ИИ-энтузиаст попросил Claude торговать на бирже – бот за месяц потерял 31 000 долларов

Месяц автономной торговли на брокерском счёте под управлением ИИ-агента закончился убытком в 31 000 долларов.

Агент на базе Claude получил доступ к реальным деньгам и принимал решения самостоятельно. Владелец счёта опубликовал результат намеренно, отметив, что сообщество вокруг агентной торговли видит только истории успеха и почти никогда не видит провалов.

Разбор сделок и точки, где всё пошло не так, он обещал выложить отдельно. Пока известно, что просадка шла равномерно весь месяц, а жёсткого порога остановки в системе не было.

Главное возражение против самой идеи сводится к составу участников рынка. На другой стороне стоят профессиональные трейдеры с собственными моделями и серверами, физически размещёнными рядом с биржевой инфраструктурой. Разрыв в скорости исполнения измеряется миллисекундами против секунд и минут у домашней связки из подписки и API.

Второй аргумент касается данных. Языковые модели обучены на публичных материалах, а работающая рыночная неэффективность перестаёт работать сразу после того, как о ней узнают многие. Отдельно звучит мысль, что при наличии стабильно прибыльной схемы разработчик модели применял бы её сам, а не продавал доступ по подписке.

Похожих экспериментов набралось довольно много, и результаты у них однотипные:

• счёт на 1 000 долларов через брокера Alpaca за три месяца просел до 977 долларов

• другой счёт с той же суммой и подробным файлом инструкций опустился до 792 долларов

• связка из Claude и gpt-oss с новостными скрейперами на симуляции за 40 дней поднималась на 15 %, после чего сравнялась с индексом S&P

• перебор около 50 сгенерированных стратегий дал шесть штук, прошедших бэктест, и все шесть ушли в минус на реальном рынке

• обучение на пятилетней истории пяти криптовалют с сотнями итераций не дало ни одной схемы, работающей на данных, которых модель не видела

Отдельная проблема касается не качества решений, а отсутствия ограничителей. Всё сводится к четырём параметрам – максимальный размер действия без надзора человека, частота повторения, обратимость и полнота логов. Торговля проваливает все четыре сразу, а лимиты на сделку и дневной автоматический стоп превратили бы такую историю в потерю нескольких сотен долларов.

В итоге рекомендации такие – ограничения должны находиться в коде, а не в промпте. Инструкция для модели остаётся пожеланием, тогда как реальные полномочия задаёт ключ API. Мягкие настройки размера позиции и стоп-лоссы, существовавшие только на уровне текста, никак не влияли на исполнение.

Показательно, что сам Claude при прямом запросе на создание торгового бота обычно отговаривает от затеи. Несколько человек описали одинаковый сценарий, при котором модель строила симулятор, показывала историческую доходность и рекомендовала регулярные покупки широкого индексного фонда вместо активной торговли. Один из пользователей привёл ответ модели о том, что настоящие преимущества на рынке редки и быстро исчезают, а по-настоящему прибыльный бизнес построен на комиссиях с тех, кто пытается их найти.

Разработчик с помощью Claude написал драйвер для macOS и заставил работать принтер HP, созданный только для Windows

Тысяча ИИ-агентов пришла к решению договариваться без внешних команд

Реакция сообщества разделилась между техническим разбором и насмешками. Популярной шуткой стало предложение просто инвертировать все решения агента и получить бесконечный источник дохода.

За тот же месяц широкий индексный фонд VTI прибавил около 3,24 %. Та же сумма на счёте принесла бы примерно 1 200 долларов прибыли.