Международный день пожилых людей традиционно отмечается 1 октября. ООН ввела праздник в 1990 году, чтобы привлечь внимание общественности к вопросам, связанным с людьми элегантного возраста. Население планеты стремительно стареет, поэтому люди старше 60 лет играют всё более заметную роль в мировой экономике. И пока маркетологи «охотятся» за молодёжью, они зачастую упускают важную часть потребителей старшего возраста. Однако спрос рождает предложение, поэтому о «серебряной экономике», которая обеспечивает потребности стареющего населения, эксперты говорят всё чаще.

Одна из частых ошибок при построении количественных стратегий — путать корреляцию и коинтеграцию. Кажется, если два ряда данных исторически двигались синхронно, то отклонение между ними — сигнал для действия. На практике эта логика подводит: высокая корреляция сама по себе не гарантирует возврата к среднему, а без этого возврата любая стратегия, построенная на отклонениях, не работает.

Как сделать количественную торговлю эффективной? Не каждый аналитик может дать ответ на этот вопрос, но эффективная алгоритмическая торговля базируется на поиске структуры в зашумлённых рыночных данных. Это поиск закономерностей или областей предсказуемости. Например, если рынок растёт два дня подряд, то он обычно растёт и на третий день. Если такое происходит довольно часто, значит, мы нашли закономерность, которую искали. Далее следует торговая стратегия: если рынок растёт два дня подряд, покупайте на закрытии второго дня и продавайте на закрытии третьего. Однако не всё так просто.

В субботу, 12 сентября, Дарио Амодеи, глава Anthropic, одной из крупнейших компаний в сфере искусственного интеллекта, опубликовал пост, в котором призвал американских и мировых ИИ-лидеров замедлить развитие технологии из-за серьёзных рисков. Амодеи также предложил трёхэтапный план по замедлению прогресса передовых ИИ-моделей. Его уже поддержали главы других корпораций — Сэм Альтман из OpenAI и Илон Маск, владеющий стартапом xAI.

Однако далеко не все участники рынка и политики согласны с предложениями Амодеи по ограничению искусственного интеллекта и подозревают глав технологических корпораций в попытке манипулирования ради собственной выгоды.

Искусственный интеллект проник уже почти во все сферы деятельности человека, но вместе с этим в мире появляется всё больше запретов на его использование, в частности, когда речь идёт о молодом поколении. Многие страны начинают ограничивать использование ИИ в том или ином виде для детей и школьников до определённого возраста.

Мировой рынок нефти сталкивается со всё новыми вызовами. С одной стороны, постоянная эскалация конфликта на Ближнем Востоке приводит к нарушению поставок сырья через Ормузский пролив. Впервые за месяц США и Иран обменялись ударами. С другой стороны, относительная стабильность ОПЕК после недавнего выхода ОАЭ из картеля оказалась под угрозой, и теперь назревает гораздо более масштабный кризис. Власти Венесуэлы прорабатывают сценарий выхода из организации стран-экспортёров нефти ради заключения беспрецедентного стратегического соглашения с США.

Этот разворот стал возможен после радикальной смены политического курса в Каракасе: захват и передача Вашингтону бывшего президента Николаса Мадуро открыли путь к прямому диалогу двух государств. По данным источников, близких к переговорам, ключевым элементом сделки станет долгосрочная аренда США венесуэльских месторождений сроком на 100 лет. Если этот план будет реализован, Венесуэла фактически перейдёт под экономический контроль США. Для самой ОПЕК это грозит потерей одного из исторических столпов-учредителей и перераспределением квот внутри картеля, ставя под сомнение его способность контролировать мировые цены в условиях новой геополитической реальности.

В пятницу, 21 августа, миллиардеру Сергею Брину исполнилось 53 года. Он известен как сооснователь компании Google. По данным Forbes, в 2026 году состояние Брина оценивается в $260 млрд, что делает его четвёртым богатейшим человеком мира.

История Брина выделяется на фоне других сверхбогатых предпринимателей, поскольку он стал самым успешным в бизнесе и технологиях выходцем из СССР.

Опасения по поводу возможного «ИИ-пузыря» на фондовом рынке США нарастают, причём не только в самой Америке. Европейский центробанк выпустил доклад, в котором предупредил о вероятной коррекции акций ИИ-компаний даже в том случае, если их нынешние оценки рационально обоснованы.

ЕЦБ провёл параллели между ИИ-бумом и «пузырём доткомов» 1990-х, а также с периодами развития железных дорог и электрификации, за которыми всегда следовал обвал. Европейский регулятор опасается, что энтузиазм инвесторов по поводу ИИ может резко смениться разочарованием, а последствия падения рынков затронут не только США.

