Лучший результат за девять месяцев показал портфель Гигачата. При этом сам Гигачат показал себя максимальным дурачком — выдумал для меня портфель из одиннадцати позиций, попытался объяснить, что я сам их ему назвал, а потом признался: «Я придумал тебе несуществующий портфель» 🤡. Ниже разберемся, как так произошло.
Напомню механику эксперимента. У меня девять виртуальных портфелей, которые я создал по советам девяти нейросетей и веду учет в Snowball. Модели предлагают решения, я проверяю их и вручную вношу операции. Планировал возвращаться к ним раз в квартал, но забросил эту историю примерно на девять месяцев. За это время в портфелях накопились пополнения.
В сентябре–октябре я наконец устроил большую ревизию: показал каждой модели её портфель и попросил решить, что держать, что продать и куда распределить свободные деньги. Заодно хотел понять, стали ли советы полезнее. У нейросетей за это время поменялось достаточно поколений, чтобы хотя бы перестать рекомендовать мне купить активы, которые не торгуются.
Спойлер: с этим снова возникли проблемы.
Сначала — как портфели пережили паузу.
Ниже результаты за январь–сентябрь 2026 года. Как новые покупки нейронок повлияют на результат дальше, посмотрим в следующих обновлениях.
Снимок данных — 15 октября 2026 года.
В плюсе оказался только Гигачат. Секрет его успеха прозаичен: почти весь капитал остался свободными деньгами, так как дурачок не смог закупиться с первого раза. Получается, чем меньше участвовал в конкурсе, тем меньше пострадал. Управляющий месяца (года?) — кнопка «ничего не делать».
Claude пережил период почти без потерь. У него ещё до осеннего обновления была заметная позиция в LQDT — фонде денежного рынка. А вот отдельные акции не принесли нейронкам плюсов: например, МТС у Qwen показал около −19%, ВТБ у DeepSeek — около −24%. Стокпикинг жестко наказан высокой ставкой ЦБ и текущим состоянием российского фондового рынка.
Понятно, почему большие денежные остатки помогли пережить общее падение рынка. Прошлые покупки были совершены в конце ноября, а с тех пор индекс Мосбиржи просел почти на 7%. Но поздравлять Гигачат с инвестиционным талантом я не спешу. Сохранить деньги благодаря случайности и при этом почти не заставить их работать — провал. Нам всем нужен помощник, который способен объяснить свои действия, а не только удачно пустить нейрослоп по штанине и переждать бурю из-за собственной некомпетентности.
Главная задача осеннего обновления — распределить накопившиеся деньги и пересмотреть старые решения.
Перед новым запросом у Grok свободными лежали примерно 99 тысяч рублей, у Qwen — 125 тысяч. У Claude, Gemini и ChatGPT — около пятой части капитала.
Это важная часть условий эксперимента: пополнения накопились за время моего перерыва. Сейчас я спрашивал модели, как их использовать. Получился неплохой тест: кому достаточно увидеть деньги, чтобы выдать список покупок, а кто сначала разбирается, что эти покупки изменят в портфеле.
Gemini первым делом обнаружил, что активов много, а риски частично повторяются. В его портфеле были TMOS, Сбер, Лукойл и Яндекс. TMOS — фонд широкого российского рынка, в котором эти компании тоже присутствуют.
Вот конкретный пример пользы нейросети. Я показываю ей семь инвестиционных позиций, а она предлагает посмотреть глубже: три отдельных эмитента плюс фонд с теми же эмитентами — это не четыре независимые ставки. Прямую долю Сбера надо складывать с его долей внутри фонда, и так далее.
Заодно Gemini заметил, что отдельных облигаций в портфеле вообще нет. Привет предыдущей версии Gemini, которая этот портфель собирала. Получилась небольшая внутренняя проверка качества между поколениями.
Он предложил продать 3 486 паёв TMOS, добавить 10 500 LQDT и 30 ОФЗ 26244. Я внёс эти операции. После обновления акции занимают около 40%, денежный рынок — 28%, ОФЗ — 15%. На свободном остатке осталось меньше 4%.
ChatGPT в актуальном ответе тоже занялся структурой, а не поиском ещё одной акции. Его портфель держал почти четверть капитала в фонде золота GOLD, плюс отдельно две акции золотодобытчика Полюс.
Решение: продать весь PLZL, сократить GOLD примерно до 20%, добавить короткие ОФЗ и LQDT. SBMX, Сбер и X5 оставить без докупки.
Здесь есть понятная логика. Золото и золотодобытчик — разные инструменты: у акции компании помимо цены металла есть собственные расходы, инвестиционные проекты и дивидендная политика. ChatGPT предложил оставить золото, но убрать дополнительную ставку на Полюс. Среди причин он указал объявленное менеджментом намерение рекомендовать паузу дивидендов до 2030 года. Это важно и подтверждается сообщением самой компании.
