Нарастающая волна исследований и рыночных данных меняет давние представления о будущем торговли.
Аналитики традиционных финансов и криптовалютных рынков сейчас обсуждают возможность, ранее считавшуюся недосягаемой: постепенное исчезновение дневной торговли по мере приближения искусственного общего интеллекта (AGI) к реальности.
AGI пока не существует, но прогресс в продвинутых мультимодальных системах и автономных торговых агентах подталкивает рынки к среде, где машины доминируют в определении цены, оставляя мало места для человеческих реакций.
Текущая автоматизация торговли уже демонстрирует, как быстро исчезают преимущества, когда машины берут управление в свои руки.
Поскольку алгоритмы доминируют в 70 % криптовалютных сделок, аналитики считают, что AGI может положить конец розничной альфе
Высокочастотная торговля преобразовала рынок акций несколько лет назад, и её логика перенеслась в криптовалютные рынки с ростом компаний, таких как Jump, Wintermute и GSR.
К 2024 году Kaiko сообщила, что более 70 % торгового потока на биржах вроде Binance и Coinbase генерируют алгоритмы, а не люди.
Это изменение переконфигурировало структуру рынка снизу вверх, сократив спрэды и ускорив исполнение, одновременно усложнив розничным трейдерам получение прибыли в периоды высокой волатильности.
Исследователи рассматривают эти тенденции как ранние признаки растущей эффективности.
Во время всплеска мемкойнов Solana в 2024 году торговые боты, особенно «снайперские» и «ИИ‑боты», обычно опережали человеческих трейдеров благодаря своей превосходной скорости, автоматизации и отсутствию эмоционального bias.
Небольшие ИИ‑системы, разработанные для обнаружения поведения китов и мониторинга потоков блокчейна, реагировали быстрее, чем трейдеры‑дискретары, и часто занимали позиции еще до того, как человеческие участники осознавали происходящее.
Каждое улучшение автоматизации неизменно уменьшало возможности, доступные розничным участникам, и аналитики утверждают, что AGI доведёт эту тенденцию до логического завершения.
Разница между современной узкой ИИ и будущим AGI лежит в центре этой дискуссии.
Текущие модели превосходят в конкретных задачах, таких как сканирование книг ордеров, чтение рыночных настроений или выявление арбитража. Они не способны обобщать знания между областями или применять человеческое рассуждение.
AGI же, напротив, ожидается, будет обучаться новым задачам с минимальными инструкциями, адаптироваться к незнакомой среде и объединять информацию из множества разрозненных источников.
На финансовых рынках это означало бы чтение потоков блокчейна, интерпретацию глобальных макро‑сигналов, оценку политических рисков, выявление перемещений китов и анализ сбоев в цепочках поставок — всё в единой системе, способной генерировать прогнозы в реальном времени.
Теоретики рынка называют потенциальный результат «парадоксом совершенной эффективности». Если система AGI сможет предсказывать направление цены с почти идеальной точностью, рынок скорректируется мгновенно.
Когда каждый участник рынка руководствуется одинаковым уровнем интеллекта, традиционное торговое поведение рушится.
Цены движутся быстрее, чем люди могут реагировать, волатильность падает, арбитраж исчезает, а предоставление ликвидности превращается в процесс, управляемый машинами, а не конкурентную стратегию.
Аналитики предупреждают, что такая динамика может породить так называемую «ликвидную чёрную дыру», когда торговля продолжается, но преимущество, делавшее дневную торговлю жизнеспособной, исчезает.
ИИ‑мейкеры переходит от теории к практике по мере роста автоматизации
Предупреждения об этом сдвиге циркулируют уже несколько лет. DWF Labs отметили в июле, что ИИ‑управляемые маркетмейкеры увеличат ликвидность, особенно в небольших криптовалютных активах с традиционно узкими книгами ордеров и широкими спредами.
Экономист Алекс Крюгер описал будущее гиперэффективных рынков с минимальными возможностями для ошибок.
Основатель BitMEX Артур Хэйз написал, что ИИ в конечном итоге будет торговать лучше любого человека, тогда как соучредитель Ethereum Виталик Бутерин выразил обеспокоенность, что продвинутые системы могут доминировать в извлечении MEV и сократить участие людей в ключевых рыночных функциях.
Эти наблюдения тогда воспринимались как гипотезы, но рост уровней автоматизации с тех пор придал им больший вес.
По мере ускорения автоматизации роль человека на торговых площадках уже меняется.
Эксперты полагают, что люди не исчезнут полностью, а сместятся в сторону надзора за рисками, регуляторного контроля и интерпретации необычных событий, выходящих за рамки моделей.
Само исполнение переходит к автономным системам. Рост ИИ‑торговых агентов отражает этот переход.
Эти инструменты могут исследовать рынки, выбирать стратегии, корректировать параметры риска, исполнять сделки через API и обучаться на результатах без ручного ввода. Прогнозы указывают, что рынок ИИ‑торговых ботов может достичь примерно 75,5 млрд долларов к 2034 году.
.
Автор – Hassan shittu
