Будущее уже на счете: как ИИ меняет подход к инвестициям

ИИ в инвестициях: от тренда к норме

Искусственный интеллект перестал быть исключительно предметом научных дискуссий и стал заметным явлением на финансовом рынке. Он уже доказал свою эффективность в ряде прикладных задач и становится все более востребованным — особенно среди розничных инвесторов, которые ищут технологичные и удобные решения.

Причина понятна. Алгоритмы машинного обучения способны обрабатывать колоссальные объемы рыночной, макроэкономической и новостной информации — быстро, точно и, что особенно важно, беспристрастно. В отличие от человека ИИ не подвержен страху или эйфории, не реагирует на волатильность эмоционально и не откладывает решение до лучшего момента.

При этом важно понимать: несмотря на рост интереса и доказанную практическую пользу, ИИ пока не стал массовым инвестиционным инструментом. Он не так широко распространен, как классические фонды или пассивные стратегии. Причина проста: эта сфера остается молодой и затратной. Создание и обучение качественных моделей требует значительных ресурсов, а использование готовых решений предполагает высокий уровень компетенций. Даже проекты, претендующие на автономность, такие как AutoGPT (автономный агент на базе GPT, который сам ставит цели, разбивает их на подзадачи и последовательно выполняет их с минимальным участием человека), пока не демонстрируют стабильных результатов в задачах анализа новостей и генерации инвестиционных идей.

Тем не менее интерес к таким технологиям продолжает расти, особенно на фоне увеличения числа частных инвесторов. По итогам 2024 года, число физических лиц на Московской бирже, имеющих брокерские счета, выросло на 5,4 млн и достигло 35,1 млн человек. В этом контексте роботизированные решения и ИИ-стратегии становятся все более востребованными, особенно среди инвесторов с относительно небольшими суммами на счете. Уже в 2022 году, по данным Национальной ассоциации участников фондового рынка (НАУФОР), 99% индивидуальных инвестиционных рекомендаций в России были сделаны роботами. Это сотни миллионов решений, принятых на основе алгоритмов, без человеческого вмешательства.

Важно подчеркнуть: автоматизация в инвестициях — это не компромисс, а преимущество. Особенно в случае с ИИ. В отличие от простых шаблонных стратегий по принципу «если — то» полноценные модели машинного обучения анализируют сотни параметров, выявляют скрытые взаимосвязи и паттерны, обучаются на длинной истории рыночных данных, включая стрессовые периоды, такие как пандемия 2020 года, и способны адаптироваться к изменениям без участия человека.

Кроме того, спектр применения ИИ в инвестициях постоянно расширяется. Сегодня он используется не только для отбора акций, но и в алгоритмической торговле (метод осуществления сделок на финансовых рынках с помощью программных алгоритмов), в оценке долгосрочных макро- и геополитических трендов, в анализе крипторынков и поведенческих факторов. Один из перспективных векторов — интеграция ИИ в пользовательский опыт: например, в «ВТБ Мои Инвестиции» уже работает инструмент, который анализирует новости компаний и помогает даже неквалифицированным инвесторам оценивать влияние этих событий на котировки.

Как работает стратегия «Искусственный интеллект» от ВТБ

Когда в октябре 2020 года ВТБ запустил стратегию «Искусственный интеллект» в составе робота-советника, перед командой стояла амбициозная цель: создать по-настоящему «умный» инвестиционный инструмент, сочетающий точность машинных моделей с простотой использования. Сегодня эта стратегия доступна в приложении «ВТБ Мои Инвестиции», ей доверяют более 8 тыс. клиентов, а суммарный объем вложений превысил 5 млрд руб. Но главное — не в цифрах, а в том, как именно работает эта стратегия и почему она дает устойчивые результаты.

В ее основе лежит алгоритм, обученный на исторических рыночных данных за 2016–2020 годы. Период охватывает как фазы стабильного роста, так и периоды высокой волатильности, в том числе пандемию. Для обучения применялись разные датасеты (наборы данных), чтобы избежать переобучения и обеспечить устойчивость модели к рыночным колебаниям. Результат — алгоритм, способный адаптироваться к изменяющимся условиям и принимать решения в ситуации неопределенности.

Принцип работы ИИ основан на типовой схеме моделей машинного обучения. Сначала алгоритм собирает и обрабатывает массив рыночной информации — объем, цены, волатильность (показатель, которым характеризуют изменчивость цены. — «РБК Тренды»). Далее он очищает и нормализует данные, сопоставляя между собой бумаги с разными характеристиками. Обучившись на исторических паттернах, ИИ выделяет признаки, которые в прошлом предшествовали росту акций, и применяет модель к текущей рыночной картине.

По результатам анализа он рассчитывает вероятность того, что та или иная бумага покажет доходность выше средней, и формирует портфель из ликвидных российских акций с оптимальным соотношением доходности и риска.

Ключевое отличие этой стратегии в полном отсутствии человеческого вмешательства при формировании рекомендаций. После того как список доступных инструментов определен аналитиками на уровне ликвидности и допущения для неквалифицированных инвесторов, все последующие действия выполняет только ИИ. Он не опирается на субъективное мнение, не «запоминает» поведение конкретного инвестора и не корректирует прогнозы вручную. Это исключает так называемый человеческий фактор: спонтанные сделки, эмоции, подгонку решений под ожидания.

