JPMorgan создал ИИ-агентов, которые превзошли портфель 60/40 на данных за 20 лет

Крупнейший по капитализации банк США JPMorgan Chase разработал восемь ИИ-агентов, которые сами перекладывают деньги между акциями и облигациями в зависимости от состояния рынка. И лучший из них на данных за 20 лет обогнал классический портфель 60/40 на 0,7 процентного пункта в год. При этом банк предостерег: результат получен на симуляциях, а не на реальных сделках, и считать его доказательством способности ИИ стабильно превосходить рынок не стоит.

Команда под руководством Томаса Салопека использовала для агентов модели OpenAI и Anthropic. Рынок разделили на четыре режима по двум параметрам — динамике ВВП и инфляции: «златовласка» (экономический рост при низкой инфляции), рефляция (госполитика по стимулированию экономики), стагфляция (сочетание экономического спада с инфляцией) и уход от риска (risk-off, распродажа рисковых активов). Агенты должны были решать, как распределить деньги между классами активов в зависимости от режима: наращивать долю акций при сильной экономике и увеличивать вложения в бумаги с фиксированным доходом, когда прогноз ухудшался, передает Bloomberg.

По соотношению доходности и риска портфель 60/40 превзошли все восемь агентов. Все они оказались лучше и действующего алгоритма JPMorgan, который распознает эти режимы по жестким правилам и на который банк опирается при распределении активов. «ИИ-агенту можно задать порядок работы, который позволит ему принимать решения в условиях неопределенности и показывать результат лучше, чем разумно выбранный бенчмарк», — написали стратеги JPMorgan, назвав работу первой попыткой банка построить для этого ИИ-систему (цитата по Bloomberg). 

Исследователи все чаще спрашивают, что будет, если инвестиционные решения начнут принимать с помощью похожих моделей. Технология делает инвесторов быстрее и информированнее, но она же способна приводить к тому, что слишком многие входят в одни и те же сделки, а также облегчать манипуляции рынком и усиливать периоды стресса, если участники торгов приходят к одинаковым выводам, отмечает Bloomberg.

Риск признают и сами стратеги JPMorgan. «Мы настоятельно предостерегаем от некритического принятия того, что на деле является ответами ИИ, полученными на знакомых ему данных, а потому чрезмерно уверенными, — заявили они. — ИИ-агент должен опираться на хорошо продуманный порядок распределения активов, а не на наивное допущение, что источником экспертных знаний может быть сам агент».

В феврале 2026 года Рэй Далио запустил ИИ-клона для раздачи советов — чат-бота, который отвечает на вопросы о рынках и экономике в логике основателя Bridgewater Associates. Инвестор-миллиардер считает, что времена, когда решения принимали, держа рынок в голове, прошли, а большинство инвесторов столкнулись с этим только сейчас и пользуются ИИ хаотично.

По его мнению, каждому придется разрабатывать собственные ИИ-системы: сохранять свое понимание и убеждения, но отдавать их на проверку надежному ИИ-помощнику. «Проще говоря, вам необходимо быть на передовой этих технологий, иначе вы проиграете. Вы просто отстанете», — говорил Далио на закрытом мероприятии, где присутствовал корреспондент Oninvest.

Обращаться к ИИ Далио советует не за готовыми ответами, а ради дискуссии, позволяющей искать причинно-следственные связи. Опасность он видит в обратном — в привычке принимать выводы машины за указание к действию. По его словам, вероятен и такой поворот, при котором «колоссальный рост интеллектуальных способностей машин будет сопровождаться полным отсутствием житейской мудрости у людей — настолько, что, используя этот сверхмощный интеллект, мы можем просто уничтожить друг друга» (цитата по Oninvest).