“Опиши мне стратегию на пересечении EMA с фильтром RSI”.

ChatGPT выдаёт логику за 10 секунд. Я открываю TSLab, собираю блоки. Через 15 минут — готовый робот.

Звучит как мечта. Но работает ли это на практике?

Последний месяц я тестировал комбо: ИИ для генерации идей, визуальные конструкторы для сборки. Вот реальность.

Что обещает комбо ИИ + конструкторы

Идея простая:

  1. ИИ генерирует стратегию (ChatGPT, Claude)
    • Вы описываете идею текстом
    • ИИ даёт логику: условия входа, выхода, фильтры
  2. Конструктор собирает робота (TSLab, Designer, fxDreema)
    • Вы переносите логику в блоки
    • Запускаете бэктест
    • Робот готов

Преимущества (в теории):

  • Не нужно знать программирование
  • Быстрое прототипирование (идея → робот за час)
  • Генерация вариаций стратегии через ИИ

Звучит идеально. Что на практике?

Эксперимент: 10 стратегий от ChatGPT → TSLab

Я попросил ChatGPT сгенерировать 10 простых стратегий.

Промпт:

“Предложи простую индикаторную стратегию для дневной торговли акциями. Используй только классические индикаторы (SMA, EMA, RSI, MACD, Bollinger Bands). Опиши условия входа и выхода.”

Результаты:

Стратегия 1: EMA-кросс + RSI фильтр

Ответ ChatGPT:

Вход в лонг: EMA(20) пересекает EMA(50) снизу вверх И RSI < 70 Выход: EMA(20) пересекает EMA(50) сверху вниз ИЛИ RSI > 80

Сборка в TSLab: 10 минут. Работает.

Бэктест (3 года): +45% доходность, 18% просадка. Выглядит неплохо.

Стратегия 2: Bollinger Bands + объём

Ответ ChatGPT:

Вход в лонг: Цена касается нижней полосы Bollinger Bands И объём выше среднего Выход: Цена касается верхней полосы

Сборка: 15 минут (пришлось разобраться с блоком объёма).

Бэктест: +12% доходность, 25% просадка. Хуже, чем стратегия 1.

Стратегии 3-10: Аналогичные результаты

Из 10 стратегий:

  • 3 показали прибыль на бэктесте (>20% годовых)
  • 5 были около нуля (+5% до -5%)
  • 2 убыточны (-10% и -15%)

Проблема #1: ИИ не понимает контекст рынка

ChatGPT генерирует логически корректные стратегии. Но он не знает:

  • Специфику инструмента (акции, фьючерсы, крипта)
  • Текущий режим рынка (тренд, флэт, волатильность)
  • Ваш стиль торговли (скальпинг, свинг, позиционка)

Пример:

Я попросил стратегию для BTC/USDT (криптовалюта, высокая волатильность).

ChatGPT предложил стратегию с стоп-лоссом 2%.

На крипте 2% — это шум. Бот выбивался стопом 20 раз в день.

Вывод: ИИ нужно очень точно направлять. “Стратегия для волатильного актива с дневными колебаниями 5-10%” даёт лучший результат, чем просто “стратегия для крипты”.

Проблема #2: Конструкторы ограничивают сложность

Claude может генерировать сложные стратегии с адаптивными параметрами, ML-фильтрами.

Но визуальный конструктор этого не поддерживает.

Пример:

Claude предложил стратегию с динамическим размером позиции на основе ATR (Kelly Criterion).

Формула: Position Size = (Win% * AvgWin / AvgLoss - (1 - Win%)) / (AvgWin / AvgLoss)

В TSLab нет такого блока. Нужен C# скрипт.

Но если писать C# — зачем конструктор?

Вывод: ИИ может сгенерировать стратегию сложнее, чем конструктор соберёт.

Проблема #3: ИИ галлюцинирует индикаторы

ChatGPT иногда предлагает индикаторы, которых нет в конструкторе.

Пример:

“Используй Ichimoku Cloud для определения тренда”

TSLab не имеет Ichimoku из коробки. Нужно писать кастомный индикатор.

Или:

“Добавь фильтр на основе объёма на балансе (OBV)”

В Designer есть OBV. В NinjaTrader Strategy Builder — тоже. Но в fxDreema — нет.

Вывод: Нужно знать, какие индикаторы есть в вашем конструкторе. Иначе ИИ предложит то, что нельзя реализовать.

Что работает: правильные промпты

Через месяц тестов я вывел формулу рабочего промпта:

Плохой промпт:

“Придумай торговую стратегию”

Хороший промпт:

“Предложи стратегию для часовых свечей EUR/USD (форекс). Используй только эти индикаторы: SMA, EMA, RSI, MACD. Средняя волатильность пары 50 пунктов в день. Цель: 3-5 сделок в неделю. Стоп-лосс до 30 пунктов.”

Разница:

Плохой промпт → generic ответ, не подходит под ваш инструмент.

Хороший промпт → конкретная логика, учитывает специфику.

