Jak bez zkušeností vytvářet automatizované obchodní systémy (AOS) s využitím umělé inteligence

V lednu 2024 jsem na Finančníkovi zveřejnil pravidla mechanické strategie pro nákup krátkodobých poklesů v akciích Nasdaq 100. Modelový účet s počátečním kapitálem 10 000 dolarů se ve sledovaném období více než zdvojnásobil. Ještě podstatnější než samotný výnos je ale nízké průměrné využití kapitálu. Dnes si ukážeme, co výsledky říkají o stavbě systematických strategií a proč je dalším logickým krokem kombinace mean reversion, momenta a dalších přístupů v jednom portfoliu.
Strategie zveřejněná dopředu
Původní článek Obchodní strategie: nákup krátkodobých poklesů v akciích jsem publikoval 21. ledna 2024. Popsal jsem v něm nejen myšlenku „buy the dip“, ale také konkrétní vstupní a výstupní pravidla. Součástí článku je i interaktivní backtester, ve kterém si lze otestovat různé varianty strategie.
O rok později jsme v prvním updatu vyhodnotili nová out-of-sample data. Strategie za první rok přidala přibližně 25 %.
Dnešní update je ještě zajímavější. Od prvního vyhodnocení máme k dispozici další rok a půl dat, přičemž samotná pravidla zůstala beze změny. Nejde tedy o systém, který bychom zpětně upravili podle toho, co trh mezitím udělal. Hodnotíme stále stejnou logiku na datech, která při zveřejnění strategie nebyla známá.
Aktuální výsledky: modelový účet se více než zdvojnásobil
Aktualizovaný backtest pracuje se stále stejnými parametry, které jsme si popsali v původním článku. Testované období sahá od 1. 1. 2024 do 2. 8. 2026 a výkonnost zahrnuje komise podle sazeb Interactive Brokers.
Systém dosáhl zisku 10 208 dolarů. Konečný stav modelového účtu je tedy 20 208 dolarů, což představuje celkové zhodnocení 102,08 %.
Anualizované zhodnocení vychází na 31,23 %. Nasdaq 100 ve stejném období vydělal 68,48 %, respektive 22,79 % anualizovaně, ale za cenu výrazně hlubšího drawdownu. Benchmark se dostal na –22,64 %, zatímco maximální drawdown systému byl –10,18 %.
Další základní metriky:
221 obchodů, úspěšnost 73,76 %, profit faktor 2,56, Sharpe ratio 1,72, průměrná expozice 13,14 %. Rok 2024 skončil zhodnocením 22,5 %, rok 2025 výsledkem 28,9 % a od začátku roku 2026 do začátku srpna přidal systém dalších 27,9 %.

Nejcennější metrika je volný kapitál
Přes více než 100% celkové zhodnocení byla průměrná expozice strategie pouze 13,14 %. Většinu času systém držel hotovost a čekal na situace, pro které byl navržen.
Pro mě coby aktivního obchodníka je to jeden z nejcennějších parametrů. Nevyužitý kapitál totiž může sdílet jiná, ideálně nízce korelovaná strategie, a výsledky celého účtu tak posouvat dál.
Není to samozřejmě úplně triviální. Průměrná expozice představuje dlouhodobý průměr, nikoliv stav, který na účtu vidíme každý den. V praxi expozice osciluje mezi nulou a maximem. V tomto backtestu se maximální expozice dostala až na 193,41 %, protože systém povoluje obchodování na margin.
Průměrná expozice 13,14 % tedy neznamená, že máme každý den bezpečně volných zbývajících 86,86 % účtu. Znamená ale, že existuje značný prostor pro kombinování více systémů nad stejným kapitálem. Lze je skládat buď s cílem maximalizovat výnos, nebo stabilizovat průběh equity. Právě na druhou možnost se sám zaměřuji především.
Proč jednoduchá mean reversion strategie funguje
Možná si říkáte, jak je možné, že veřejně a zdarma popsaná strategie může dosahovat takto zajímavých parametrů.
