🔥 13 лучших облигаций с текущей купонной доходностью до 24% годовых в рейтинге А-

Когда умрет человеческий трейдинг? NPB Markets рассказали про агентов и AI

Через несколько лет фраза «я сегодня открыл три сделки» может звучать примерно как «я вручную отправил десять банковских переводов».

Сделки никуда не исчезнут. Исчезнет необходимость лично сидеть перед терминалом, читать календарь, переключать графики, сравнивать таймфреймы, рассчитывать размер позиции и нажимать Buy или Sell.

Вместо этого трейдер сможет сказать:

Следи за EUR/USD, золотом и Nasdaq. Риск на одну идею — максимум 0,5% капитала. Не входи за 20 минут до публикации данных по инфляции США. Уменьшай размер позиции при росте волатильности. Если первоначальный сценарий ломается — закрывай сделку. В конце дня объясни, где заработал, где потерял и почему.

Дальше работает уже не советник в классическом понимании. Работает агент.

И разница между ними намного больше, чем кажется.

Советник выполняет алгоритм. Агент выполняет задачу

Алгоритмическая торговля существует десятилетиями. Машина уже давно может открыть позицию при пересечении двух скользящих средних, поставить стоп на 50 пунктов и закрыть ордер при достижении заданной прибыли.

Проблема в том, что классический торговый робот действует внутри заранее описанного сценария.

Условно:

если А произошло — сделать Б.

Агентская система получает другую конструкцию:

есть цель;
есть ограничения по риску;
есть доступ к информации;
есть набор инструментов;
есть возможность самостоятельно выбирать последовательность действий.

Именно здесь начинается переход от автоматической торговли к агентской.

IOSCO уже фиксирует использование ИИ практически по всей цепочке алгоритмического трейдинга. Системы анализируют рыночные данные, ищут закономерности, помогают выбирать маршрут исполнения сделки, оценивают market impact, выбирают алгоритм исполнения и используются в post-trade анализе.

Следующий этап довольно очевиден: объединить эти функции в одного исполнителя.

Тогда вместо пяти отдельных инструментов появляется агент, который сам собирает данные, формирует гипотезу, проверяет ограничения, отправляет заявку брокеру, контролирует позицию и пересматривает решение при появлении новой информации.

Это уже технически не фантастика.

В эксперименте Банка международных расчётов генеративный ИИ-агент управлял ликвидностью в моделируемой платёжной системе: сохранял необходимые резервы, определял приоритет платежей и менял решения при изменении условий. Причём специализированного обучения именно этой задаче модель не проходила.

Торговля устроена сложнее, но сам принцип тот же.

ИИ получает капитал, правила и доступ к инструментам. Человек постепенно перестаёт управлять каждым отдельным действием.

## Сначала исчезнет не трейдер. Исчезнет ручная работа вокруг сделки

Представим обычного активного трейдера.

Перед открытием позиции он может:

посмотреть экономический календарь;

прочитать новости;

проверить несколько таймфреймов;

посмотреть коррелирующие инструменты;

рассчитать стоп;

определить размер позиции;

выставить заявку;

контролировать сделку;

передвинуть стоп;

закрыть позицию;

записать результат в журнал.

На саму идею приходится условно 10% работы. Остальные 90% — обслуживание этой идеи.

Именно эту часть агент заберёт первой.

Сделка будет начинаться не с открытия терминала, а с постановки задачи.

Например:

«Я считаю, что снижение ставки ФРС в течение следующих шести месяцев будет поддерживать золото. Найди вход с соотношением потенциальной прибыли к риску не хуже 3:1. Не рискуй больше чем 1% счёта. Если доходность американских облигаций резко пойдёт вверх — пересмотри сценарий».

Агент сможет следить сразу за десятками факторов, которые человек физически не способен непрерывно держать перед глазами.

Здесь и появляется главное преимущество.

Не скорость нажатия кнопки.

Скорость изменения решения.

Трейдер станет управляющим собственного маленького хедж-фонда

Сегодня розничный трейдинг строится вокруг человека с терминалом.

В агентской модели человек постепенно переместится на уровень выше.

Он будет определять:

каким капиталом может распоряжаться агент;

какой допустим максимальный drawdown;

какие активы разрешены;

какое плечо можно использовать;

при каких условиях агент обязан остановить торговлю;

какие источники информации считаются доверенными;

в каких ситуациях потребуется подтверждение человека.

По сути один человек сможет получить инфраструктуру, которая раньше требовала нескольких специалистов.

Один агент занимается макроэкономикой.

Второй ищет технические сетапы.

