Я спробував торгувати з агентним ШІ, і це просто вражає

Перш ніж ми продовжимо, переконайтеся, що ви підписані на мій телеграм канал - у мене є преміум-контент, який скоро з'явиться там, а також залишайтеся на зв'язку зі мною!

Вступ

Сьогодні вранці я відкрив ноутбук і побачив таке повідомлення:

«Привіт, ось твої найкращі налаштування на сьогодні:

1. Виходячи з вашого нещодавнього інтересу до криптовалют і кореляційної торгівлі, я думаю, що $RIOT готовий до значного зростання. Біткоїн знову тестує рівні ATH, а RIOT зазвичай має 1,5-кратний бета-рух по відношенню до BTC. Існує ключовий рівень $8,70-$8,80, який тестувався тричі за останній тиждень - прорив вище за допомогою обсягу, ймовірно, запустить імпульсні алгоритми.

2. Базуючись на вашій успішній торгівлі опціонами на $NVDA вчора, я знайшов схожу ситуацію в $SMCI. IV відносно низька - 45% (нижній квартиль за останні 90 днів), і вона демонструє ту ж саму модель консолідації до отримання прибутку, яка добре спрацювала для вас з NVDA.

3. Пара $DUOL, яка знаходиться у вашому списку спостереження, може вийти з консолідації сьогодні. Слідкуйте за рівнем $175,80 для потенційного входу. Під час цієї консолідації обсяг знижується, що зазвичай є передвісником значного руху.

Чи хотіли б ви отримати детальний торговий план для будь-якої з цих установок?

Це не було повідомлення від іншого трейдера або платної служби оповіщень. Це був Stonki, розумна мультиагентна система, яку я створив для аналізу ринків на основі моїх торгових уподобань, минулих успіхів та поточних ринкових умов.

Від традиційних торгових інструментів її відрізняло розуміння контексту. Вона знала, що я досліджував взаємозв'язок між біткойном і криптовалютними акціями. Вона пам'ятала, що я успішно продав опціони NVDA, використовуючи певну модель. Вона знала, що DUOL був у моєму списку спостереження і що я шукаю певні моделі обсягів під час консолідацій.

Прочитавши повідомлення, я зрозумів, що відбувається щось важливе. Це була не просто сукупність торгових індикаторів або простий алгоритм, що слідував заздалегідь визначеним правилам. ШІ розвинув розуміння мого стилю торгівлі і тепер доповнював моє прийняття рішень персоналізованою контекстною інтелектуальною інформацією.

Я відповів простим повідомленням: «Давайте подивимося план RIOT».

За лічені секунди я отримав комплексний торговий план:

КРИТЕРІЇ ВХОДУ:

- Первинний вхід: 8,80 доларів при пробитті опору з обсягом > 100 тис. акцій у перші 10 хвилин

- Вторинний вхід: 15,40 доларів при відкоті до VWAP, якщо відбудеться початковий прорив

- Часове вікно входу: перші 20 хвилин торгової сесії

РОЗМІР ПОЗИЦІЇ:

- 3% ризику рахунку (на основі вашого профілю ризику для криптовалютних торгів)

- 120 акцій при первинному вході

- Відстань стопу: 0,20 $ за акцію

УПРАВЛІННЯ РИЗИКАМИ:

- Початковий стоп-лосс: 8,57 $ (нижче вчорашнього мінімуму)

- Стоп-лосс без збитків: перемістіть стоп до входу, коли ціна досягне 9,00 $

СТРАТЕГІЯ ВИХОДУ:

- Частковий тейк-профіт (50%): коли ціна перетинає 9_ema на 5-хвилинному графіку

- Остаточний тейк-профіт: 9,50 доларів (виміряна ціль руху) АБО

- Вихід на основі часу: закрити позицію на закритті ринку, якщо цілі не досягнуті

УПРАВЛІННЯ ТОРГІВЛЕЮ:

- Зменшити позицію на 50%, якщо біткойн проб'є рівень 101 000 доларів під час торгівлі

- НЕ переміщайте стоп-лосс вниз

Це не був загальний план, який можна було б застосувати до будь-яких акцій. Він був розроблений спеціально для RIOT, з урахуванням поточних ринкових умов і, що найважливіше, мого особистого стилю торгівлі та толерантності до ризику. Агент пам'ятав, що я зазвичай ризикую 3% на операціях, пов'язаних з криптовалютою, проти 2% на інших операціях. Він знав, що я віддаю перевагу поступовому виходу з позицій, а не одночасному закриттю всіх позицій.

Коли ринок відкрився, я спостерігав, як RIOT пробила рівень 8,80 доларів на великому обсязі, точно як і передбачалося. Торгівля пройшла майже точно за планом.

