Підсумок
-
Фінансові ринки розвиваються разом із технологічним прогресом, і кожна технологічна революція змінює способи торгівлі, знижуючи бар’єри для участі.
-
Через високі технічні вимоги кількісна торгівля нині зосереджена в руках обмеженої кількості установ і професійних команд.
-
Поява великих мовних моделей дала змогу перевести кількісну торгівлю з “інженерної задачі” у “задачу формулювання”, відкривши доступ до неї для ширшого кола користувачів.
-
Торгові системи на базі ШІ стають новим форматом продукту, а платформи трансформуються з простих інструментів для угод у повноцінну інфраструктуру на базі ШІ.
-
У найближчому майбутньому ШІ не повністю замінить трейдерів, але стане ключовим елементом торгової системи.
Вступ: Як технологічні революції змінюють фінансову торгівлю
Розвиток фінансових ринків останніх десятиліть нерозривно пов’язаний із технологічним прогресом. Кожна значуща технологічна революція змінювала механізми торгівлі та сприяла появі нових фінансових продуктів.
Історія фінансової торгівлі містить кілька етапів.
-
У 1970-х роках виникли електронні торгові системи, і ринок цінних паперів перейшов від ручного до комп’ютерного підбору угод, що значно підвищило ефективність.
-
У 1990-х роках поширення інтернету дало змогу з’явитися онлайн-брокерам, і приватні інвестори отримали змогу торгувати напряму через інтернет.
-
В епоху мобільного інтернету смартфони ще більше спростили доступ до торгівлі, а мобільні платформи дозволили інвесторам виходити на ринок у будь-який момент і з будь-якого місця.
-
За останні роки поява блокчейну й цифрових активів принесла нові зміни. На відміну від традиційних ринків, цифрові активи торгуються глобально та цілодобово (24/7), що сприяє стрімкому розвитку автоматизованої торгівлі.
У багатьох зрілих фінансових ринках кількісна торгівля вже стала основною. На ринках акцій, валют і ф’ючерсів її частка зазвичай перевищує 60%, а подекуди — ще вища. На ринках цифрових активів роль кількісної торгівлі також зростає. Торгові системи переходять від “інструментів у руках людини” до “систем, що працюють на алгоритмах”.
З появою великих мовних моделей (LLM) і технологій ШІ-агентів торгові системи вступають у нову фазу. Тепер ШІ здатен не лише аналізувати ринкові дані, а й генерувати стратегії й автоматично виконувати угоди. Це ставить питання:
У добу LLM чи стане ШІ новим трейдером?
Кількісна торгівля: елітна гра протягом десятиліть
За останні десятиліття кількісна торгівля стала ключовою частиною фінансових ринків. Незважаючи на значний ринковий вплив, ця сфера завжди мала високі технічні бар’єри. Повноцінна система кількісної торгівлі складається з кількох складних етапів, зокрема:
Усі ці ланки формують єдину систему, і кожна потребує фахових знань у різних сферах. На практиці кількісна торгівля вимагає володіння Python, C++ та іншими мовами програмування, а також різноманітними фреймворками для аналізу даних і торговими API. Необхідні також стабільні сервери, системи зберігання даних та інструменти для автоматичного моніторингу, щоб стратегії працювали без збоїв на реальному ринку. Для високочастотних команд вимоги ще суворіші: вони вкладають значні кошти в системи з мінімальною затримкою та спеціалізоване обладнання для підвищення швидкості виконання угод.
Тому довгий час кількісна торгівля залишалася під контролем вузького кола установ і професійних команд — хедж-фондів, маркетмейкерів та великих компаній. Більшість приватних інвесторів і досі користуються ручною торгівлею, технічними індикаторами або ринковими настроями й не мають доступу до повноцінних кількісних систем. До появи ШІ кількісна торгівля була “грою для обраних”: лише команди з фінансовими знаннями, програмуванням і ресурсами могли створювати й підтримувати повноцінні системи.
Як LLM змінить торгівлю
Дослідження стратегій, обробка даних і автоматизація торгівлі тривалий час вимагали глибоких знань програмування й інженерії. Тому кількісна торгівля залишалася переважно у руках професіоналів. Проте поява LLM змінює ситуацію.
LLM розуміють природну мову, генерують код і виконують складну логіку. Багато завдань, які раніше потребували програмування, тепер можна вирішувати простим описом. Наприклад, користувач вводить:
“Коли RSI для BTC нижче 30 — купити; коли RSI вище 70 — продати.”