Odpověď není v žádném tajném indikátoru. Jde o to, že strategie je jednoduchá a staví na jednom ze základních tržních principů.
Připomeňme si, že je stoprocentně mechanická. Je tedy plně replikovatelná podle předem popsaných pravidel a v průběhu obchodování nevyžaduje žádné dodatečné rozhodování o tom, kdy vstoupit nebo vystoupit. Kompletní pravidla včetně bezplatného backtesteru naleznete zde.
Strategie stojí na principu návratu k průměru, anglicky mean reversion. Sleduje akcie Nasdaq 100 v dlouhodobě rostoucím režimu a čeká na jejich krátkodobý pokles. Pokud akcie klesne o více než 3 %, systém se ji následující den snaží nakoupit ještě níže limitním příkazem vzdáleným přibližně o 0,9násobek ATR5.
Pozice se uzavírá po rychlém odrazu ceny nebo na časovém stop-lossu.
Za pravidly není nic magického. Prudký krátkodobý pohyb často obsahuje nucené výstupy, přehnané reakce a dočasnou nerovnováhu nabídky a poptávky. Jakmile tlak poleví, cena má tendenci část pohybu korigovat.
Princip mean reversion podle mě z trhů nezmizí. Neznamená to ale, že každá jeho implementace bude vydělávat stále stejně dobře. Někdy bude fungovat lépe, jindy hůře. To je důležitý rozdíl mezi základním tržním principem a konkrétní strategií, která jej obchoduje.
Aktuálně má strategie za sebou příznivé období. Pokud trhy přejdou do déletrvajícího poklesu, přijdou drawdowny i zde. Systém totiž bude nakupovat akcie, které mohou po vstupu pokračovat níže.
Právě proto pracujeme s dlouhodobými testy. V interaktivním backtesteru si můžete sami ověřit, že ne každé období dlouhé 2,5 roku vytvoří zhodnocení přes 100 %. Současně je ale vidět, že strategie v dlouhodobých testech zvládala i výraznější tržní poklesy.
Od jedné strategie k portfoliu
Klíčové je, že podobné strategie se zpravidla neobchodují samostatně. Největší smysl dávají jako součást portfolia složeného z přístupů, které mají rozdílná období zisků a ztrát.
Ve svém portfoliu kombinuji především:
mean reversion strategie, kterým se typicky daří v rozkolísaných trzích pohybujících se spíše do strany, momentum a trend following strategie, které těží z déletrvajících trendů, intradenní breakout strategie na indexech, které vydělávají na silných long i short pohybech uvnitř obchodního dne. Tyto přístupy nemají vydělávat všechny ve stejnou chvíli. Právě v tom spočívá jejich hodnota. Když jeden typ trhu přestane vyhovovat mean reversion, může se současně rozběhnout prostředí příznivé pro momentum nebo intradenní breakouty.
Na následujícím grafu vidíte export mark-to-market equity z mého hlavního účtu u Interactive Brokers.

Křivka není výsledkem jediné strategie. Na účtu kombinuji různé přístupy a časové rámce. Některé obchodují návrat k průměru, jiné momentum a další intradenní pohyby. Každý systém má jiné období, kdy se mu daří, kdy prodělává a kdy pouze čeká na svoji příležitost.
Export je normalizovaný do jednotek σ (sigma). Neukazuje velikost účtu ani konkrétní dolarový výnos. Podstatný je průběh mark-to-market equity v horním panelu a realizovaného drawdownu ve spodním panelu. Vidíte, že účtu se dařilo konstantně růst (i přes různé fundamentální turbulence posledního roku) s velmi nízkým drawdownem.
Právě tímto směrem dnes mířím nejvíce. Nehledám jednu strategii, která bude sama vydělávat každý měsíc. Skládám portfolio tak, aby vedle sebe pracovaly různé zdroje obchodní výhody, sdílely stejný kapitál a společně vytvářely stabilnější průběh equity.
