Анализ акций
Облигации
Библиотека инвестиций
Общее
В комментариях к моему эксперименту по инвестициям с помощью нейросетей читатели несколько раз просили показать портфель от нашумевшего китайского DeepSeek. Многие возлагали на него большие надежды, ведь эту модель часто называют главным конкурентом ChatGPT, который при этом доступен бесплатно.
Шутки в сторону — этот портфель у меня действительно есть. Я веду публичное соревнование разных языковых моделей на фондовом рынке, чтобы выяснить, способен ли искусственный интеллект заменить финансового консультанта уже сегодня. И сегодня мы разбираем, как справился (или не справился) «китайский вундеркинд» с реалиями российского рынка.
Спойлер: не обошлось без курьезов и откровенных провалов.
Три главные ошибки искусственного интеллекта
К сожалению, DeepSeek наступил на те же грабли, что и его цифровые предшественники, допустив ряд критических ляпов при формировании стратегии. Это не просто мелкие неточности, а фундаментальное непонимание текущей рыночной ситуации:
Предложил купить заблокированные активы.
Первым делом ИИ, ни секунды не сомневаясь, посоветовал включить в портфель фонд FXRB от Finex. Для любого российского инвестора это название звучит как триггер: фонд намертво заблокирован в Euroclear еще с весны 2022 года, и торги по нему не проводятся.
То есть робот предложил купить «мертвый груз», который физически невозможно приобрести на бирже. Это показывает, что обучающие данные модели либо безнадежно устарели, либо она не умеет фильтровать актуальный статус торгов.Выдумал несуществующий тикер.
Для одной из корпоративных облигаций нейросеть сгенерировала тикер, которого просто нет в природе. Это классическая «галлюцинация» ИИ: модель поняла структуру тикеров (буквы и цифры), но наполнила её вымышленным содержанием. Если бы новичок попытался найти эту бумагу в приложении брокера, он бы просто зашел в тупик.Запутался в математике лотов.
С лотностью бумаг (количеством акций в одном лоте) возникла путаница. На Мосбирже многие акции продаются не поштучно, а лотами по 10, 100 или даже 1000 штук. DeepSeek, видимо привыкший к западным стандартам (где 1 лот часто равен 1 акции), этого не учел. В итоге объемы покупок мне пришлось пересчитывать вручную, чтобы вписаться в бюджет.
Важный нюанс моего эксперимента:
Мой подход жесткий, но справедливый: я не нянчусь с нейросетями и не выступаю в роли их корректора. Идея соревнования не в том, чтобы мы с ИИ совместно родили истину в долгих спорах, а в том, чтобы проверить автономность модели.
Я не стал искать аналог заблокированному фонду или просить переделать тикер с помощью наводящих вопросов. Фантомную облигацию и злополучный FXRB я просто не купил.
На рынке уже есть нейросети, которые справляются с запросом идеально с первого раза, учитывая и лотность, и статус торгов. Поэтому специально «вытягивать» двоечников и делать за них домашнюю работу я не хочу — это нарушит чистоту эксперимента.
Ирония от робота
Самое забавное (и немного грустное) в этой истории — это обоснование выбора. В своей пояснительной записке к портфелю DeepSeek продемонстрировал чудеса теоретической подкованности и четко указал:
«Я выбираю исключительно активы, торгующиеся на Мосбирже, чтобы избежать инфраструктурных рисков и блокировок зарубежными депозитариями».
И ровно в этой же подборке, буквально следующим пунктом, он предложил FXRB — главный символ инфраструктурных рисков и блокировок последних лет. Логика, кажется, вышла из чата, громко хлопнув дверью.
В остальном же, если отбросить эти вопиющие ошибки, он выдал достаточно стандартный, «скучный» набор рекомендаций для российского рынка, состоящий из голубых фишек.
Финансовый результат
Что в итоге? По итогам неполного первого месяца (по тем позициям, что удалось купить, отбросив "мусор" и галлюцинации) результат получился весьма скромным:
Прибыль DeepSeek: +0.54%
Это, конечно, лучше, чем убыток, но явно проигрывает даже банальному банковскому вкладу или фонду денежного рынка за тот же период. Впрочем, инвестиции — это марафон, а не спринт, и цыплят по осени считают. Возможно, его консервативный выбор сыграет на длинной дистанции.
Что дальше?
Недавно вышла новая, более мощная версия модели — DeepSeek-V3.2. Следующая закупка под мое ежеквартальное пополнение портфеля будет проводиться уже под контролем этой обновленной версии.
Надеюсь, разработчики подтянули ей «матчасть», и она окажется умнее: перестанет предлагать фонды-призраки и научится считать лоты на Московской бирже.
Следить за битвой нейросетей в реальном времени и посмотреть портфели других участников (а там есть и более успешные примеры) можно в моем Телеграм-канале:
