Урок 1: Три поколения финтеха и agentic finance

Чему вы научитесь

• Различать три поколения финтеха: алгоритмический, ML и agentic
• Понимать, что агент автоматизирует рабочий процесс, а не одну модель-предсказатель
• Видеть, из каких частей состоит финансовый агент: LLM, инструменты, память, бэктест
• Определять сценарии, где агент полезнее обычного скрипта или дашборда
• Держать в голове рамку: на этом треке мы учимся анализировать, а не торговать вслепую

От моделей к рабочим процессам

Финансы автоматизировались волнами. Сначала пришли алгоритмы: жёстко закодированные правила исполнения ордеров и арбитража. Затем машинное обучение: модели, которые предсказывают цену, риск или дефолт по историческим данным.

Сейчас формируется третья волна — agentic finance. Здесь автоматизируется не отдельная модель, а весь рабочий процесс: сформулировать гипотезу, собрать данные, посчитать индикаторы, прогнать бэктест, написать отчёт и аргументы «за и против» (источник: Houseblend, 2026).

Разницу проще увидеть в таблице.

Из чего состоит финансовый агент

Почти весь новый open-source в этой нише строится вокруг одной и той же четвёрки компонентов. Понимать их полезно: дальше мы будем собирать каждый по отдельности.

flowchart LR
    LLM[LLM-модель] --> A[Агент]
    T[Инструменты, tools] --> A
    M[Память] --> A
    B[Бэктест] --> A
    A --> R[Отчёт и аргументы для человека]
    R --> H{Решение человека}

• LLM — «мозг», который понимает запрос на естественном языке и планирует шаги. На практике это Claude Opus 4.8/4.7, GPT-5.5 или GPT-5.5 Pro, Gemini 3.1 Pro, либо локальная модель.
• Инструменты — то, чем агент «делает руками»: тянет котировки, считает индикаторы, запускает бэктест. Стандартом подключения в 2025–2026 стал MCP (его разберём в модуле f.2).
• Память — чтобы агент помнил прошлые сделки и решения, а не страдал «амнезией».
• Бэктест — проверка идеи на исторических данных. Это безопасная зона, где нет ни рубля реальных денег.

Где агент реально полезен

Агент не заменяет понимание рынка. Он снимает рутину и дисциплинирует. Вот честные сценарии пользы по сегментам аудитории.

При этом агент не предсказывает будущее и не гарантирует доход. Его сила — в скорости проверки гипотез и в документируемости, а не в «секретном сигнале».

Следующий урок

Урок 2: Регуляторика и дисклеймеры с первого урока — зачем рамка ответственности нужна с самого начала и как корректно формулировать выводы агента.