Алгоритм не объясняет каждое свое решение в привычной логике. Но в этом и заключается его сила: он способен обрабатывать больше параметров, чем человек, и находить взаимосвязи, которые не лежат на поверхности. Сегодня в портфель входят, например, такие бумаги, как «Татнефть», ЛУКОЙЛ, «Полюс», а также обыкновенные и привилегированные акции «Сбера». Это результат комплексной оценки рисков, новостного фона, финансовых показателей и рыночной динамики — без человеческой интерпретации.

Что дальше: автоследование и развитие

Следующий этап эволюции стратегии — внедрение автоследования. Это значит, что инвесторы смогут не просто получать рекомендации, но и автоматически следовать портфельным изменениям, экономя время и снижая риски задержек в принятии решений.

Автоследование особенно удобно для тех, кто хочет полностью делегировать принятие решений алгоритму, не жертвуя при этом прозрачностью. Инвестор в любой момент будет видеть, какие действия совершает интеллектуальный алгоритм и почему, а также сможет приостановить автоматическое исполнение. Такой подход не только экономит время, но и повышает точность реализации стратегии, особенно в быстро меняющейся рыночной среде.

Что важно понимать перед подключением

Несмотря на высокий уровень автоматизации, стратегия «Искусственный интеллект» — это не черный ящик. Она не отменяет участие клиента, а наоборот, предполагает минимально необходимое вовлечение, чтобы инвестор осознанно подходил к выбору. Перед подключением каждый клиент проходит стандартную процедуру профилирования, которая позволяет определить его склонность к риску и инвестиционный горизонт. Это необходимо для того, чтобы предлагаемые рекомендации соответствовали личным целям.

Стратегия ориентирована на инвесторов с агрессивным профилем — тех, кто стремится к росту капитала и готов к временному снижению стоимости портфеля ради потенциальной доходности. Она особенно подходит для тех, кто инвестирует на средне- и долгосрочную перспективу, интересуется технологиями и готов воспринимать рыночные колебания как часть пути.

При этом важно учитывать, что стратегия не гарантирует прибыль. Алгоритм предлагает оптимальные с точки зрения модели решения, но итоговая доходность зависит от рыночной ситуации. Кроме того, робот не совершает частичных сделок: если инвестор принимает рекомендацию, она исполняется в полном объеме. Это стоит учитывать при планировании объемов инвестиций.

И наконец, даже продвинутая модель не способна учитывать персональные обстоятельства клиента — например, изменение жизненных планов, потребность в срочной ликвидности или нестандартные цели. В таких случаях всегда можно воспользоваться гибридным форматом и дополнить ИИ-стратегию консультацией с живым специалистом.

Как ИИ-стратегия показывает себя в деле

Когда речь идет об инвестициях с использованием новых технологий, важны не только принципы работы стратегии, но и ее реальные результаты. Стратегия «Искусственный интеллект» от «ВТБ Мои Инвестиции» — это не эксперимент или концепт, а полноценный рабочий инструмент, прошедший проверку временем, рынком и деньгами клиентов.

С момента запуска в октябре 2020 года стратегия показала совокупную доходность 45,3%. Причем по итогам первых месяцев 2025 года она обогнала индекс полной доходности Московской биржи (MCFTR) на 3,66 п.п. Это означает, что алгоритм не просто следует за рынком, а способен выявлять точки роста и формировать из них эффективный портфель с учетом риска и без попыток пересидеть просадку.

Модель демонстрирует устойчивость не только в благоприятных фазах рынка, но и в периоды высокой волатильности. Ее обучающая выборка включала кризисные участки — от падений 2018–2020 годов до пандемии COVID-19, — и это позволило встроить в алгоритм адаптивные механизмы. Если рынок уходит в турбулентность, модель может оперативно пересобрать портфель, сократить долю риска или временно перевести часть средств в защитные активы, такие как БПИФ (биржевой паевый инвестиционный фонд) «Ликвидность».

Однако цифры — это лишь часть истории. Не менее важна реакция инвесторов. Мы видим устойчивый интерес к стратегии: растет число подключений, наблюдаются повторные активации, пользователи задают вопросы в приложении и делятся опытом. Особенно активно стратегия используется начинающими инвесторами — теми, кто хочет получать рекомендации на основе данных, но не готов тратить часы на аналитику или принимать решения в стрессовой ситуации.

Один из главных барьеров на пути к системному инвестированию — страх ошибки. Купить не ту бумагу, продать в панике, упустить момент входа. ИИ становится своего рода эмоциональным фильтром: он не реагирует на заголовки новостей, не поддается панике, не пытается отыграться. Это помогает избежать самых распространенных и дорогостоящих ошибок, которые совершаются не из-за нехватки знаний, а под влиянием эмоций.

При этом стратегия остается персонализированной. При подключении инвестор указывает свой риск-профиль, цели и инвестиционный горизонт, будь то накопление на крупную покупку, создание подушки безопасности или долгосрочные цели. Алгоритм учитывает эти параметры и предлагает решения, соответствующие профилю. А технически подключение занимает всего несколько минут, в том числе и на ИИС (индивидуальный инвестиционный счет). Это делает стратегию доступной и понятной даже для тех, кто впервые выходит на рынок.

На практике стратегия «Искусственный интеллект» доказала, что может быть эффективным, устойчивым и удобным инструментом для широкой аудитории. Она сочетает точность алгоритма, адаптивность к рыночным условиям и простоту интерфейса. Эта стратегия показывает, что инвестировать уверенно можно и без опыта, если на вашей стороне работают данные, технологии и точный расчет.

Реклама. Банк ВТБ (ПАО). Erid: 2SDnjd2QXtS