ШІ в трейдингу: дослідження TU

Примітка редакції. Хоча ми дотримуємося суворої редакційної доброчесності, ця публікація може містити посилання на продукти наших партнерів. Ось пояснення, як ми заробляємо гроші. Жодні дані та інформація на цій сторінці не є інвестиційною порадою відповідно до нашої відмови від відповідальності.

Дослідження Traders Union показує, що хоча понад 58% роздрібних трейдерів заявляють про використання ШІ-інструментів або торгових алгоритмів, лише 21% підтверджують відчутне зростання прибутковості. Інституційні дані свідчать, що алгоритмічна торгівля домінує на ринках, однак її ефективність значною мірою залежить від якості даних, інфраструктури та дисципліни виконання – сфер, у яких роздрібні трейдери все ще помітно поступаються.

Стрімке зростання ШІ та алгоритмічної торгівлі трансформувало фінансові ринки. Сьогодні автоматизація – це вже не нішеве явище, а домінуючий спосіб виконання угод.

Водночас дослідження TU виявляє важливий парадокс: ШІ доступний, але не надто ефективний для роздрібних трейдерів. У цьому дослідженні розглядається, як трейдери на практиці використовують ШІ-інструменти та чи покращують вони результати.

Дослідження зосереджене на чотирьох ключових питаннях:

Наскільки широко ШІ використовується роздрібними трейдерами?
Як саме ШІ застосовується на практиці?
Чи підвищує ШІ прибутковість?
Як поведінка трейдера впливає на результати роботи ШІ?

Як роздрібні трейдери використовують ШІ — дослідження TU

Основні тези

На основі авторського дослідження TU виявлено такі закономірності:

Високе впровадження ШІ і обмежена ефективність. 58% трейдерів регулярно використовують ШІ-інструменти, однак лише 21% фіксують зростання прибутковості. Це свідчить про значний розрив між використанням і результатами.
Доступ до ШІ не означає перевагу. Хоча 85% трейдерів у тій чи іншій мірі користуються ШІ (регулярно або епізодично), майже половина (49%) не говорять про суттєві зміни. Це показує, що доступ до технологій не гарантує покращення результатів.
Ручне втручання знижує ефективність ШІ. Більшість трейдерів (61%) втручаються в рішення ШІ, а 48% припиняють його використання після збитків. Це порушує системність підходу та знижує довгострокову ефективність.
Переважає короткострокове використання. Більшість трейдерів використовують ШІ як допоміжний інструмент, а не як повністю автоматизовану систему: 46% працюють із сигналами і лише 22% застосовують повну автоматизацію. Це підсилює вплив ринкового шуму та збільшує ймовірність помилок виконання.
Суттєвий розрив в очікуваннях. Попри широке поширення ШІ у трейдингу, 30% трейдерів повідомляють про погіршення результатів за умови його використання. Це свідчить про те, що багато хто сприймає ШІ як швидкий спосіб заробітку, а не як структуровану торгову систему.

Ключовий висновок: існує системний розрив між доступністю ШІ та його реальною ефективністю.

Інституційне підтвердження

Інституційні та академічні дослідження загалом підтверджують закономірності, виявлені в дослідженні TU. Вони показують, що, попри стрімке поширення ШІ та алгоритмічної торгівлі, їхня ефективність визначається не стільки інструментами, скільки якістю інфраструктури, виконання та доступом до актуальних даних.

Згідно з інформацією Банку міжнародних розрахунків – “Intelligent financial system: how AI is transforming finance” (BIS Working Paper No. 1194, 2024), ШІ суттєво посилює здатність фінансової системи обробляти дані, виявляти закономірності та автоматизувати ухвалення рішень. Водночас у звіті наголошується на зростанні складності, залежності від великих масивів даних і системних ризиках, пов’язаних із використанням ШІ у трейдингу.

Звіт IMF Global Financial Stability Report – частина 3 “Advances in Artificial Intelligence: Implications for Capital Markets” (2024) – показує, що впровадження ШІ у трейдингу прискорюється і вже впливає на формування цін, структуру ринку та швидкість врахування інформації. Втім, зазначається, що ШІ-стратегії хоч і підвищують ефективність ринків, але водночас посилюють кореляції та збільшують обсяги торгів.