Уолтер Шлосс в течение 44 лет опережал индекс S&P 500 примерно на 5% в год. Он зарабатывал, покупая акции, которые большинство инвесторов бы проигнорировало. Это и есть стоимостное инвестирование. При таком подходе инвесторы ищут статистически дешёвые акции. Стоимость таких бумаг намного ниже материальных активов компании или её способности приносить прибыль.

Глубокое стоимостное инвестирование — это стратегия покупки непривлекательных и непопулярных акций. Затем следует выжидательная позиция. Почему эта стратегия эффективна и как на ней заработать?

6 августа истекает первый lock-up период для акций SpaceX. Сотрудники и другие инсайдеры, которым было запрещено торговать акциями после июньского IPO, смогут продать часть своих бумаг — до 911,5 млн акций, или 20% от заблокированных.

Это важный момент для компании Илона Маска, который может повлиять на динамику бумаг. Триггером для разблокировки стал первый квартальный отчёт SpaceX после IPO, опубликованный на этой неделе.

Истечение lock-up периода происходит на фоне падения акций компании более чем на 13% в среду, 5 августа, после резкого увеличения капитальных затрат. Капзатраты выросли в шесть раз — до $18,4 млрд во втором квартале, причём значительная часть средств была направлена на искусственный интеллект.

За семь недель с момента выхода SpaceX на биржу её акции ненадолго взлетели, а затем упали почти на 50% от максимума, значительно опустившись ниже цены публичного размещения в $135.

Как это произошло и что ждёт компанию дальше?

Представьте, что вы сообщаете ИИ-агенту, на какой риск готовы пойти, какие у вас цели по накоплениям на пенсию и когда ваши дети поступят в колледж, а затем позволяете ему управлять вашим инвестиционным портфелем и спокойно спите по ночам.

В июле Лян Вэньфэн, основатель DeepSeek, стал богатейшим человеком в мире среди создателей ИИ-моделей. По оценке Bloomberg, его состояние достигло $36 млрд после раунда финансирования DeepSeek на $7,4 млрд в июне 2026 года. Компанию оценили в $50 млрд, а доля Ляна сократилась до 78%.

Для инженеров рынка и создателей стратегий эта история важна не просто как очередная новость о китайском миллиардере. Это кейс о том, как системный подход к данным, алгоритмам и инфраструктуре может породить одну из самых влиятельных ИИ-компаний мира.

От университета до квантового фонда: первый опыт с данными

Лян Вэньфэн родился в 1985 году в Чжаньцзяне, Китай. В 17 лет поступил в элитный Чжэцзянский университет на факультет электроники и телекоммуникаций. В 2010 году получил степень магистра в области информационных и коммуникационных технологий. Его магистерская диссертация была посвящена алгоритму отслеживания целей с использованием экономичных PTZ-камер — ранний признак интереса к алгоритмическим системам.

В 2008 году, во время мирового финансового кризиса, Вэньфэн и его однокурсники начали анализировать данные финансового рынка и изучать количественный трейдинг. Это был его первый опыт объединения ИИ с финансами.

К 2013 году он интегрировал ИИ в количественный трейдинг и основал компанию Hangzhou Yakebi Investment Management. В 2016 году стал соучредителем Ningbo High-Flyer Quantitative Investment Management — фонда, который стал пионером в области количественного трейдинга в Китае. К 2019 году High-Flyer управляла активами на сумму более 10 млрд юаней.

Большие языковые модели уже показывают высокие результаты в задачах программирования общего назначения. Они умеют генерировать код, исправлять ошибки, работать с существующими репозиториями и решать задачи, для которых ещё несколько лет назад требовалось непосредственное участие разработчика.

Однако в прикладных областях одной синтаксической корректности недостаточно. Модель должна не только написать валидный код, но и правильно интерпретировать предметную постановку, использовать специализированный API и обеспечить требуемое поведение программы при исполнении.

Алгоритмическая торговля представляет собой показательный пример такой задачи. Текстовое описание торговой идеи необходимо преобразовать в стратегию для конкретного фреймворка бэктестинга, корректно реализовать индикаторы и правила входа и выхода, а затем убедиться, что полученный код действительно запускается и совершает сделки на исторических данных.

При этом исполняемость ещё не означает, что задача решена правильно. Стратегия может успешно пройти бэктест и генерировать торговые операции, но использовать другие индикаторы, иначе интерпретировать условия или лишь частично соответствовать исходному описанию.

Для исследования этих вопросов мы разработали QuantCode-Bench — бенчмарк для оценки способности больших языковых моделей генерировать исполняемые алгоритмические торговые стратегии по текстовым спецификациям. В нём оценивается не только техническая корректность кода, но и вся последовательность преобразования торговой идеи в наблюдаемое поведение стратегии.