Третий проверяет риск.

Четвёртый следит за новостями.

Пятый контролирует исполнение ордеров.

Шестой ищет ошибки остальных.

А сверху находится человек, который распределяет капитал между ними.

Вот здесь слово «трейдер» начинает означать уже совсем другую профессию.

Трейдер будущего — это скорее CIO собственного микрофонда, чем человек, который десять раз в день нажимает мышкой на кнопку Buy.

У брокеров тоже изменится продукт

Для брокера агентская торговля означает довольно серьёзную перестройку.

Раньше главным интерфейсом был терминал.

Человек открывал MetaTrader, TradingView или другую платформу, смотрел котировки и самостоятельно отправлял ордер.

В агентской модели интерфейсом постепенно становится API.

В NPB Markets уже существует инфраструктурная база для автоматизированной торговли: компания использует MetaTrader, где доступны торговые советники, а в описании Financial Commission брокерская модель NPB Markets характеризуется как STP/NDD с направлением клиентских ордеров к поставщикам и пулам ликвидности.

И именно такие вещи становятся намного существеннее при переходе к агентам.

Для человека разница между исполнением за 80 и 150 миллисекунд может вообще ничего не изменить.

Для системы, совершающей тысячи автоматических действий, качество исполнения, стабильность API, slippage, ограничения на частоту запросов и доступ к ликвидности превращаются в часть торговой стратегии.

В NPB Markets этот переход можно рассматривать как продолжение уже существующего тренда автоматизации: сначала трейдер передавал советнику отдельную стратегию, затем робот получил возможность самостоятельно исполнять её круглосуточно. Следующая ступень — система, которая сможет менять собственные действия в зависимости от контекста рынка.

Условно говоря, брокерам придётся конкурировать уже не только за человека.

Им придётся конкурировать за его агента.

Если один брокер предоставляет стабильный API, нормальное исполнение, подробные данные и возможность задавать risk limits программно, а другой требует вручную работать через интерфейс, агент практически всегда выберет первый вариант.

Терминал тоже может превратиться в чат

Интерфейс брокерских платформ через несколько лет может выглядеть довольно непривычно.

Вместо двадцати кнопок пользователь увидит поле:

«Что вы хотите сделать?»

Человек пишет:

«Хочу получить экспозицию на рост золота, но не хочу терять больше $300».

Дальше система сама анализирует размер счёта, текущую волатильность, доступные инструменты и ликвидность.

Она может предложить три варианта.

Например:

CFD на золото;

опционную конструкцию;

позицию через акции золотодобывающих компаний.

После выбора пользователь уже не вводит количество лотов вручную.

Он подтверждает политику риска.

Это намного серьёзнее обычного обновления интерфейса.

Единицей взаимодействия становится не ордер.

Единицей взаимодействия становится намерение.

Но тогда возникает неприятный вопрос: если агенты станут доступны всем, кто будет проигрывать?

Вот здесь разговор про ИИ обычно становится интереснее.

Если каждому трейдеру дать идеального аналитика, преимущество быстро исчезнет.

Рынок всегда работает относительно других участников.

Если раньше один трейдер способен анализировать 500 новостей за минуту, а остальные читают Bloomberg вручную, у первого появляется информационное преимущество.

Когда это умеют все, рынок просто быстрее переваривает информацию.

Alpha уменьшается.

Поэтому распространение агентов вряд ли сделает всех трейдеров прибыльными.

Скорее изменится место, где возникает преимущество.

Сегодня преимущество можно искать в анализе графика.

Завтра оно будет находиться в:

качестве данных;

настройке агента;

архитектуре стратегии;

стоимости исполнения;

скорости инфраструктуры;

правилах управления риском;

уникальных источниках информации.

То есть хороший prompt сам по себе миллиардов не принесёт.

Если десять тысяч человек используют одну модель, дают ей одинаковые данные и просят найти лучший момент покупки биткоина, результаты могут оказаться очень похожими.

И вот здесь появляется проблема намного крупнее проигранного депозита.

Рынок может стать более стадным

Человек эмоционален.

Агенты вроде бы должны решить эту проблему.

Никакого FOMO.

Никакого «ещё чуть-чуть подержу».

Никаких попыток отыграться после убыточной сделки.

Но вместо человеческой психологии рынок может получить машинную корреляцию.

Financial Stability Board отдельно предупреждает: если финансовые компании используют одинаковые модели и источники данных, решения становятся более похожими. Это способно усиливать herd behaviour — ситуацию, когда множество участников одновременно начинает делать одно и то же.