У цьому полягає сила агентного ШІ в торгівлі — він не замінює судження трейдера, а розширює його. Він не надає загальних сигналів, а надає персоналізовану інформацію. Він не слідує жорстким алгоритмам, а адаптується до мінливих ринкових умов і особистих уподобань.

У цій статті я поділюся своїм досвідом вивчення торгових агентів ШІ, технологією, яка робить їх можливими, і тим, як, на мою думку, ці інструменти назавжди змінять ландшафт роздрібної торгівлі.

Розділ 1: Сучасний стан роздрібної торгівлі

Інституційна перевага

Професійні торгові операції використовують переваги, які традиційно були недоступні для приватних осіб:

1. Обчислювальна потужність: хедж-фонди та власні торгові компанії використовують величезні серверні ферми, на яких працюють складні алгоритми, що аналізують терабайти ринкових даних за мілісекунди.

2. Доступ до інформації: термінали Bloomberg (24 000 доларів на рік), власні дослідження та прямі канали біржової інформації надають інституційним трейдерам швидшу та більш вичерпну інформацію.

3. Концентрація талантів: команди докторів наук та досвідчених квантів працюють разом, щоб виявити переваги, які індивідуальні трейдери ніколи не змогли б відкрити самостійно.

4. Ефективність капіталу: відносини з провідними брокерами, маржування портфеля та нижчі торгові витрати дозволяють інституціям ефективніше використовувати капітал.

5. Перевага часу: професійні трейдери зосереджують всю свою увагу на ринках, тоді як більшість роздрібних трейдерів поєднують торгівлю з іншими обов'язками.

Анатомія невдач роздрібної торгівлі

Типовий шлях роздрібної торгівлі пролягає за передбачуваним сценарієм:

1. Початковий успіх: Часто завдяки вдалому збігу обставин або бичачому ринку, а не майстерності

2. Стрибки між стратегіями: постійний пошук «ідеальної системи» через невдачі початкових підходів

3. Емоційна торгівля: прийняття рішень на основі страху та жадібності, а не логіки

4. Інформаційне перевантаження: затоплення новинами, соціальними медіа та суперечливими сигналами

5. Ерозія капіталу: повільне (а іноді й швидке) вичерпання торгового капіталу

Цей цикл не є лише питанням відсутності дисципліни — це структурна проблема. Індивідуальні трейдери стикаються з когнітивними обмеженнями, які роблять послідовне прийняття рішень майже неможливим на складних, швидкозмінних ринках.

Хоча інституційні переваги незаперечні, мій особистий досвід як неповного робочого дня роздрібного трейдера виявив неінтуїтивну істину: ми маємо власний набір унікальних переваг. Після трьох років на ринку я виявив, що роздрібні трейдери досягають успіху в середовищах, де швидкість не є головним фактором — від 1-хвилинного скальпінгу до багатотижневих свінг-торгів. Наші переваги є незначними, але важливими: наш менший капітал не впливає на ринки, коли ми відкриваємо або закриваємо позиції; ми не обтяжені управлінням портфелями на мільярди доларів; і, можливо, найголовніше, ми не обмежені квартальними показниками ефективності або обов'язковими торговими годинами. Ми можемо бути вибірковими, торгуючи тільки тоді, коли справжні можливості відповідають нашим сильним сторонам.

Моя власна торгова еволюція розповідає цю історію: 2022 рік був для мене роком навчання (досягнення беззбитковості здавалося перемогою); 2023 рік приніс смиренність (невеликий збиток під час історичного буму); 2024 рік ознаменував мій перехід до прибутковості зі скромним 10% прибутком, одночасно розширюючи діяльність на опціони та ф'ючерси. Зараз, у 2025 році, я перевершую основні індекси на понад 30%, не завдяки якійсь таємничій системі «священного Грааля», а завдяки методичному вдосконаленню та самосвідомості.

Розділ 2: Відкриття своєї переваги

Прорив стався, коли я почав розпізнавати чіткі закономірності в своїх успішних операціях — ситуації та ринкові умови, в яких мій відсоток виграшів і співвідношення ризику та винагороди постійно були вищими за середні. З появою на початку 2025 року складної агентної штучної інтелекту, я зрозумів, що ці закономірності можна систематизувати, автоматизувати та масштабувати. Я ретельно розклав свій торговий процес на складові, перетворивши кожну точку прийняття рішення на компоненти, які штучний інтелект міг би вдосконалити. Після чотирьох місяців розробки народився Stonki — персоналізований торговий асистент, який допомагає виявляти налаштування з високою ймовірністю, управляє активними угодами, проводить аналіз після угоди та постійно оптимізує стратегії на основі накопичених результатів. Те, що почалося як особистий інструмент, перетворилося на щось, чого я ніколи не очікував: другий мозок для торгівлі, який пам'ятає кожен урок, який я болісно засвоїв.