Сучасні академічні дослідження Національного бюро економічних досліджень – “AI-Powered Trading, Algorithmic Collusion, and Price Efficiency” (2025) – демонструють, що ШІ-агенти здатні суттєво впливати на поведінку ринку. Зокрема встановлено, що системи на основі навчання з підкріпленням можуть самостійно формувати узгоджені торгові стратегії, що викликає занепокоєння щодо ефективності ринків і непередбачуваних наслідків.

Звіт, опублікований у ScienceDirect – “Artificial Intelligence Techniques in Financial Trading: A Systematic Literature Review” (2024), який охоплює 143 дослідження, показує, що моделі глибокого навчання домінують у сучасних торгових системах. Водночас лише близько 16% із них досягають повної автоматизації, що свідчить про збереження залежності більшості рішень від участі людини.

Дослідження в ScienceDirect – “Deep Learning for Algorithmic Trading” (2025) – підкреслює, що, попри зростання прогностичних можливостей і адаптивності, ефективність ШІ значною мірою залежить від якості даних, ризику перенавчання та стабільності моделей.

Додаткові висновки, представлені у Springer – “AI-Powered Systems for Algorithmic Trading” (2025), вказують на те, що, попри швидкий технологічний прогрес, ШІ-системи в трейдингу й надалі стикаються з ключовими обмеженнями, пов’язаними з доступністю даних, обчислювальною складністю та регуляторними вимогами.

Ключові висновки

На основі інституційних і академічних джерел можна виокремити кілька сталих висновків:

ШІ та алгоритмічна торгівля стрімко розвиваються і трансформують фінансові ринки;
основним драйвером цього зростання є інституційні учасники;
моделі глибокого навчання та складні алгоритми домінують у сучасних торгових системах;
лише невелика частина систем досягає повної автоматизації в реальних умовах;
ШІ підвищує ефективність і швидкість, але водночас створює нові ризики (зокрема узгодженість стратегій, нестабільність і непрозорість).

Водночас це означає, що:

доступ до ШІ-інструментів не гарантує покращення торгових результатів;
ключовим фактором залишається середовище виконання (якість даних, інфраструктура);
розрив між інституційними та роздрібними трейдерами має системний, а не технологічний характер;
ШІ є найбільш ефективним як частина комплексної системи (дані → модель → виконання), а не як окремий інструмент.

Теоретична частина дослідження

Зі структурної точки зору використання ШІ в трейдингу визначається трьома ключовими факторами:

Рівень автоматизації. Попри широке поширення ШІ-систем у трейдингу, лише близько 16% із них працюють повністю автономно. Більшість рішень і надалі потребують людського контролю, налаштування або втручання на різних етапах виконання.
Результати в реальних умовах. Хоча багато ШІ-моделей демонструють високу ефективність у контрольованому або теоретичному середовищі, в реальних ринкових умовах їхні результати часто погіршуються через ринковий шум, зміну динаміки та обмеження виконання.
Ризики та складність. Інтеграція ШІ підвищує як складність систем, так і вразливість до нових ризиків, зокрема нестабільності моделей, перенавчання та непередбачуваної поведінки в стресових умовах.

Академічні та ринкові дослідження підтверджують, що:

більшість ШІ-систем у трейдингу не є повністю автоматизованими та залежать від участі людини;
результати, показані моделями в теорії, не завжди відповідають реальній прибутковості;
впровадження ШІ підвищує ефективність, але водночас додає нові рівні ризику та складності;
роздрібні трейдери часто недооцінюють ці ризики під час практичного використання ШІ-інструментів.

Дані опитування

Щоб оцінити, наскільки ефективно роздрібні трейдери використовують ШІ та алгоритмічні інструменти в реальних торгових умовах, ми провели власне дослідження, зосереджене на рівні впровадження, моделях використання та результатах торгівлі.

Методологія

Дослідження ґрунтується на структурованому онлайн-опитуванні роздрібних трейдерів із використанням методології CAWI (Computer-Assisted Web Interviewing). Такий підхід забезпечив стандартизований збір даних і порівнюваність результатів між різними регіонами та групами респондентів.

Розмір вибірки: 1 020 роздрібних трейдерів;
Географія: глобальна (Північна Америка, Європа, Азія);
Досвід: від початкового до середнього (мінімум 6 місяців торгової практики);
Довірча ймовірність: 95%;
Похибка: ±3,0%.

Учасників відбирали на основі їхньої активної залученості до трейдингу з акцентом на використання ШІ-інструментів, алгоритмічних стратегій і суб’єктивну оцінку їхнього впливу на результати. У межах опитування аналізувалися рівень впровадження, практичні сценарії використання та зв’язок між застосуванням ШІ і торговими результатами.

Команда експертів TU

Дослідження було проведене командою Traders Union:

Анастасія Чабанюк (автор дослідження) – розробка дослідження та інтерпретація результатів.
Чінмай Соні (фактчекер) – перевірка даних і статистична валідація.
Євген Комчук (редактор) – редакційний і методологічний контроль.
Андрій Мастикін, Олег Ткаченко (аналітики) – збір і аналіз даних.

Важливо! Дослідження ґрунтується на даних опитування і може містити поведінкові викривлення. Крім того, вибірка зосереджена на активних роздрібних трейдерах і може не повною мірою відображати інституційних учасників ринку.

Використання ШІ

Щоб зрозуміти, наскільки широко ШІ-інструменти застосовуються в роздрібному трейдингу, в опитуванні було проаналізовано рівень залученості учасників до використання рішень на базі ШІ.

Використання ШІ серед роздрібних трейдерів
Категорія	Частка
Регулярно використовують ШІ-інструменти	58%
Пробували ШІ, але не використовують активно	27%
Не використовують ШІ	15%

Висновки: результати показують, що використання ШІ вже стало масовим явищем серед роздрібних трейдерів – більш як половина респондентів застосовує такі інструменти на регулярній основі. Водночас значна частина або використовує ШІ нерегулярно, або лише експериментувала з ним. Це свідчить про те, що широке поширення не завжди означає ефективне чи системне застосування.

Варіанти використання ШІ

Щоб краще зрозуміти, як трейдери застосовують штучний інтелект на практиці, в опитуванні було проаналізовано основні типи ШІ-інструментів і стратегій, які використовують респонденти.

Варіанти використання ШІ в трейдингу:

Інструменти на основі сигналів – 46%.
Напівавтоматичні боти – 32%.
Повністю автоматизовані системи – 22%.

Висновок: дані показують, що більшість трейдерів використовують ШІ як допоміжний інструмент, а не як повністю автономне рішення. Найпоширенішими є сигнальні сервіси, що свідчить про орієнтацію на підтримку в ухваленні рішень, тоді як повністю автоматизовані системи застосовуються рідше через вищу складність і обмежену доступність для роздрібних користувачів.

Вплив на прибутковість

Щоб оцінити, чи приводять ШІ-інструменти до реальних торгових результатів, в опитуванні було проаналізовано їхній вплив на прибутковість трейдерів.

Вплив використання ШІ на торгові результати
Результат	Частка
Зростання прибутковості	21%
Без суттєвих змін	49%
Погіршення результатів	30%

Висновок: результати показують, що більшість трейдерів не отримують вигоди від використання ШІ-інструментів. Лише невелика частина респондентів відзначає покращення показників, тоді як більшість не бачить значних змін або навіть фіксує погіршення результатів. Це підтверджує, що одного доступу до ШІ недостатньо для підвищення ефективності торгівлі.

Поведінковий фактор

Щоб зрозуміти, як поведінка трейдерів впливає на ефективність ШІ-інструментів, в опитуванні було проаналізовано типові моделі взаємодії користувачів з алгоритмічними системами.

Вплив поведінки на ШІ-трейдинг:

61% – втручаються та скасовують рішення ШІ.
48% – припиняють використовувати ШІ після збитків.

Висновок: результати показують, що людський фактор суттєво знижує ефективність алгоритмічної торгівлі. Часті втручання та несистемне використання порушують логіку роботи систем і обмежують потенційні переваги ШІ, навіть якщо самі моделі залишаються коректними.

