ИИ НА ФОНДОВОМ РЫНКЕ 2 часть
В продолжение к прошлому посту ещё хочу добавить о том, почему ИИ еще слаб, чтобы заменить людей или просто хотя бы выполнять задачи вместо аналитиков
Итак, сегодня обновлял данные по котировкам IPO и апсайду с момента их выхода. Работал с Grok (минимальная подписка SuperLite. Запрос максимально простой: напиши мне цену закрытия 08.06.2026 по следующим акциям (предоставил список из ISIN кодов для его же удобства!)
На первый взгляд максимально простая задача, но это не значит, что ИИ с ней справится)
По сути вариантов как выполнить мою задачу очень много, можно взять данные откуда угодно, но видимо это и есть главная проблема. Даже при точной просьбе взять данные из конкретного сайта ИИ ломается и пишет, что условное IPO Генетико малоликвидная бумага или вовсе у неё случился делистинг. Иными словами он не может найти некоторые акции и пишет по ним ерунду. В общем Grok полностью провалил задачу
На помощь ему пришла нейронка FinGPT (от финуслуг). Наша отечественная разработка показала себя совсем с другой стороны. Так как эта нейронка обучена на данных, предостовляемых самой мосбиржей, на которой собственно и находятся все архивные значения котиворок. Так вот с тем же самым запросом она справилась идеально без единой ошибки
Вывод следующий: для наиболее эффективной работы с нашим фондовым рынком нужна нейронка, обученная на нашем же рынке. На самом деле FinGPT как по мне очень классный проект с точки зрения развития нашего фондового рынка. Этот инструмент явно стоит включать в свою аналитику. Уверен, что этот ИИ будет полезен со многими заданиями. И в силу того, что он обучен на данных от мосбиржи и других проверенных источников, то ответы на запросы будут гораздо лучше ответов от даже самых крутых западных нейронок
Grok VS FinGPT - счёт 1:1
#нейросети #рынок #moex #акции #IPO
Посты по ключевым словам
🏤 Мегановости 🗞 👉📰
1️⃣ Суд арестовал более 32 млрд ₽ на счетах "Южуралзолото группа компаний" $UGLD
Компанию обязали перечислить на депозит Мосгорсуда нераспределенную прибыль за 2025 год и прошлые годы — не менее 33,3 млрд ₽.
После новости акции на Мосбирже упали более чем на 15%.
Арест средств усиливает давление на компанию и повышает риски для ее акций.
🏤 Мегановости 🗞 👉📰
1️⃣ МКПАО "Яндекс" $YDEX планирует рекомендовать дивиденды за 2025 год в размере 110 ₽ на акцию.
Размер выплаты вырос на 37,5% по сравнению с прошлым годом.
Скорректированная чистая прибыль по МСФО увеличилась на 40% и достигла 141,4 млрд ₽.
Выручка за год выросла на 32% и превысила 1,4 трлн ₽, а EBITDA прибавила 49% до 280,8 млрд ₽.
В IV квартале прибыль по МСФО подскочила на 70%, что говорит об ускорении темпов роста.
Компания прогнозирует рост выручки в 2026 году примерно на 20% и EBITDA на уровне 350 млрд ₽.
Одновременно холдинг усиливает монетизацию нейросети "Алиса AI" через рекламу, подписки и транзакционную модель.
Доход от экспериментов с монетизацией ИИ уже превысил 2 млрд ₽, а реклама постепенно масштабируется на аудиторию.
"Яндекс" демонстрирует сочетание роста прибыли, дивидендов и новых источников дохода, что формирует фундамент для дальнейшего повышения капитализации при сохранении темпов развития бизнеса.
Стоит ли доверить ИИ свой инвестиционный портфель? Как инвесторы используют ии
Почти треть частных инвесторов в России уже формируют свои портфели, опираясь на советы нейросетей.За год популярность этого подхода выросла почти на 15%, выяснили аналитики «Выберу.ру» и IT Smart Finance. Эти данные приводит Коммерсантъ.
Как применяют ИИ инвесторы33% респондентов применяют искусственный интеллект для сбора данных об активах, а каждый пятый и вовсе делегирует ему подбор ценных бумаг. Однако большинство все же рассматривает ИИ как вспомогательный инструмент, оставляя финальные решения за собой.
Аналогичную тактику начинают применять и профессиональные участники рынка. Управляющий директор «Риком-Траст» Дмитрий Целищев в беседе с «Ъ FM» отметил, что его компания экспериментирует с ИИ при построении стратегий. По его словам, искусственный интеллект уже хорошо справляется с техническим анализом и стал серьезным помощником для управляющих. Однако полностью перейти на стратегии, основанные только на ИИ, без участия профессионалов, пока невозможно.