Jednoduchý nákup korekcí je pro takové portfolio dobrým stavebním kamenem. Má jasnou logiku, krátkou dobu držení, dostatek obchodů a nízkou průměrnou expozici. Jeho hodnota proto nespočívá jen ve více než zdvojnásobení modelového účtu, ale také v prostoru, který ponechává dalším přístupům.
Co si z výsledků odnést
Po přibližně dvou a půl letech nových dat vidím tři praktické závěry.
Nejprve je ale důležité říct, co z výsledků neplyne: že jsme našli svatý grál. Nenašli. Model obchoduje akcie, kterým zejména v posledních měsících tržní prostředí přálo. Současně ale velmi pěkné výsledky vidím i u dalších long mean reversion strategií, které mám v portfoliu.
Prvním závěrem je, že funkční systematická strategie nemusí být složitá. Mohou stačit jednoduchá pravidla, která odpovídají konkrétnímu tržnímu kontextu a v méně příznivém prostředí nevytvářejí nepřiměřené ztráty.
Druhý závěr je praktický zejména pro ty, kteří s tradingem začínali před několika lety. Zkuste si zpětně vyhodnotit, kolik jste skutečně vydělali, kolik času vás obchodování stálo a jak stabilní byl celý proces. Obchodování podobné strategie zabere maximálně několik minut denně a lze je navíc poměrně snadno automatizovat. Sám jsem se k systematickému obchodování dostal podobnou cestou. Postupně bylo zřejmé, že mi mechanické strategie nabízejí lepší risk model než samotné investování a zároveň výraznou časovou úsporu proti diskrečnímu tradingu.
Třetím závěrem je potřeba sledovat, jak se strategie chová vedle systémů, které už obchodujeme. Pokud je mezi nimi nízká korelace, může dávat smysl nový systém do portfolia zařadit. Právě o to mi v tradingu jde především: efektivně využívat účet prostřednictvím principiálně odlišných strategií s nízkou vzájemnou korelací.
Stejným směrem pracujeme i v Trading Roomu. Sdílím zde většinu přístupů, které sám obchoduji, a to jak v podobě konkrétních signálů, tak navazující výuky. Pro vlastní portfolio tak můžete získat první sadu v zásadě odlišných strategií a sledovat, jak spolu pracují v reálném čase.

Poslední měsíce máme na Finančníkovi opravdu živo.  Zde je přehled o tom, kam se posunula naše skupina a kam výkonnost strategií. Plus informace o plánech na nejbližší měsíce.
Spuštěna výuka long mean reversion + živé obchody
V září jsme v Trading Room publikovali pro všechny kurz výuky long mean reversion strategie. Kompletní popis vývoje obchodního přístupu krok za krokem – od myšleny, po live trading.
Sám jsem strategii ihned po dokončení spustil na živém účtu. Mám za sebou 11 obchodů se ziskem přes 2 000 dolarů a úspěšností 81,82 %. Takto vypadá má dosavadní živá ekvity křivka:

V rámci výuky sdílím zcela otevřeně kompletní pravidla systému, který tak lze obchodovat nezávisle skrz libovolné platformy. Pro ty, co začínají a nechtějí si signály generovat sami, jsou signály připravovány i v interaktivním dashboardu pod označením MRZ:

Během přibližně dvou týdnů máme v plánu do kurzu přidat i python skener, který všem umožní s využitím bezplatných Yahoo dat připravovat signály strategie bez potřeby jakéhokoliv skriptování nebo budoucí účasti v Trading Room.
K výuce máme opravdu velmi pozitivní zpětnou vazbu. Pro budoucí nové členy Trading Room je výuka dostupná již jen v ročním členství a rozhodně doporučuji výuku shlédnout a MRZ zařadit do portfolia.
