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.

В этом году фондовый рынок может столкнуться сразу с тремя крупнейшими первичными размещениями акций в истории. Как пишет The Economist, 11 июня SpaceX планирует привлечь $75 млрд от инвесторов за счёт выпуска акций. На следующий день они начнут торговаться на бирже Nasdaq. За космической компанией Илона Маска, вероятно, последуют ещё два масштабных размещения. Компания Anthropic, специализирующаяся на развитии искусственного интеллекта, 1 июня подала предварительные документы для IPO. Её главный конкурент OpenAI сделал то же самое. По слухам, каждая из компаний рассчитывает привлечь до $60 млрд. Вместе эти три гигантских IPO могут увеличить рыночную капитализацию американских компаний, котирующихся на бирже, на целых $4 трлн всего за несколько месяцев.

Последние дни на фондовых площадках ознаменовались падением акций бигтехов по всему миру. Цепную реакцию запустила отчётность Broadcom, позже добавились ожидания возможного повышения ставки ФРС.

Давайте проведем разбор причин обвала Nasdaq и азиатских рынков, экспертные оценки и конкретные рекомендации по акциям технологического сектора.

SpaceX планирует провести размещение с оценкой бизнеса примерно в $1,75-2 трлн. Если IPO пройдёт успешно, оно станет крупнейшим в истории мирового фондового рынка, обойдя предыдущие рекорды Ant Financial и Saudi Aramco. Компания подала регистрационную форму S-1 20 мая, а выход на биржу Nasdaq под тикером SPCX ожидается 12 июня. Объём размещения может достичь $75 млрд. Организаторами IPO выступают Goldman Sachs, Morgan Stanley, Bank of America, Citigroup и JPMorgan Chase.

Для сравнения: крупнейшее завершённое IPO на данный момент принадлежит Saudi Aramco, которая привлекла $29,4 млрд. В случае успеха SpaceX более чем вдвое превзойдёт действующий рекорд.

В 2026 году рынок искусственного интеллекта вступил в новую фазу. Если с 2022 по 2025 годы главным трендсеттером оставалась OpenAI с её ChatGPT, то теперь у неё появилось несколько серьёзных конкурентов. Ключевым из них стала компания Anthropic, созданная бывшими исследователями OpenAI. Обе компании готовятся к выходу на IPO, что обострило их противостояние до предела.

В одном из недавних подкастов Илон Маск заявил, что беспокоиться о пенсионных накоплениях на горизонте 10-20 лет «не имеет значения». По его версии, развитие искусственного интеллекта приведёт к изобилию товаров и услуг, которые станут практически бесплатными. Дом, медобслуживание, образование, развлечения — всё это будет доступно каждому без необходимости накопления капитала. Признавая, что перемены пугают, Маск настаивает на их неизбежности и призывает пересмотреть само понятие финансового планирования.

Эта позиция вызывает естественный вопрос: стоит ли рядовому инвестору следовать совету человека, чьего состояния хватило бы на сотни поколений? Рассмотрим аргументы сторон.

Российская экономика вошла в зону турбулентности, столкнувшись с феноменом, который глава ЦБ Эльвира Набиуллина называет «новой реальностью». Речь идет о беспрецедентной нехватке рабочей силы. Однако за громким термином «кадровый голод» скрывается сложный механизм: бизнес не просто ищет людей, а учится выживать в условиях, когда экстенсивный рост штата стал невозможен. Согласно докладу «Региональная экономика» от ЦБ, компании всё чаще выбирают стратегию частичной занятости для оптимизации расходов, что формирует крайне противоречивую картину на рынке.

В этом году два главных титана генеративного ИИ — OpenAI и Anthropic — готовятся к выходу на биржу. Несмотря на внешнее сходство продуктов, под капотом у этих компаний скрываются принципиально разные бизнес-модели, структуры капитала и взгляды на окупаемость. Разбираемся, чья стратегия выглядит более устойчивой в условиях экстремальной гонки вооружений.

Представьте систему, лишенную главных недостатков земной возобновляемой энергетики: здесь нет атмосферного поглощения, облачности и смены дня и ночи. Проект Luna Ring, предложенный японской корпорацией Shimizu, — это концепт гигантского кольца солнечных панелей на экваторе Луны, призванный обеспечить Землю практически бесконечной чистой энергией. В этой статье разберем архитектуру проекта, методы передачи энергии на 384 000 км и инженерные сложности, которые делают этот план одновременно гениальным и безумным.

На этой неделе, 2 апреля, исполнилось 234 года Монетному двору США. Сегодня это высокотехнологичный конвейер, выдающий до 28 млрд юнитов в год. Но если мы заглянем под капот этой индустрии, то обнаружим, что монетный двор — это старейший в мире пример стандартизации, борьбы с «взломом» (подделками) и промышленной автоматизации.

Разбираемся, как чеканка монет превратилась из кустарного ремесла в высокоточный техпроцесс.

Традиционно весна — время для подведения итогов и анализа социальных трендов. В 2026 году главной темой экономических дискуссий стало растущее влияние женщин на глобальную рабочую силу и то, как технологический стек (в первую очередь ИИ) перекраивает карту занятости. По данным ВЭФ, женщины сегодня составляют 41% мировой рабочей силы, и этот показатель в развитых странах продолжает расти, меняя саму структуру экономики.

Сегодня, 1 апреля 2026 года, Apple отмечает свой 50-летний юбилей. Для индустрии это не просто дата, а история трансформации гаражного стартапа двух энтузиастов в глобальную экосистему с капитализацией $3,5 трлн. В штате компании трудятся 166 тысяч человек, а количество активных устройств превысило психологическую отметку в 2,5 миллиарда.