Практичні рекомендації для роздрібних трейдерів

Щоб ефективно використовувати ШІ в трейдингу, роздрібним трейдерам необхідно перейти від простого використання інструментів до системного підходу. Наступні принципи допоможуть покращити результати:

Сприймайте ШІ як систему, а не як «швидке рішення». Торгівля на основі ШІ потребує тестування та послідовності. Інституційні учасники інтегрують ШІ в повноцінні процеси (дані → модель → виконання), тоді як роздрібні трейдери часто використовують розрізнені інструменти. Без системного підходу ШІ перетворюється лише на ще один індикатор, а не на фактор підвищення ефективності.
Уникайте постійного втручання. Часті ручні коригування порушують логіку алгоритмічних систем. Дослідження показують, що непослідовне втручання людини знижує ефективність моделей і посилює поведінкові викривлення, перетворюючи навіть статистично обґрунтовані стратегії на нестабільні.
Перевіряйте стратегії в реальних умовах. Тільки бектестингу недостатньо. Багато ШІ-моделей демонструють хороші результати в симуляціях, але втрачають ефективність на реальному ринку через шум і зміну умов. Завжди тестуйте стратегії на невеликому капіталі та відстежуйте реальне виконання перед масштабуванням.
Розумійте обмеження ШІ. Штучний інтелект не здатний усунути збитки або точно передбачати ринок. Надмірна залежність від таких інструментів часто призводить до надмірної торгівлі та слабкого управління ризиками, особливо в періоди високої волатильності.
Узгоджуйте використання ШІ з ринковими умовами. ШІ-моделі чутливі до змін ринкових режимів. Стратегії, які працюють у трендових умовах, можуть давати збої у флєті або за високої волатильності. Для збереження ефективності необхідні постійний моніторинг і адаптація.
Надавайте пріоритет управлінню ризиками, а не оптимізації. Інституційні дослідження показують, що контроль ризиків має більший вплив на довгострокові результати, ніж оптимізація моделей. Розмір позицій, обмеження просадок і дисципліна важливіші за складність алгоритму.
Зосереджуйтеся на виконанні, а не лише на сигналах. Ключова перевага інституційних учасників – це інфраструктура: низькі затримки, якісні дані та стабільне середовище. ШІ-сигнали не забезпечують стабільної переваги, якщо умови виконання (проскальзування, спреди, затримки) залишаються слабкими.

З практичної точки зору це означає, що ефективність ШІ в трейдингу визначається не лише алгоритмом, а й умовами, у яких він застосовується. Навіть добре розроблена модель може демонструвати слабкі результати за низької якості виконання або обмеженого доступу до ринку.

У роздрібному трейдингу ці умови значною мірою залежать від брокера або торгової платформи, зокрема таких параметрів, як спреди, швидкість виконання, проскальзування та стабільність роботи системи в періоди підвищеної волатильності.

Нижче пропонуємо ознайомитися з порівнянням найкращих Форекс-брокерів, які забезпечують умови, придатні для алгоритмічних та ШІ-стратегій:

Найкращі Форекс-брокери
	Макс. рівень регуляції	Мін. депозит, $	Макс. плече	Мін. спред EUR/USD, піпси	Макс. спред EUR/USD, піпси	Кількість валютних пар	Оцінка TU	Відкрити рахунок
ZForex	Не регулюється	10	1:1000	0.1	0.4	50	7.89	Перейти до брокера Ваш капітал під загрозою.
Plus500	Tier-1	100	1:300	0.5	0.9	60	8.8	Перейти до брокера 80% роздрібних рахунків CFD втрачають гроші.
OANDA	Tier-1		1:200	0.1	0.5	68	6.66	Перейти до брокера Ваш капітал під загрозою.
FOREX.com	Tier-1	100	1:50	0.7	1.2	80	6.84	Вивчити досьє
IG Markets	Tier-1	1	1:200	0.6	1.2	80	6.61	Вивчити досьє
Interactive Brokers	Tier-1		1:30	0.2	0.8	100	6.88	Вивчити досьє

Джерела даних і методологічні матеріали

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.