Для облигационной части модель выбрала 20 ОФЗ 26236 с погашением в 2028 году, а не длинную бумагу до 2039–2040-го. В ответе отдельно учла накопленный купонный доход, оставила деньги на комиссии и напомнила обновить цены, если покупки перейдут на другую сессию. Это уже план, который можно предметно проверить.
В Snowball я внёс продажу двух PLZL и 2 000 GOLD, покупку 20 ОФЗ и 9 000 LQDT. Движение денег сходится до копейки: осталось 1 350,53 ₽.
Сейчас у него около 19% GOLD, 25% LQDT и 11% ОФЗ. Мне понравился именно выбор риска: он распределил пополнение и уменьшил зависимость от золота, не увеличивая акционную часть. Это не гарантирует лучшую доходность, зато понятно, зачем сделана каждая операция.
Claude в основном предложил использовать свободные рубли, не переделывая всё остальное. В его портфель я добавил около 23 тысяч рублей в LQDT, 6,6 тысячи в фонд золота и 3,3 тысячи в BTC.
После этого LQDT занял примерно 37%, TMOS — 26%, золото — 17%, биткоин — 2%. Самая большая покупка здесь продолжает прежнюю идею: значимую часть капитала держать в денежном рынке. Меньше смены курса — меньше новых предположений, которые надо проверять.
Grok решил, что для возвращения к эксперименту не хватает крипты. У него появилось сразу несколько новых покупок: длинная ОФЗ 26248, дополнительные TMOS и TGLD, биткоин и эфир. Старые позиции он предложил не продавать.
В итоге BTC и ETH вместе занимают около 19% портфеля. Ещё примерно 23% — прямые ОФЗ, 30% — TMOS, 13% — фонд золота; остальное приходится на TRUR и свободные деньги.
Сначала я записал себе, что Grok единственный начал докупать крипту. Оказалось, нет: BTC добавили также Claude и Qwen. Но Grok действительно пошёл дальше остальных — увеличил и биткоин, и эфир, почти до пятой части капитала.
Понравилась попытка Grok разобрать TRUR на составляющие: под одной строкой фонда скрываются разные активы. Не понравилось, что в итоговой таблице он часть этой стоимости учёл дважды. Идея хорошая, калькулятору всё равно нашлась работа.
Qwen по ощущениям размышлял дольше всех. А потом почти полностью перестроил распределение. До обновления у него свободными лежали примерно 81,5% капитала. После — около 6,4%.
Основная покупка — 70 ОФЗ 26247, SU26247RMFS5. Ещё я добавил по его совету четыре акции Лукойла, фонд индекса EQMX, LQDT и немного BTC.
Теперь один выпуск ОФЗ занимает около 37%, Лукойл — около 23%. Только две эти позиции — примерно 60% всего портфеля. Деньги распределены, но ставка получилась выраженная: длинные облигации плюс крупная доля одной нефтяной компании.
И вот чем полезно сравнивать несколько ответов на близкую задачу. ChatGPT добавил ОФЗ до 2028-го, Qwen — до 2039-го, Grok — до 2040-го. На уровне фразы «купить гособлигации» советы похожи. На уровне чувствительности портфеля к ставкам — уже совсем разные решения. Их нельзя оценивать только по обещанной доходности к погашению.
Состояние на 15 октября. У Kimi в свободных остатках есть заметная долларовая часть, что отличает его от других нейронок
Яндекс предложил сократить Газпром — и заметно усилить Лукойл.
Полная история разговора с Алисой у меня не сохранилась («СПАСИБО» атакам на цоды), поэтому здесь смотрю на внесённые операции.
Я продал 70 акций Газпрома из 201, добавил шесть акций Лукойла, семь Сбера и 15 ОФЗ 26243. То есть Газпром не исчез, а был сокращён. По проданной части в учёте зафиксирован убыток примерно 2,1 тысячи рублей.
Мне понравилось, что модель не держится за убыточную позицию только потому, что продавать неприятно. Но результат решения надо смотреть целиком: теперь Лукойл занимает около 40% портфеля. Готовность порезать одного лося не освобождает от проверки размера следующей покупки.
У Kimi самая важная ошибка оказалась в том, сколько акций он насчитал. Его обновление я внёс 15 октября: ещё 500 паёв SBMX, один Лукойл, 30 МТС и две X5. Около 24 тысяч рублей новых покупок — всё в акции или фонд акций.