Щоб зрозуміти, як працює Stonki, важливо зрозуміти мій робочий процес торгівлі. Ось його основний розклад:

1. Генерація ідей: я шукаю ідеї для торгівлі через кілька каналів:

• Аналізую новини та технічні моделі для акцій у моєму списку спостереження

• Шукаю на Reddit та в інших соціальних мережах якісні публікації, що описують ідеї для торгівлі

• Створюю власні сканери для ідентифікації акцій на основі чітко визначених критеріїв

2. Аналіз налаштувань: як тільки я знаходжу цікаву ідею, я малюю ключові рівні, додаю індикатори та відкати Фібоначчі, а потім або створюю сповіщення про обсяг/ціну, або додаю її до свого списку спостереження для періодичного перегляду

3. Вхід у позицію: якщо я бачу хорошу настройку з високим рівнем впевненості, я розраховую свій максимальний ризик у доларах, а потім входжу в угоду

4. Управління позицією: Залежно від типу торгівлі (опціони, акції, ф'ючерси) і часового проміжку (денна торгівля, свінг-торгівля), я періодично перевіряю свою позицію, маючи кілька можливих дій:

• Нічого не робити, якщо моя дисертація залишається дійсною

• Закрити повністю якщо мою дисертацію визнано недійсною

• Частково закрити, якщо позиція швидко досягла хорошого рівня прибутку

• Додати позицію, якщо він рухається проти мене, але переконання залишається сильним, або якщо він працює добре, і я планую розширити його масштаби

5. Аналіз після угоди: Після закриття позиції я аналізую свої рішення щодо входу та управління.

Кожна частина цього процесу може бути масштабована та автоматизована. Як трейдер, що працює на півставки, я стикаюся зі значними обмеженнями: я не можу постійно стежити за трендами в соціальних мережах або своїм списком спостереження, і мені важко ефективно відстежувати більше 20–30 символів, не втрачаючи контексту.

Втрата контексту — це, мабуть, моя найбільша проблема як досвідченого трейдера. Я можу ефективно управляти приблизно 15 позиціями одночасно, але за межами цього порогу мені стає все складніше стежити за угодами та зберігати концентрацію. Я часто відчуваю FOMO щодо нових налаштувань або виснажуюся, намагаючись стежити за списками спостереження та символами поза моїми поточними позиціями.

Іншою проблемою є розділення проблем між різними часовими рамками торгівлі. Як людина, яка одночасно займається денною торгівлею, свінг-трейдингом та інвестуванням, я часто виявляю, що керую позиціями, яких не планував торкатися, через емоційний вплив хороших або поганих результатів у не пов'язаних з ними операціях.

Розділ 3: Багатоагентна архітектура

Саме тут з'являється дизайн Stonki. Stonki складається з головного агента з пам'яттю на всі угоди та розмови, який підтримується спеціалізованими субагентами: агентом сканером, агентом новин, агентом соціальних мереж та агентом технічного аналізу. Всі ці агенти функціонують як злагоджена команда під керівництвом Stonki, який слугує як основним агентом, так і користувацьким інтерфейсом. Хоча Stonki можна використовувати через чат, він також працює автономно у фоновому режимі для автоматизації різних аспектів мого торгового робочого процесу.

Основні компоненти архітектури

1. Stonki (центральний агент координації)

Як центральний хаб, Stonki координує всі інші компоненти і служить основним інтерфейсом між мною і системою. Цей агент не просто передає інформацію, а контекстуалізує і пріоритезує відомості від інших агентів на основі мого поточного фокусу торгівлі, схильності до ризику та історичних переваг.

Коли я взаємодію з Stonki, він використовує:

• Дані в режимі реального часу від спеціалізованих агентів

• Мої історичні торгові моделі, збережені в торговій пам'яті

• Мої особисті переваги та історія розмов у пам'яті користувача

• Поточні ринкові умови та стан портфеля

2. Агент сканування ринку

Цей спеціалізований агент функціонує як складна система розвідки ринку, яка чудово справляється з ідентифікацією перспективних акцій за допомогою технічних індикаторів та фундаментальних показників. Підключений до професійної інфраструктури скринінгу через спеціальну інтеграцію API, він використовує розроблену мною запатентовану мову запитів, яка дозволяє точно фільтрувати тисячі активів одночасно. Цей сканер відрізняється від звичайних інструментів своєю контекстуальною обізнаністю — замість статичного скринінгу він динамічно коригує параметри пошуку на основі вказівок центрального агента Stonki. Коли Stonki визначає, що я шукаю імпульсні операції, сканер акцентує увагу на стрибках обсягу та технічних проривах; коли перевага надається можливостям для отримання прибутку, він переходить до фундаментальних показників, таких як стиснення P/E або поліпшення грошових потоків. Цей цілеспрямований підхід усуває шум традиційних сканерів, виявляючи лише найімовірніші налаштування, які відповідають моїм поточним торговим цілям і ринковим умовам.