Попередні дослідження

Висновок

Дослідження TU показує, що хоча використання ШІ серед роздрібних трейдерів стало масовим, реальне підвищення прибутковості фіксує лише невелика частина учасників. Основна причина полягає не у відсутності доступу до технологій, а у браку системного підходу, якісної інфраструктури й дисципліни виконання. Наприклад, більшість трейдерів обмежуються сигналами або напівавтоматичними рішеннями і часто втручаються у роботу ШІ, що знижує довгострокову ефективність. Навіть найкращі моделі не принесуть стабільних результатів без перевірки в реальних умовах та грамотного управління ризиками. Справжня перевага — не в самому ШІ, а у здатності інтегрувати його у комплексну торгову стратегію та працювати послідовно, попри ринкові спокуси й короткострокові збитки.

Часті запитання

Які основні ризики пов'язані з використанням ШІ в трейдингу?

Основними ризиками є нестабільність моделей, перенавчання, залежність від якості даних, обмеження інфраструктури, а також непередбачувані результати у стресових ринкових умовах. Також зростає складність систем і виникають поведінкові викривлення через втручання людини.

Чому результати використання ШІ часто відрізняються між роздрібними та інституційними трейдерами?

Результати відрізняються через якість доступних даних, рівень інфраструктури, системність виконання та досвід. Інституційні трейдери зазвичай використовують комплексні рішення й кращі умови виконання угод, тоді як роздрібні трейдери частіше обирають прості інструменти або втручаються у роботу ШІ.

Які типові сценарії використання ШІ у роздрібному трейдингу?

Серед роздрібних трейдерів найбільш поширені такі сценарії: використання інструментів на основі сигналів, напівавтоматичних ботів та повністю автоматизованих систем. Однак більшість обмежуються допоміжними інструментами, рідко впроваджуючи повну автоматизацію через складність і доступність.

Як людський фактор впливає на ефективність ШІ у трейдингу?

Часті ручні втручання та несистемне використання ШІ знижують ефективність торгових алгоритмів. Згідно з дослідженням, більшість трейдерів втручаються у рішення ШІ або відмовляються від нього після збитків, що обмежує потенційні переваги й підсилює поведінкові ризики.

Вам сподобалася стаття?

Вибір редакції та аналітика

5 години тому Олег Ткаченко

Мундіаль на блокчейні: як ЧС-2026 об’єднує футбол і криптовалюти

#crypto #Avalanche

1 день тому Павло Кот

Прибульці, Сатоші та біткоїн: звідки взявся «позаземний слід» криптовалют

#crypto #Bitcoin

2 дні тому Павло Кот

Блокчейн-держава зазнала збою: як суперечка за владу розколола Ліберленд

#crypto #Justin Sun Latest News

3 дні тому Євген Комчук

Зміна пріоритетів: країни роблять ставку на майнінг, а бізнес обирає ШІ

#crypto #Bitcoin

4 дні тому Михайло Внучков

Intel повертається в гру: Apple, Трамп і ставка на ШІ

#Apple #Intel

5 дні тому Олег Ткаченко

Прогноз ціни біткоїна за RSI: чи готується BTC до нового зростання?

#prediction #Bitcoin

Всі новини

Команда, яка працювала над статтею

Анастасія — фахівець із 17-річним досвідом у сфері фінансів та контент-маркетингу. Вважає, що для успіху інвесторам і трейдерам-початківцям максимально важлива інформаційна підтримка та експертна думка.

Дізнайтеся про нашу редакційну політику

Євген Комчук (Eugene Komchuk) працює редактором у Traders Union. У журналістиці вже 25 років, за цей час написав тисячі текстів на різні тематики: від політики та інфраструктури до економіки і фінансів.

Чінмай Соні — фінансовий аналітик із більш ніж 5-річним досвідом роботи з акціями, деривативами, інструментами ринку Форекс та іншими активами. Він володіє невеликою дослідницькою фірмою та пише професійні статті, де ідеї підкріплюються статистичними даними та результатами досліджень.

Топ-5 брокерів для вас