Silná výkonnost intradenního breakoutu
Druhým systémem, který na Finančníkovi v Trading Room sdílíme v plně otevřené podobě (spolu s otevřenými autotradery), je intradenní breakout. Podrobně viz Trading Room intradenní breakout - Zákulisní orientace
Ten obchodujeme od května 2024 a takto aktuálně vypadá ekvity křivka se sdílenými pravidly:

Výkonnost se vztahuje ke kapitálu 20 000 dolarů a risku 200 dolarů na obchod. Od spuštění systém vydělává cca 22 % ročně při drawdownu -7,5 %. Sharpe ratio cca 1.3.
Jde o kontinuální backtest vyučované varianty s tím, že jednotliví členové aplikují různé své nuance.
Mé vlastní živé obchodování tohoto systému od spuštění v Trading Room vydělalo již 23 359 dolarů (reálné peníze, nikoliv backtest). Live trading ekvity z Interactive Brokers vypadá následovně:

Mé aktuální sharpe ratio v live tradingu intradenního breakoutu je 1.16.

Hledáte cestu, jak se dostat ke konzistentním profitům?
Rádi byste i v aktuálním kontextu obchodovali stabilně a bez emocí?
Určitě si přečtěte novou knihu Od myšlenky k reálným obchodům
Implementujte již od samotného začátku své praxe důležité systematické procesy a správné myšlení, které výrazně zvyšuje šance na stabilně profitabilní obchodování.
Inspirujte se, jak trading dělat jinak a lépe. Výhodou systému je, že obchoduje jen občas a velmi dobře sdílí kapitál s dalšími strategiemi.
Nová maxima u Deep Dip
V Trading Room sdílím signály k několika dalším svým strategím (zde zatím bez výuky systému).
Krásnou výkonnost má například Deep Dip  - long mean reversion časovaný pomocí implikované volatility. Podrobně jsem o systému psal na Finančníkovi v článku Časování návratu k průměru pomocí implikované volatility.
Systém obchoduji živě přes rok a stále vytváří nová maxima bez výraznějších drawdownů:

Shorty a připravovaný kurz
Specifickou kategorií obchodů v mém portfoliu je shortování akcií.
Signály ke své short mean reversion strategii sdílím v Trading Room od poloviny roku 2021 a takto vypadají od té doby mé živé výsledky z Interactive Brokers:

Jde o export mých vstupů a výstupů z platformy Interactive Brokers, kdy velikost pozice byla přepočítána na alokaci 10 % účtu na pozici (protože v rámci živého obchodování mám position sizing dynamický a je ovlivněn dalšími strategiemi v účtu). Obchodovaný systém  je stále stejný a používám kódy sdílené v Swingový simple mean reversion (SMR) systém – „hotové kódy“.
S výkonností jsem spokojený, nicméně z praxe plyne, že shorty jsou spojené s mnohem více know-how, než obodobné obchody do longů.
Z tohoto důvodu připravuji v Trading Room kurz, ve kterém si swingovou short mean reversion postavíme opět od myšlenky k live tradingu. Důvod je jednoduchý – kombinaci cca tří systémů vnímám jako základní proto, aby trader byl schopen provozovat konzistentně profitabilní trading. A v rámci tradingu skutečně chcete obchodovat kombinace systémů - viz vysvětlení, co je to portfolio.
Jakých tří systémů? Například právě vyučované long mean reversion, plánované short mean reversion, plus momentum – například rotační momentum, které obchoduji na Finančníkovi jako SMO NDX – viz Co jsou zač rotační momentum strategie? Mimochodem právě na rotační strategie bych rád zaměřil další kurz poté, co probereme short mean reversion.
Pro inspiraci – takto vypadá ekvity křivka portfolia (černá křivka) složená ze tří systémů:
Červená – můj live trading (exekuce vytažené z Interactive Brokers) strategie MR3000S  - short mean reversion na amerických akciích – signály strategie jsou sdíleny v Trading Room.
Modrá – můj live trading strategie NDX SMO (rotační momentum strategie na Nasdaq 100) – signály strategie jsou sdíleny v Trading Room.
Zelená – backtest nově postavené long mean reversion strategie MRZ, která je  v Trading Room vyučována se všemi pravidly:

Výkonnost odpovídá zhodnocení 32,3 % ročně, při dradownu -14,5 %. Sharpe ratio 1,53. Portfolio využívá obchodování na margin.
Solidní výkonnost, navíc při plné automatizaci (podobné řešení lze obchodovat skrz autotrader, který sdílíme v TechLabu).
Mým cílem je tak v TradingRoom poskytnout v průběhu následujících měsících know-how k tomu, aby si každý mohl podobné portfolio postavit a obchodovat třeba i bez další účasti ve skupině.
Ovšem samozřejmě v praxi pravděpodobně nebudete chtít skončit u obchodování tři systémů. Protože čím více nekorelujících strategií do portfolia zapojíte, tím stabilnější výkonnost získáte. Sám například stejné strategie obchoduji mimo jiné na ne amerických burzách. Ale k podobné diverzifikaci je potřeba se dobrat postupně.
Proto pokud vás svět automatizovaného obchodování zajímá, je ideální se nyní zapojit do ročního předplatného TradingRoom. Začít aplikovat již sdílené know-how a postupně se s ostatními posouvat kupředu.

Technologická evoluce v oblasti finančních trhů akceleruje bezprecedentním tempem. Zatímco předchozí dekády byly charakterizovány postupným zaváděním algoritmického obchodování, současnost je definována nástupem umělé inteligence (AI). Ta má šanci trading výrazně změnit. Zejména velké jazykové modely (LLM) a na nich založené agentní systémy otevírají i malým retailovým obchodníkům nové možnosti nejen v automatizaci úkolů, ale i v samotném procesu výzkumu, vývoje a implementace obchodních strategií.
Obsah
Principy moderní AI v kontextu financí Velké jazykové modely (LLM): Architektura a schopnosti AI agenti a workflow: Více či méně autonomní systémy řízené LLM Synergie LLM a agentů (a integrovaných workflow): Nová úroveň automatizace a dostupnosti Praktická demonstrace: Deepsite a rapidní prototyping backtestovací aplikace Význam nástupu AI pro trading Dočasné snížení vstupních bariér Odklon od komoditních řešení Revoluce v objevování alternativní alfy Nové požadavky na dovednosti tradera Závěr Principy moderní AI v kontextu financí
Pro pochopení dopadu AI na trading je nezbytné porozumět základním stavebním kamenům této technologie.
Velké jazykové modely (LLM): Architektura a schopnosti
Velké jazykové modely, jejichž nejznámějšími představiteli jsou modely rodiny GPT, Claude, Gemini či Llama, představují pokročilé neuronové sítě umožňující efektivně zpracovávat data a zachytávat mezi nimi závislosti. LLM jsou trénovány na masivních datasetech (řádově terabajty textu a kódu), během čehož se učí statistické vzorce a struktury jazyka. Výsledkem je schopnost modelu generovat smysluplný a kontextuálně relevantní text, překládat, sumarizovat a odpovídat na dotazy.
Pro sektor financí a tradingu je u LLM klíčová jejich schopnost porozumět instrukcím v přirozeném jazyce a generovat funkční kód v různých programovacích jazycích. LLM dokáží analyzovat finanční výkazy, tiskové zprávy, extrahovat informace a generovat základní analytické skripty či části obchodních strategií. Jejich schopnost práce s kódem není magií, ale výsledkem tréninku na miliardách řádků veřejně dostupného kódu, což jim umožňuje "porozumět" syntaxi, běžným programátorským vzorům a strukturám.
Podstatný je také fakt, že LLM jsou trénovány na extrémně širokém množství odborných textů, díky čemuž disponují rozsáhlými znalostmi o mnoha běžně dostupných přístupech k obchodování, taktikách řízení rizika (risk managementu) a podobně.