Представим плохие данные по инфляции.

Сегодня часть участников продаёт акции.

Кто-то считает падение чрезмерным и покупает.

Кто-то ждёт заседания ФРС.

Кто-то вообще пропускает движение.

Получается разнообразие решений.

Теперь представим миллион агентов, значительная часть которых обучена похожим образом.

Они получают один и тот же CPI.

Видят рост доходности облигаций.

Видят ухудшение sentiment.

Снижают допустимый риск.

Продают акции.

Другие агенты замечают падение цены и тоже сокращают позиции.

Рост волатильности заставляет risk-модели снижать плечо.

Начинаются новые продажи.

Получается цепочка:

падение → рост риска → сокращение позиций → ещё большее падение → ещё больший риск.

Представитель BIS в мае 2026 года прямо предупреждал, что синхронизированные ИИ-стратегии способны усиливать волатильность, причём кризисы, которые раньше разворачивались несколько дней или недель, теоретически могут укладываться в часы или минуты.

Поэтому агентский рынок необязательно станет спокойнее.

Он может стать быстрее.

Появится новая профессия — охотник на чужих агентов

Если значительная часть рынка управляется алгоритмами, появляется новый вид стратегии.

Искать слабости алгоритмов.

Это уже происходило с классическими торговыми роботами.

Можно обнаружить закономерность, по которой алгоритм переставляет заявки, и начать торговать против него.

С агентами эта игра станет сложнее.

Может появиться ещё один вектор атаки: информация.

Допустим, агент анализирует:

новости;

социальные сети;

отчётность;

Telegram;

выступления руководителей компаний.

Тогда прибыль можно попытаться получить не через сам рынок, а через данные, которые получает агент.

Фальшивый пресс-релиз.

Взломанный аккаунт.

Сгенерированное заявление CEO.

Deepfake.

Подменённый источник.

Массовая сеть публикаций, создающая ложный sentiment.

Если агент доверяет информации и имеет право самостоятельно совершать сделки, информационная атака практически сразу превращается в финансовую.

FSB уже относит дезинформацию, качество данных, cyber risk и зависимость от сторонних AI-провайдеров к возможным системным рискам распространения ИИ в финансах.

Поэтому хороший торговый агент будущего должен уметь не только находить сделку.

Он должен уметь сомневаться.

Человек всё равно останется в контуре

Полностью автономная торговля выглядит логичным финалом этой истории, но рынок вряд ли сразу отдаст агентам полный контроль над капиталом.

Причина простая: финансовая ошибка имеет конкретную цену.

Если генератор изображений нарисовал человеку шесть пальцев, можно нажать Generate ещё раз.

Если торговый агент ошибся при использовании плеча 1:100, повторная генерация уже не поможет.

Поэтому сначала появится модель «агент предлагает — человек подтверждает».

Потом:

«агент самостоятельно выполняет небольшие операции, большие подтверждает человек».

Следующий уровень:

«агент работает автономно, пока соблюдаются risk limits».

И только после накопления статистики часть капитала будет передаваться системе полностью.

Фабио Панетта, глава Банка Италии и член руководящих органов ЕЦБ, летом 2026 года отдельно говорил о распространении моделей, предназначенных для AI-агентов, способных выполнять сложные задачи с высокой степенью автономности.

То есть разговор уже постепенно смещается.

Вопрос больше не в том, сможет ли ИИ совершать финансовые действия.

Вопрос — сколько свободы ему разрешат.

Ручной трейдинг не исчезнет. Он станет чем-то вроде механической коробки передач

Люди всё ещё покупают винил.

Снимают на плёнку.

Пишут перьевыми ручками.

Водят автомобили с механической коробкой.

Поэтому графики и ручные сделки тоже останутся.

Кому-то нравится сам процесс.

Кто-то доверяет только собственным решениям.

У кого-то стратегия основана на контексте, который автоматизировать сложно.

Но массовый рынок постепенно уйдёт в другую сторону.

Потому что человеку трудно конкурировать с системой, которая 24 часа в сутки следит за сотней инструментов, читает тысячи источников и при этом не устает.

Главное изменение произойдёт даже не в технологии.

Изменится вопрос, который задаёт себе трейдер.

Сегодня он спрашивает:

«Что купить?»

Потом будет спрашивать:

«Какую задачу поставить агенту?»

А ещё позже:

«Как понять, что мой агент принимает неправильные решения?»

Вот последний вопрос, скорее всего, и станет главным навыком трейдера следующего поколения.

Потому что кнопка Buy никуда не денется.

Просто нажимать её будет уже не человек.