«Сговор роботов»: какие риски несет развитие ИИ для биржевой торговли

Исследователи из Уортонской школы бизнеса и Гонконгского университета смоделировали рынок, населенный искусственными трейдерами.  Каждый из них учился по одному простому правилу: делай ставку, смотри на результат, запоминай, что принесло прибыль. Никто не заставлял их договариваться. Но через сотни итераций они начали вести себя так, словно заключили негласный пакт.

Они не рушили цену резкими движениями, не пытались агрессивно «выбить» соперника. Напротив, их действия синхронизировались так, чтобы выигрывал каждый из них. Для ботов это было идеально. Но для рынка это будет катастрофой.

Ученые построили виртуальную биржу, где действовали разные типы участников: «инвесторы на диване» с предсказуемым поведением, «шумные игроки», которые двигают цены случайными сделками, и «информированные трейдеры», которые знают немного больше. В эту среду выпустили ботов, обучающихся методом проб и ошибок.

Сценарии менялись: то рынок был «тихим», где цена почти идеально отражала общедоступную информацию, то «шумным», где происходило много случайных движений. В обоих случаях результат оказался пугающе схожим: боты находили способ работать вместе, а не друг против друга.

Когда на рынке тихо и предсказуемо, боты начинают «читать» саму цену как язык жестов. Подавляющее большинство торгует по тренду очень мелкими шагами. Но стоит одному попытаться сорвать куш и двинуть цену резче, как остальные сразу начинают его наказывать — перестают уступать, заключают сделки так, чтобы нарушитель не заработал, и тем самым быстро возвращают его к общей модели поведения. При этом никаких контактов между ботами не происходит — именно движение цены становилось для них командой для начала одинаковых действий.

Когда же на рынке много шума (новости, случайные ордера, дерганые движения) боты ведут себя иначе. Уже никто из них не пытается экспериментировать. Вместо этого они выбирают осторожную схему, которая защищает от потерь, и повторяют ее снова и снова. Исследователи шутливо называют это «искусственной тупостью». Но не потому что алгоритмы глупые и никто из них не догадывается заработать на шаблонном поведении остальных, а потому что им достаточно комфортно в режиме копирования, где каждый делает примерно то же самое, не рискуя и не мешая соседу. Итог в обоих случаях один: настоящей ценовой драки не происходит, и рынок становится менее честным для всех остальных.

Само собой, тактику скоординированных действий изобрели не машины, она была на рынках примерно всегда. Из свежих примеров — бум мемных акций в 2021 году, когда группы розничных инвесторов через форумы, вроде Reddit, синхронно покупали бумаги GameStop или AMC. Но там сговор был эмоциональным, хаотичным и, главное, временным.

ИИ же может превратить подобную «координацию» в постоянное состояние. Алгоритмы не устают, не спорят, не теряют дисциплину. И если рынок будет состоять в основном из таких игроков, не перестанет ли он существовать в привычном виде?

Колумнист Bloomberg Мэтт Левин, комментируя это исследование, напоминает о парадоксе Гроссмана–Стиглица. Он звучит сложно, но идея проста: если рынок будет идеально отражать всю имеющуюся информацию, то никто не будет тратить силы и деньги, чтобы ее собирать. Зачем анализировать компании, если все, что нужно знать уже заложено в цене? Но если никто не анализирует, цена перестает отражать реальность. Получается замкнутый круг. Чтобы он не замыкался, рынок должен оставаться чуть-чуть «недоэффективным», чтобы были стимулы искать информацию и зарабатывать на ней. В реальной жизни так и есть: кто-то тратит усилия на анализ, кто-то пользуется результатом.

Но ИИ-боты, способные к постоянному сговору, угрожают этому тонкому равновесию, созданному человеческой неидеальностью. Если машины будут играть «одной командой» (а они, судя по данным исследования, будут), рынок станет не просто «недоэффективным», а фиктивным — цена перестанет что-либо отражать.

Ученые прямо пишут: их работа не утверждает, что подобное уже происходит в реальности. Это симуляция. Но в их моделях боты почти всегда приходили к состоянию фактического сговора. И это не зависит от того, сложные они или простые. Даже примитивные алгоритмы учились «бережно» относиться к общему заработку.

Но штука в том, что и на реальном рынке алгоритмов все больше. По данным исследовательского агентства Coalition Greenwich, уже около 15% трейдеров на стороне покупателей (buy side) используют ИИ на сделках, и еще примерно четверть планируют их внедрение в ближайший год. То есть технологии быстро входят в рабочую рутину, а значит риски растут.

Эта угроза уже обсуждается на уровне Конгресса США. Внесен законопроект Preventing Algorithmic Collusion Act, который прямо нацелен на предотвращение «сговора машин». Аналогичный законопроект рассматривает штат Калифорния. SEC (Комиссия по ценным бумагам и биржам) предложила комплексные правила в отношении ИИ еще в 2023 году, но в 2025-м они были отозваны новым руководством, назначенным президентом США Дональдом Трампом. FINRA (Финансовая регуляторная служба США) и CFTC (Комиссия по торговле товарными фьючерсами) обсуждают с участниками рынка новые правила отчетности и контроля, чтобы в будущем регулировать не только сам факт сделки, но и процессы обучения алгоритмов.

Общая тревога регуляторов понятна: если сговор между людьми можно выявить по их задокументированным коммуникациям (письменным или устным), то что делать с координацией действий между ИИ-трейдерами, которая де-факто происходит, но де-юре недоказуема?

Когда конкуренция ослабевает, первыми страдают мелкие игроки. Выставляя заявку «по рынку», инвестор чаще всего получает чуть более дорогую цену покупки или чуть более низкую цену продажи, чем мог бы. В первый раз это мелочь. В сотый раз — ощутимые деньги.

Вдобавок, если машины начинают доминировать на рынке, цены становятся менее надежным индикатором, а значит, решения, принимаемые «только по графику» становятся рискованнее.

Что с этим делать? Для обычного инвестора рецепт на удивление простой: 

Да, ИИ делает рынок быстрее, но не делает его честнее. А потому в мире «сговорчивых машин» выигрывает не тот, кто торгует чаще, а тот, кто умеет контролировать цену входа и минимизировать издержки.