AI agenti a workflow: Více či méně autonomní systémy řízené LLM
Samotný LLM je sice výkonný v porozumění a generování, ale pro plné využití v komplexních úlohách často potřebuje schopnost aktivně pracovat s okolním světem.
Velmi rychle se tak rodí architektury, které kombinují LLM (coby mozek) s různými nástroji. Tyto architektury mohou být dnes již dost pokročilé - například frameworky typu LangChain, AutoGen implementují logiku, se kterou LLM plánuje různé akce, vybírá nástroj, volá jej s potřebnými parametry, zpracovává výsledek a postupně postupuje k finálnímu cíli.
Nebo jednodušší řešení, které si lze dobře představit jako workflow, kdy LLM model má k dispozici API pro přímou komunikaci s jiným programem. V tomto směru stojí za zmínku například Claude Desktop, který skrz tzv. mcp server (možný nastupující standard zpřístupňující LLM různý API) dokáže komunikovat s mnoha nejrůznějšími softwary (sám mám na notebooku takto například propojení Claude Desktop s Obsidianem, ve kterém si zpracovávám všechny své poznámky k tradingu).
Jednoduššími či složitějšími cestami tak dnes již LLM umí pracovat s nástroji typu:
Vyhledávače (Google, Bing, specializované vyhledávače) Interprety kódu (např. Python REPL) Přístup k API (např. pro získání tržních dat, exekuci obchodů, přístup k databázím) Schopnost číst a analyzovat soubory (PDF, CSV, HTML) A další Synergie LLM a agentů (a integrovaných workflow): Nová úroveň automatizace a dostupnosti
Spojení schopností LLM porozumět komplexním zadáním a schopností agentů autonomně plánovat a vykonávat akce vytváří silná řešení.
Běžní uživatelé tak získávají nástroje umožňující například vytvoření backtestingového frameworku na míru, provedení komplexní fundamentální analýzy z různých nestrukturovaných zdrojů, monitorování tržního sentimentu v reálném čase, nebo i "jen" efektivní generování a ladění kódu.
Podstatné je, že nové technologie snižují nároky na expertní znalosti (např. v programování nebo datové vědě), i když základní porozumění a schopnost kontroly zůstávají klíčové.
Praktická demonstrace: Deepsite a rapidní prototyping backtestovací aplikace
Mnoho lidí si pokročilé taktiky integrací LLM neumí prakticky představit, protože jejich využití a spuštění vyžaduje typicky různé předplatné nebo použití kombinace sofistikovanějších nástrojů.
Inspirativní může být v tomto ohledu nový nástroj Deepsite, který Hugging Face spustili minulý týden.
Nástroj integruje typické LLM workflow, ve kterém lze s pomocí jednoduché specifikace (promptu) v přirozeném jazyce vytvořit kompletní aplikaci - například pro backtest. To není v kontextu již existujících nástrojů zas tak zásadní funkcionalita, ovšem zde (zatím) probíhá vše úplně zdarma a pro prvních několik pokusů bez registrace.
Zadání textu typu "Vytvoř aplikaci pro backtesting momentum strategie akcií indexu Down Jones s možností volby periody parametrů, vizualizací equity křivky a klíčových metrik výkonnosti" může vést během minut k prakticky hotovému interaktivnímu nástroji. Takto pak může vše vypadat v praxi (video je zrychlené):

Určitě je důležité zdůraznit, že současná generace těchto nástrojů má svá omezení. Vygenerovaný kód často vyžaduje manuální revize a úpravy. Ostatně je to vidět i na první verzi backtesteru vygenerovaném ve videu, kde je na ekvity křivce vidět, že logika backtestu bude mít chyby a bylo by třeba jej dotáhnout – to lze ale opět udělat prompty zadanými v přirozeném jazyce.