Далі система ШІ автоматично:
-
Створює код стратегії
-
Підтягує історичні ринкові дані
-
Проводить тестування стратегії
-
Аналізує дохідність і ризики
-
Автоматично впроваджує стратегію в торгівлю
У добу ШІ створення стратегій більше залежить від формулювання логіки, ніж від програмування. LLM переводить кількісну торгівлю з “інженерної задачі” у “задачу формулювання”.
Завдяки архітектурам ШІ-агентів ШІ не лише генерує стратегії, а й бере участь у повному торговому циклі. Дослідницькі команди вже створюють торгові системи з кількох ШІ-агентів, де кожен відповідає за аналіз ринку, генерацію стратегій, контроль ризиків і виконання угод.
Останні експерименти підтверджують можливість такого підходу. Наприклад, у змаганні Alpha Arena AI від Nof1 великі мовні моделі торгували автономно на реальному крипторинку з однаковим стартовим капіталом і ринковими умовами. Серед моделей були GPT-5, Gemini 2.5 Pro, Grok 4, Claude 4.5 Sonnet, DeepSeek V3.1 і Qwen 3 Max. Хоча більшість із них працювали нестабільно на волатильних ринках, окремі моделі досягли позитивної дохідності. Це вперше довело, що LLM можуть самостійно приймати рішення й виконувати угоди на реальних ринках.
Зі зростанням можливостей LLM роль ШІ у торгівлі змінюється. Якщо раніше ШІ використовували лише для аналізу даних і прогнозування, то тепер він бере участь у всьому процесі: від аналізу ринку, генерації й оптимізації стратегій, до автоматичного виконання й подальшого вдосконалення. Торгові системи перетворюються з інструментів автоматизації на інтелектуальні системи, здатні виконувати завдання автономно. Це створює нові можливості для платформ наступного покоління.
Торгові продукти у добу LLM
Сучасні розробки у сфері ШІ-торгівлі можна поділити на кілька напрямів.
Перший — інфраструктура для торгівлі ШІ-агентів, орієнтована на розробників: торгові API й сервіси даних для ШІ-агентів. Деякі платформи вже пропонують уніфіковані API та фреймворки, що дає змогу агентам отримувати ринкові дані й виконувати угоди.
Другий — інструменти для генерації торгових стратегій на базі ШІ. Вони орієнтовані на трейдерів, автоматично створюють стратегії, надають тестування й автоматизоване виконання.
Третій — інтеграція ШІ в традиційні платформи кількісної торгівлі. Деякі сервіси вже додають аналітику на базі ШІ, наприклад, автоматичний аналіз стратегій або допомогу в дослідженнях ринку, але загальна структура залишається традиційною.
Уже з’явилися приклади таких продуктів:
-
O** OnchainOS: інфраструктура для створення торгових ШІ-агентів для розробників.
-
RockFlow RockAlpha: генерація стратегій на базі ШІ, обмін стратегіями, торгові змагання.
-
TradingView: додавання ШІ-аналітики до традиційної платформи технічного аналізу.
-
QuantConnect: платформа для розробки кількісних стратегій для професіоналів.
-
Numerai: краудсорсинг моделей машинного навчання для прогнозування ринку.
Усі ці рішення досліджують інтеграцію ШІ та торгівлі з різних боків, але більшість із них мають обмеження: одні орієнтовані на розробників і залишаються складними для пересічних користувачів, інші не охоплюють повний цикл кількісної торгівлі.
Відтак деякі платформи вже створюють комплексні AI Quant Workspace. Gate однією з перших розпочала розробку в цьому напрямку. Gate AI Quant Workspace — це система кількісної торгівлі на базі ШІ для трейдерів, що дає змогу брати участь у кількісній торгівлі простіше.
На відміну від класичних інструментів, ця система поєднує взаємодію природною мовою з автоматизованим торговим циклом. Користувач може описати торгову логіку природною мовою, наприклад:
“Створити стратегію для BTC на основі RSI.”
Система автоматично генерує стратегію, підтягує історичні дані для тестування, а користувач бачить криву дохідності, ризики й результати за різні періоди.
Після успішного тестування стратегію можна одним кліком запустити на реальному ринку для автоматизованої торгівлі. Повний цикл — від ідеї до виконання — реалізується в межах однієї системи.
