Anthropic запустил $50 000 портфель для ИИ-агентов: смогут ли они обогнать Уоррена Баффета?

• Anthropic запустил экспериментальный портфель на $50 000 для тестирования ИИ-агентов в инвестициях.
• Портфель управляется полностью автономными агентами без участия человека.
• В процессе используется скрининг акций из индекса Russell 1000, состязательный анализ и моделирование сценариев.
• Результаты сравниваются с бенчмарком SPY, а портфель должен обгонять его.
• Эксперимент направлен на проверку способности ИИ превзойти традиционные инвестиционные подходы.

Компания Anthropic, разрабатывающая передовые модели искусственного интеллекта, запустила экспериментальный инвестиционный портфель на $50 000 для проверки способностей своих автономных ИИ-агентов. Проект ставит целью выяснить, могут ли машины превзойти традиционные инвестиционные стратегии, в том числе подходы легендарного инвестора Уоррена Баффета.

Эксперимент построен полностью без участия человека. На первом этапе 30 ИИ-агентов оценивают акции из индекса Russell 1000, анализируя финансовую отчетность, новости и данные аналитиков. Из этого списка отбираются топ-50 акций для дальнейшего анализа. На втором этапе 30 агентов разделяются на две группы: 15 отстаивают медвежий сценарий, а 15 — бычий.

Они независимо исследуют новости за последние 7 дней, чтобы избежать учета устаревшей информации.

На третьем этапе 15 агентов строят модели вероятностей для каждого кандидата, рассматривая бычий, базовый и медвежий сценарии с целевыми ценами на 1, 3, 6 и 12 месяцев. Важным элементом является дискуссия между агентами, что позволяет избежать подтверждающего смещения и субъективности. На четвертом этапе «агент над агентами» формирует портфель из 15 позиций с точными аллокациями, учитывая альфу, сектор и риск.

Ограничения включают запрет на превышение 35% в одном секторе, обязательную положительную ожидаемую доходность и требование обгонять индекс SPY. Портфель регулярно ребалансируется с полной аргументацией для каждой сделки.

Эксперимент Anthropic — это не просто технологический вызов, а проверка гипотезы о том, что машины могут превзойти человека в сложных задачах, требующих анализа больших объемов данных и быстрого принятия решений. Если ИИ-агенты покажут стабильно высокие результаты, это может стать важным шагом в развитии автоматизированных инвестиционных систем. Однако стоит помнить, что рынки остаются крайне нестабильными, и даже лучшие алгоритмы не застрахованы от ошибок.

Владимир Платонов