Tedy nelze očekávat, že dnes zadáme pár slov a AI za nás odvede kompletní práci. Nicméně pro účely rapidního prototypingu, interního výzkumu a pro zkoumání nových myšlenek představují podobné cesty revoluční zkrácení vývojového cyklu. Umožňují rychle ověřit hypotézu nebo vizualizovat data způsobem, který by dříve vyžadoval dny či týdny programátorské práce.
Význam nástupu AI pro trading
Každému, kdo prakticky okusí výsledky práce s autonomními workflow, je zřejmé, že svět práce s informacemi se dramaticky mění. Samozřejmě, aktuálně jsme v určitém polostavu, ve kterém můžeme vnímat reálné obrysy změn, ale nástroje ještě nemusí být ve stavu, aby byly změny snadno implementovány. Ale to se mění doslova každým dnem. A dokáži si představit, že za rok bude práce s daty probíhat úplně jinak, než je tomu dnes.
A trading přitom není nic jiného, než práce s daty.
Pokud si dovolím trochu zauvažovat - v jakých směrech se trading promění?
Dočasné snížení vstupních bariér pro profesionální trading
Tradiční vývoj obchodních systémů je často zdlouhavý proces. Schopnost AI asistovat při generování kódu a návrhu obchodních strategií na základě slovního popisu snižuje bariéru pro tradery, kteří nejsou expertními programátory ani velmi zkušenými obchodníky. AI přitom dnes dokáže navrhnout řešení a systémy, které jsou často na úrovni profesionálních privátních obchodníků a fondů. Tedy subjektů, které dříve musely do osvojení podobných přístupů a znalostí investovat značné prostředky. 
Podobně jako v počátcích rozmachu internetu však toto okno příležitosti vnímám jako dočasné. Výkonné LLM modely jsou nyní často k dispozici za relativně nízké náklady, nebo dokonce zdarma, protože jejich poskytovatelé se intenzivně snaží získat dominantní tržní podíly a uživatelskou základnu. Jakmile se trh stabilizuje a "prach usedne", lze očekávat, že budou hledat návratnost svých obrovských investic. Dovedu si představit, že za využívání nejpokročilejších LLM modelů a specializovaných AI služeb pro finanční sektor se bude v budoucnu platit násobně více než dnes. Dočasná demokratizace nástrojů může také paradoxně vést ke zvýšení efektivity na některých trzích, čímž se hledání konzistentní alfy stane ještě náročnějším, a to i s pomocí AI.
Předpokládám také, že obchodníci a firmy začnou hledat nové způsoby, jak chránit své proprietární know-how, aby je LLM modely snadno nezpracovávaly a neintegrovaly do svých tréninkových databází, čímž by se unikátní strategie rychleji šířily a ztrácely svou efektivitu.
Aktuálně se ale domnívám, že AI může pomoci řadě retailových obchodníků profesně vyrůst a etablovat se na trzích mnohem rychleji, než to bylo možné kdykoliv předtím.
Odklon od komoditních řešení
Standardizované platformy a indikátory budou stále existovat, ale konkurenční výhoda se přesouvá k jedinečným, na míru vytvořeným řešením. AI usnadňuje tvorbu těchto personalizovaných nástrojů – ať už jde o specifické vizualizace, proprietární indikátory kombinující různé datové zdroje nebo backtestingové frameworky přizpůsobené konkrétnímu stylu obchodování. Obchodníci, kteří dokážou AI využít k vytvoření své unikátní "technologické výzbroje", budou mít výhodu oproti těm, kteří spoléhají pouze na standardní nástroje.
Revoluce v objevování alternativní alfy
Toto je pravděpodobně aktuálně nejvíce transformační aspekt AI v tradingu. Alfa, tedy výnos nad rámec tržního benchmarku, je stále obtížněji dosažitelná tradičními metodami. AI otevírá nové cesty k jejímu systematickému hledání. LLM například excelují v analýze obrovského množství textových dat (zprávy, sociální média, regulatorní podání, přepisy konferenčních hovorů). To umožňuje získávání signálů založených na sentimentu, detekci událostí, identifikaci klíčových témat nebo sledování vztahů mezi společnostmi v reálném čase. Podobně lze analyzovat i jiné nestrukturované zdroje, jako jsou satelitní snímky (monitorování továren, parkovišť u obchodních center, lodní dopravy) nebo geolokační data atd.
Nové požadavky na dovednosti tradera
Racionálně uvažujícím obchodníkům by mělo být zřejmé, že vynakládat čas na učení se obchodování založeného čistě na manuálním rozpoznávání běžných vizuálních patternů, trendových linek či profilů trhu, ztrácí na efektivitě. Podobné analýzy totiž dokáže AI provádět systematicky, objektivně a ve velkém měřítku, čímž překonává lidská omezení daná únavou či subjektivitou. Neznamená to, že tyto koncepty ztrácejí smysl, ale jejich manuální aplikace v diskrečním obchodování bude pravděpodobně stále méně výnosnější.
Úspěšný retailový trader budoucnosti podle mého názoru nebude muset být nutně programátorem AI, ale bude muset disponovat novým souborem dovedností:
Prompt engineering
Schopnost efektivně komunikovat s AI, formulovat jasné, přesné a kontextově bohaté instrukce pro dosažení požadovaných výsledků. Systémové myšlení
Hlavní úlohou tradera bude ve stále větší míře navrhovat, sestavovat a dohlížet na komplexní obchodní systémy integrující jednotlivé komponenty stavěné pomocí AI. Základní programátorská gramotnost
Přestože AI může významně usnadnit či převzít část rutinní programátorské práce, minimálně v aktuálním transformačním období mají nespornou výhodu ti, kdo disponují programátorskou gramotností. Tedy schopností alespoň částečně rozumět generovanému kódu, upravovat jej a integrovat. Většina moderních AI workflow a knihoven intenzivně využívá Python, což je i důvod, proč se poslední roky na Finančníkovi tomuto jazyku tolik věnujeme (viz přehled minikurzů dostupných v Techlabu). Kritické myšlení a validace
Jak je patrné již dnes, AI nástroje dokáží vygenerovat mnoho užitečného, ale nejsou neomylné. Klíčovou výhodu mají obchodníci, kteří výsledky slepě nenásledují, ale dokáží je na základě svých praktických zkušeností kriticky zhodnotit, ověřit a validovat v relevantním kontextu. Komplexní znalost souvislostí
Potřeba hluboké expertízy v tradingu a na finančních trzích nevymizí, naopak její význam může vzrůst. Nebude však primárně spočívat v manuálním hledání jednoduchých patternů, ale spíše v hlubokém porozumění tržním mechanismům, aspektům chování jiných subjektů a identifikaci souvislostí, jejichž prozkoumání můžeme následně zadat či akcelerovat pomocí LLM. Závěr
Vstupujeme do éry, kdy umělá inteligence přestává být pouhou futuristickou vizí a stává se nedílnou součástí technologického arzenálu moderního tradera. Jak jsme si v tomto článku ukázali, velké jazykové modely a AI agentní systémy přinášejí revoluci ve vývoji obchodních nástrojů, v analýze rozmanitých dat i v samotném hledání nových zdrojů zisku (alfy). Nástroje demonstrující rapidní prototyping a směřování k hyper-personalizaci jsou předzvěstí budoucnosti, kde budou tyto přístupy běžnou normou.
Pro aktivní systematické obchodníky to představuje jedinečnou příležitost k inovacím a zefektivnění vlastní práce, ale zároveň i výzvu k adaptaci. Úspěch v tomto novém, dynamickém prostředí bude nevyhnutelně vyžadovat osvojení si nového souboru dovedností – od systémového myšlení při návrhu komplexních řešení a efektivní komunikace s AI (prompt engineering) přes neustálé uplatňování kritického myšlení a validace výstupů až po schopnost integrovat a přizpůsobovat tyto technologie pomocí základní technické a programátorské gramotnosti.