3. Агент соціальних медіа

Цей компонент фільтрує шум Reddit, Twitter та спеціалізованих торгових форумів, щоб виявити високоякісні, практичні торгові ідеї. На відміну від простих інструментів аналізу настроїв, він:

• Визнає авторитетних авторів з сильними результатами

• Розрізняє поверхневий ажіотаж і ґрунтовний аналіз

• Виявляє нові тенденції, перш ніж вони стануть мейнстрімом

• Витягує практичні торгові налаштування з тривалих дискусій

• Зіставляє згадки в соціальних мережах з технічними налаштуваннями та новинами

Наприклад, під час сканування r/wallstreetbets він не просто підраховує ракетні емодзі або відстежує згадані тикери — він оцінює якість належної перевірки, оцінює формування консенсусу та зважує дискусію проти технічних моделей.

4. Експерт з технічного аналізу

Цей агент функціонує як мій особистий технічний аналітик ринку, застосовуючи до кожної потенційної угоди передові методи розпізнавання графічних моделей та багаточасовий аналіз. Його можливості включають:

• Визначення графічних моделей одночасно в декількох часових рамках

• Розрахунок ключових рівнів підтримки/опору

• Виявлення розбіжностей між ціновими діями та технічними індикаторами

• Моніторинг сили тренду за допомогою досліджень імпульсу

• Оцінка ймовірності завершення моделі на основі історичних даних

На відміну від жорстких систем технічного аналізу, цей агент адаптується до поточних ринкових умов. Він розпізнає, що технічні моделі поводяться по-різному на нестабільних ринках та ринках з трендом, або в умовах високої волатильності та низької волатильності.

5. Аналізатор новин

Фінансові новини рухають ринки, але взаємозв'язок між заголовками та ціновими коливаннями є складним. Цей агент обробляє новини з різних джерел, щоб:

• Оцінити релевантність новин для конкретних цінних паперів

• Розрізняти фактичні новини, що впливають на ринок, та шум

• Оцінювати потенційний вплив на основі історичних прецедентів

• Відстежувати вторинні ефекти (як новини про одну компанію впливають на інші)

• Відстежувати розвиток подій у часі

Більш вражаючим є те, що він може виявляти «приховані зв'язки» — наприклад, розпізнавати, як новини про основного клієнта можуть вплинути на постачальника, навіть якщо постачальник не згадується в статті.

Системи пам'яті

Пам'ять про торгівлю

Ця спеціалізована база даних містить вичерпний запис усіх моїх торгових операцій, організований таким чином, щоб надати контекст для майбутніх рішень:

• Повна історія торгів з рішеннями про вхід, вихід та управління

• Показники ефективності за типом налаштування, ринковими умовами та часовими рамками

• Розпізнавання закономірностей у успішних та неуспішних операціях

• Навчання на помилках через аналіз після торгівлі

• Ефективність стратегії в різних ринкових режимах

Відмінність Trading Memory від стандартного торгового журналу полягає в тому, як вона структурована для розпізнавання патернів. Замість того, щоб просто фіксувати прибутки та збитки, вона фіксує контекст та точки прийняття рішень для кожної угоди, що дозволяє Stonki виявляти тонкі патерни в моїй торговій поведінці.

Пам'ять користувача

У той час як Trading Memory фокусується на ринковій діяльності, User Memory зберігає розуміння мене як трейдера:

• Мою толерантність до ризику та її варіації в різних стратегіях

• Комунікаційні переваги та необхідний рівень деталізації

• Графік торгівлі та доступність для активного управління

• Стиль навчання та те, як я віддаю перевагу отримувати інформацію

• Емоційні реакції на різні ринкові сценарії

Це контекстуальне розуміння дозволяє Stonki адаптувати свій стиль комунікації на основі мого поточного стану, надаючи більш детальний аналіз, коли я спокійний і зосереджений, або спрощуючи рекомендації під час нестабільних ринкових умов, коли може настати втома від прийняття рішень.

Висновок

Автор створив Stonki, щоб вирішити свої власні торгові проблеми, але він перетворився на щось, що, на мою думку, може допомогти ширшій торговій спільноті. Якщо ви зацікавлені в тому, щоб використовувати таку допомогу штучного інтелекту у власній торгівлі, він створив простий посібник, в якому розкладено весь процес.

Майбутнє роздрібної торгівлі вже настало. Потрібно лише, щоб більше з нас долучилися до його побудови.