Крім того, Gate запустила фреймворк Gate for AI, що надає уніфіковані торгові інтерфейси для ШІ-агентів. Він об’єднує централізовану й блокчейн-торгівлю, гаманці й ринкові дані, даючи змогу агентам брати участь у торгівлі й виконанні стратегій напряму.
Бізнес-модель AI-трейдингових платформ
Для торгових платформ ШІ-торгівля — це не лише технологічний прорив, а й новий драйвер зростання.
У класичних платформах основний дохід — торгові комісії. Тому зростання залежить від трьох показників:
Кількісні трейдери зазвичай торгують частіше. Багато стратегій працюють постійно, тож їхній торговий обсяг значно вищий за середній.
На традиційних ринках алгоритмічна торгівля вже займає значну частку — понад 60% на ринках акцій, валют і ф’ючерсів. Якщо платформи залучать більше користувачів до кількісної торгівлі, це суттєво збільшить загальний обсяг торгівлі.
У цій моделі платформи допомагають користувачам створювати й виконувати стратегії, надаючи ШІ-інструменти для кількісної торгівлі, що підвищує ефективність і частоту операцій. Тобто ШІ стає не лише інструментом, а й механізмом зростання обсягів. Відповідно, ШІ-трейдингові платформи можуть розвивати різні бізнес-моделі.
5.1 Модель підвищення комісій
У середовищі ШІ-торгівлі користувачі застосовують інтелектуальні інструменти: генерацію стратегій, автоматизоване тестування, автоматичне виконання. Це підвищує ефективність і стабільність торгівлі.
Платформа може додати надбавку до базової комісії. Наприклад, у спотовій чи ф’ючерсній торгівлі за використання ШІ-інструментів може стягуватися вища комісія. Якщо додатковий прибуток від ШІ-стратегій перекриває ці витрати, така модель стійка.
5.2 Маркетплейс стратегій ШІ
Ще один варіант — маркетплейс стратегій. Користувачі можуть не лише генерувати стратегії, а й розміщувати їх на платформі для підписки або копіювання іншими.
Постачальники стратегій отримують дохід від підписок чи копіювання, а платформа — частку від цього доходу. Це схоже на Copy Trading чи стратегії слідкування, але в епоху ШІ більшість стратегій генеруються або підтримуються ШІ. Платформа стає оператором екосистеми стратегій.
5.3 Оновлення структури користувачів
У довгостроковій перспективі головна цінність ШІ-торгівлі — зміна структури користувачів.
У класичних платформах більшість користувачів торгує вручну, а кількісні трейдери становлять меншість. Після зниження бар’єрів завдяки ШІ все більше користувачів спробують автоматизовану чи стратегічну торгівлю. ШІ перетворить багатьох звичайних трейдерів на “легких кількісних трейдерів”. Для платформ це означає:
Це оновлення структури може запустити новий “flywheel” зростання:
Більше кількісних користувачів → більший обсяг торгівлі → більше даних → кращі моделі ШІ → кращі стратегії → більше користувачів.
Висновок
Технології постійно змінюють способи торгівлі на фінансових ринках. Від електронних систем до інтернет-брокерів і мобільних платформ — кожен прорив знижував бар’єри для участі. Поява LLM і ШІ-агентів переводить торгові системи на новий рівень: ШІ аналізує ринкові дані, генерує стратегії й автоматично виконує угоди, переводячи кількісну торгівлю з “інженерної задачі” у “задачу формулювання”.
Це дає змогу дедалі більшій кількості користувачів брати участь в автоматизованій торгівлі за допомогою ШІ без складних навичок розробки. Водночас фінансові ринки залишаються складними й непередбачуваними. Питання ринкової структури, макросередовища й управління ризиками потребують людського досвіду й рішень. Тому найближчим часом ШІ не замінить трейдерів повністю, а стане важливим інструментом у торговій системі.
Джерела:
Gate Research — це комплексна платформа для досліджень у сфері блокчейну та криптовалют, що надає глибокий контент для читачів: технічний аналіз, ринкові інсайти, галузеві дослідження, прогнозування трендів і аналіз макроекономічної політики.
Відмова від відповідальності
Інвестування на ринках криптовалют пов’язане з високим ризиком. Рекомендуємо користувачам проводити власне дослідження та повністю розуміти природу активів і продуктів перед прийняттям будь-яких інвестиційних рішень. Gate не несе відповідальності за будь-які збитки чи шкоду, що виникли в результаті таких рішень.