Реальный workflow: как я использую ИИ + конструктор

Вот что реально работает:

Шаг 1: Генерация идей через ИИ

Промпт:

“Предложи 5 вариаций стратегии на пересечении EMA. Инструмент: акции ММВБ. Таймфрейм: дневной. Используй только SMA, EMA, RSI. Цель: позиционная торговля (1-2 недели удержания).”

ИИ даёт 5 идей. Я выбираю 2 лучшие.

Шаг 2: Собираю в конструкторе

Переношу логику в TSLab. 15-20 минут на стратегию.

Шаг 3: Бэктест

Запускаю на 3 годах истории. Смотрю метрики.

Если стратегия проваливается — возвращаюсь к ИИ:

“Стратегия показала 30% просадку. Как уменьшить риск? Используй только SMA, EMA, RSI.”

ИИ предлагает добавить фильтр RSI < 30 для входа.

Пробую. Просадка снижается до 15%.

Шаг 4: Оптимизация через ИИ

“Бэктест показал Sharpe Ratio 0.8. Как улучшить? Параметры: EMA(20), EMA(50), RSI(14).”

ИИ предлагает протестировать EMA(15)/EMA(45) или RSI(10).

Проверяю в TSLab → Sharpe вырос до 1.1.

Итого: ИИ не заменяет аналитика. Но ускоряет генерацию гипотез.

Где ИИ + конструкторы работают лучше всего

1. Быстрое прототипирование

У вас есть идея. ИИ формализует логику. Конструктор собирает за 15 минут. Бэктест показывает, стоит ли копать дальше.

2. Генерация вариаций

“Дай 10 вариаций стратегии RSI с разными порогами входа”

ИИ выдаёт: RSI < 30, RSI < 25, RSI < 20, комбинации с EMA и т.д.

Вы тестируете все за час. Находите лучшую.

3. Объяснение чужих стратегий

Нашли стратегию на форуме. Непонятно, как она работает.

Промпт:

“Объясни простыми словами, что делает эта стратегия: [вставляете описание]”

ИИ даёт понятное объяснение. Собираете в конструкторе.

Где ИИ + конструкторы НЕ работают

1. Сложные стратегии

ML, статистический арбитраж, портфельная оптимизация — конструктор не соберёт. Нужен код.

2. Production-ready роботы

ИИ генерирует идею. Конструктор собирает прототип. Но для боевой торговли нужна:

  • Обработка ошибок API
  • Логирование
  • Мониторинг
  • Failover

Конструктор этого не даёт.

3. Обучение алготрейдингу

Если вы полагаетесь только на ИИ — вы не понимаете, почему стратегия работает.

Когда она сломается (а она сломается) — вы не сможете починить.

Будущее или хайп?

Это не будущее. Это **инструмент.**

ИИ + конструкторы не заменят программиста-кванта. Но ускорят работу.

Аналогия:

Excel + макросы не заменили программистов. Но дали аналитикам мощный инструмент.

ИИ + конструкторы — то же самое. Инструмент для быстрого прототипирования.

Когда имеет смысл:

  • Вы тестируете идеи (десятки вариаций в неделю)
  • Вам нужна быстрая обратная связь
  • Стратегии простые (индикаторные)

Когда бессмысленно:

  • Вам нужна production-ready система
  • Стратегии сложные (ML, арбитраж)
  • Вы хотите понять алготрейдинг глубоко

Практические советы

1. Выберите правильный ИИ

ChatGPT: Быстрые ответы, хорош для генерации идей.

Claude: Лучше для сложной логики и структурированных планов. Может генерировать код (Python, Pine Script).

2. Научитесь писать промпты

Специфика > общность.

“Стратегия для BTC” — плохо.

“Стратегия для BTC на часовом таймфрейме, волатильность 3-5% в день, скальпинг” — отлично.

3. Проверяйте галлюцинации

ИИ может предложить индикатор, которого нет в конструкторе. Проверяйте перед сборкой.

4. Используйте ИИ для оптимизации

После бэктеста:

“Просадка 25%. Как снизить? Параметры: [перечисляете]”

ИИ даёт идеи. Тестируете.

5. Не полагайтесь слепо

ИИ не заменяет человеческий надзор. Проверяйте логику. Бэктестите. Forward test на демо.

Итоги

Комбо ИИ + конструкторы работает.

Но не как “нажал кнопку → получил прибыль”.

А как “ускоритель генерации гипотез”.

ИИ даёт идеи. Конструктор собирает быстро. Вы тестируете. Отбрасываете 90%. Оставшиеся 10% дорабатываете.

Моё мнение:

Для новичков — полезный инструмент. Снижает порог входа.

Для опытных трейдеров — помогает прототипировать быстрее.

Для тех, кто хочет глубокого понимания — недостаточно. Учите программирование.

Будущее или хайп?

Инструмент. Полезный. Но не панацея.

Полезные ссылки:

ИИ для алготрейдинга: