ИИ

#crypto #Bitcoin

3 дней назад Михаил Внучков

Intel возвращается в игру: Apple, Трамп и ставка на ИИ

#Apple #Intel

4 дней назад Олег Ткаченко

Прогноз цены биткоина по RSI: готовится ли BTC к новому росту?

#prediction #Bitcoin

5 дней назад Анастасия Чабанюк

Toncoin становится Gram: зачем Дуров вернул токену историческое название

#Pavel Durov #GRAM

Все новости

Команда, работавшая над статьей

Анастасия имеет 17-летний опыт работы в сфере финансов и контент-маркетинга. Она считает, что информационная поддержка и экспертное мнение очень важны для успеха инвесторов и начинающих трейдеров.

Узнайте о наших редакционных политиках

Евгений Комчук — главный редактор Traders Union с многолетним опытом в журналистике и аналитике. Его профессиональный путь начался более 25 лет назад, и с тех пор он прошел через все этапы медиасферы — от репортерской работы до редакторских позиций в ведущих изданиях.

Чинмай Сони - финансовый аналитик с более чем 5-летним опытом работы с акциями, Forex, деривативами и другими активами. Будучи основателем бутиковой исследовательской фирмы и активным исследователем, он охватывает различные отрасли и сферы, предоставляя аналитическую информацию, подкрепленную статистическими данными.

Топ 5 компаний для вас