В Лаборатории искусственного интеллекта «Финама» мы изучаем и развиваем применение ИИ в финансовом домене: от бенчмаркинга LLM до прикладных сценариев в трейдинге, аналитике и управлении рисками. В предыдущей статье мы рассказывали о первой версии нашего набора бенчмарков для оценки финансовых знаний моделей. С тех пор проект вырос, получил отдельную страницу FINESSE-Bench и заметно изменился — и по объёму, и по качеству, и по строгости методологии.

Почему нам вообще важна эта тема? Потому что в финансах недостаточно проверить модель на нескольких популярных открытых QA-бенчмарках и сделать вывод, что она «хорошо понимает домен». На практике мы постоянно видим, что сильные результаты на привычных публичных наборах данных далеко не всегда переносятся на более прикладные, экзаменационные или ориентированные на трейдинг задачи.

По этой причине мы продолжаем развивать FINESSE-Bench как набор бенчмарков, который позволяет оценивать не только среднюю точность модели, но и то, как она ведёт себя при росте сложности, как переносит качество между разными типами задач и насколько уверенно работает в специализированных финансовых сценариях.

В этой статье мы хотим показать, как проект изменился после первой публикации. Мы обновили часть данных и исправили проблемные вопросы в CFA-like Level 1, добавили новый набор данных по техническому анализу — CFTe-like Level 1, расширили пул моделей, усилили расчёт метрик за счёт бутстрап-оценки и аккуратного агрегирования результатов по группам бенчмарков, а также отдельно посмотрели на различающую способность и насыщение самих наборов вопросов.

Искусственный интеллект способен помочь вам торговать эффективнее. Однако он не делает вас автоматически прибыльным трейдером. Ни одна платформа, торговый робот, сигнальная система или алгоритм не могут гарантировать получение прибыли.

Ишу Лакхи было 16 лет, и он подрабатывал на автозаправке, когда открыл свой первый брокерский счёт на имя матери. Интерес к инвестициям быстро перерос в серьёзное увлечение, и к моменту, когда пандемия перевела обучение в дистанционный формат, он уже был студентом первого курса колледжа. Оказавшись запертым в доме родителей в Миннесоте, Лакхи продолжил торговать, но уже через собственный счёт в Robinhood Markets.

На пике ажиотажа вокруг r/wallstreetbets в начале 2021 года, когда розничные инвесторы разогнали котировки «мемных» акций, включая GameStop, большинство экспертов считали, что такие трейдеры, как Лакхи, быстро потеряют интерес к рынку после возвращения к обычной жизни. Однако этого не произошло

Всем привет! Сегодня разберём одну из классических арбитражных конструкций на срочном рынке — фьючерс против базового актива.

На первый взгляд идея простая: есть акция, есть фьючерс на эту акцию, между ними есть разница. Если фьючерс кажется слишком дорогим — можно продать фьючерс и купить акцию. Если слишком дешёвым — собрать обратную конструкцию.

Принцип «бритвы Оккама» — краеугольный камень социальных наук. Для экономистов-финансистов он почти аксиома. Принцип назван в честь Уильяма Оккама, монаха XIV века. Согласно ему, самое простое объяснение любого явления — лучшее.

Как пишет The Economist, в настоящее время финансовые аналитики боятся «переобучения» — создания модели, которая благодаря своей сложности хорошо соответствует существующим данным, но плохо предсказывает будущее. Однако тут проявляется принцип Оккама. По новым данным, когда дело касается больших моделей машинного обучения, экономия переоценивается, а сложность может стать определяющим фактором. Если это так, методы современного инвестирования значительно изменятся.

10 мая, в возрасте 86 лет умер Джим Саймонс, создатель Renaissance Technologies — одного из самых прибыльных хедж-фондов в истории. Его состояние оценивается в $31,4 млрд, 55-е место в рейтинге Forbes. Аналитики Уолл-стрит до сих пор не смогли разгадать главный секрет успеха самого прибыльного фонда Саймонса — Medallion.

Для создателей стратегий и алготрейдеров это не просто новость. Это повод задать вопрос: что именно делал Medallion и можно ли из этого извлечь практические уроки для собственных систем?

Если вы читали восторженные статьи о том, как ИИ трансформирует финансовые услуги, у вас могло сложиться впечатление, что внедрение больших языковых моделей и агентных систем в институциональные торговые среды — это в первую очередь инженерная задача: нужно лишь выбрать подходящую модель, настроить нужные параметры и дождаться роста эффективности.

В этой статья мы постарались привести архитектурный взгляд на внедрение языковых моделей в высокочастотную торговую инфраструктуру.