Эксперименты показали, что нейросетям не хватает человеческих качеств — эмпатии и глубокого понимания психологии рынка. Пока ИИ может быть лишь помощником, но не полноценной заменой, резюмирует Целищев.
Основы формирования инвестпортфеляСогласно исследованию, чаще всего (в 75% случаев) россияне при формировании портфеля ориентируются на мнение незарегистрированных экспертов, в том числе зарубежных.К услугам лицензированных финансовых советников обращаюися лишь 14% опрошенных. А вот доля тех, кто полагается на собственный анализ, сократилась за год с 23% до 18%.
В 2025 году спрос россиян на прямые инвестиции вырос почти вдвое, 14% опрошенных готовы добавить в портфель цифровые финансовые активы, а популярность краудлендинговых платформ достигла 36%.
#инвестиции #искусственныйинтеллект #ии #нейросети #нейросеть #бизнес
3 главных ИТ тренда на 2026 год: российский бизнес на пути к цифре
В отечественной ИТ-сфере формируется ряд ключевых направлений. Понимание этих тенденций важно как руководству, так и сотрудникам компаний, поскольку именно эти технологии в ближайшем будущем зададут новые стандарты требований на рынке труда, согласно исследованию Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ, опубликованному в Ведомостях.
Конкурентоспособность российских компаний будет напрямую зависеть от наличия квалифицированных кадров, готовых работать с широким спектром развивающихся цифровых решений. Ну, об этом мы говорим уже не первый год. Перейдем к трендам.
Эксперты выделили их аж 10 штук, но мы рассмотрим три основных, где респонденты показали наибольшую заинтересованность и готовность внедрения.
АвтоматизацияЕсли почитать отчеты крупнейших российских компаний за третий квартал, то можно отметить общую тенденцию - активное развитие автоматизации и закладывание планов по наращиванию этого направления в следующем году. Это происходит на фоне кадрового голода.
Согласно исследованию, 59% компаний находятся в поиске вариантов для внедрения ИИ-агентов.Такие системы автоматизируют задачи, неподвластные классическим алгоритмам. Они создают точечные решения, способные интерпретировать пользовательский запрос на естественном языке и автономно выполнять его с минимальным контролем человека. К примеру, аналитический агент по запросу может провести анализ месячных продаж, обнаружить закономерности и отклонения, сформулировать выводы и предложить способы для наглядной визуализации.
Полная автоматизация процессов — это не футуристический сценарий, а ближайшая перспектива для компаний, научившихся комбинировать ИИ-агентов. Так, бизнес может поручить им полный цикл продаж и клиентского сервиса: один агент будет консультировать в чате, второй — совершать продажи и фиксировать данные в CRM, а третий — обновлять товарные карточки на маркетплейсах. Это поможет в решении и кадрового вопроса. Управлять и проверять намного легче, чем самому выполнять огромный объем работы.
Интеграция ИИ-агентов с low-code/no-code платформамиЭто позволит сотруднику из бухгалтерии, отдела кадров или бэк-офиса с минимальными знаниями и навыками программирования самому создать нужного агента для решения собственных задач.Помните, сначала нейронкам надо было задавать сложный промт с конкретными значками на английском, а теперь можно писать обычными понятными всем нам словами на родном языке (вайбкодинг - слово года не просто так). Так вот теперь можно будет сотруднику самому создавать ИИ-агента под себя.Вангую: повысится потребность в тех, кто сможет этому обучать персонал.
Интеграция и обогащение данныхОт способности компании эффективно собирать, хранить и обрабатывать информацию зависит успех внедрения любых ИТ-решений, особенно на базе ИИ. Согласно опросу, 61% организаций уже используют такие инструменты, 26% планируют их внедрить, и лишь 13% не рассматривают такую возможность.
Современные предприятия оперируют данными из множества источников: разрозненных информационных систем, облачных хранилищ, соцсетей, госреестров, систем партнеров. Эти данные сильно различаются по формату, качеству и актуальности.
Чем больше у организации разнородных данных, тем острее потребность в их интеграции. Соответствующие инструменты позволяют комбинировать внутреннюю информацию с открытыми источниками.
Параллельно растет важность цифровой гигиены: компании все чаще сталкиваются с недостоверными внешними данными (включая сгенерированные ИИ), а также с риском использования информации, добытой незаконным или неэтичным путем.
В общем, тренды понятные, прогнозируемые. Однако вопрос, господа - как много времени уйдет у компаний на их внедрение в рабочие процессы? Видимо, кто станет первым, тот и соберет сливки по отрасли.
#исследования #бизнес #it #ит #развитиебизнеса #нейросети #искусственныйинтеллект #ии #управлениебизнесом #автоматизация