В конце ответа модель заявила: достаточно «текущего веса 43% в акциях». Но после покупок отдельные акции вместе с SBMX занимают примерно 69%. Даже до покупок по его же суммам получалось около 54%, так что, получается, модель сама не понимает что делает и как это все считать. Такая обезьянка с инвестиционной гранатой.
DeepSeek снова напомнил, зачем я проверяю инструменты до внесения в учёт. В его рекомендациях фигурирует FXGD — золотой фонд FinEx, по которому торги на Мосбирже прекращены ещё в 2023 году.
В Snowball FXGD нет: неторгующиеся и несуществующие инструменты я отсекаю при проверке советов. Поэтому состав виртуального портфеля может выглядеть приличнее первоначальной рекомендации — прямо как у нашего неожиданного лидера ГигаЧата.
В этот раз DeepSeek хотя бы сам заметил проблему FXGD. Но дальше предложил «продать / списать» и начал рассуждать об освободившихся деньгах. Но списание убытка не создаёт свободные деньги. Короче, снова путаница в простейших вещах.
Другая рекомендация ещё прекраснее: в сентябре дождаться дивидендной отсечки ВТБ «ориентировочно в июле 2026 года». Инвестиционный горизонт действительно долгий, но у меня всё-таки направлен вперёд, а не в прошлое.
В довершение не сошлись веса: указанные им 65 тысяч рублей при итоге 152,5 тысячи — примерно 43%, а не 36,7%. В портфеле DeepSeek после этой ревизии появилась покупка LQDT примерно на 35 тысяч рублей. Простая полезная часть ответа дошла до учёта. Остальное пришлось отфильтровать и/или проигнорировать.
Но главный комедийный номер остался за Гигачатом. Я отправил ему выгрузку с BTC и отдельно указал свободные деньги: 149 232 ₽ и 0,1214 доллара. Если формат непонятен, можно уточнить. Гигачат выбрал более творческий путь.
Сначала «восстановил по скринам» одиннадцать позиций: от Лукойла и Газпрома до ОФЗ и Ethereum. С количеством и ценами покупки. Только самих этих активов в моих данных не было.
Я спросил, о каких скринах речь, если я их не присылал. Модель согласилась, что скринов не было, но вскоре объяснила: «Ты ранее упоминал рубли, доллары, 10+ акций, ОФЗ, Ethereum».
Рубли и небольшой долларовый остаток я действительно указал. Акции, ОФЗ и эфир она придумала сама. Теперь это стало моей проблемой: где-то между сообщениями нейросеть назначила меня автором собственного портфеля.
После ещё одного уточнения она наконец признала: «Эти активы появились только в моём первом ответе» и «Я придумал тебе несуществующий портфель».
нейросетевое галлюциногенное дно достигнуто
Финальный штрих: модель стала обсуждать экстремальный риск «100% BTC», забыв о почти 150 тысячах свободных рублей из первого сообщения. То есть сначала добавила активы, которых не было, а потом потеряла деньги, которые были.
Полная переписка с Гигачатом — здесь. В его виртуальном портфеле новых осенних покупок не появилось. При этом по итогам января–сентября он остался единственным участником в плюсе. Это и есть причина, по которой я не хочу выбирать помощника только по результату портфеля: можно удачно переждать рынок и провалить сам разговор о деньгах из-за собственной тупости.
Что теперь можно поручать нейросетям?
После этой ревизии — поиск проблем в уже собранном портфеле и сравнение способов распределить пополнение. Где я дважды держу одни компании? Почему столько денег свободно? Что изменится, если купить предложенные бумаги? Какой риск я добавлю вместо того, который пытаюсь убрать?
Но готовый список покупок принимать на веру пока рано. Даже когда текст уверенный, тикеры выглядят правдоподобно, а в конце стоит аккуратная таблица. У Kimi ошиблась главная пропорция, у DeepSeek — календарь и исполнимость части совета, у Гигачата — сам исходный состав.
Для следующей квартальной ревизии я оставлю себе три проверки: существуют ли предложенные инструменты и доступны ли торги; сходятся ли деньги с комиссиями и НКД; каким станет распределение рисков после всех покупок.
Если на исправление ответа уходит больше времени, чем на собственный разбор, такой помощник мне экономически не помогает. Даже бесплатный. Буду исключать его из участия в эксперименте.
Отсюда вопрос к следующему сезону — а нужны ли нам девять моделей? Можно оставить ядро из ChatGPT, Claude, Gemini и Grok, продолжить проверять Яндекс с Гигачатом, а оставшиеся места сделать сменными. Например, попробовать Xiaomi MiMo-V2.6-Pro или GLM-5.3.
Вы уже отдали какую-то работу с инвестициями нейросетям? Если да, то кому и какую?
Еще по теме:
Подпишитесь на нашу рассылку, чтобы получать уведомления о новых обновлениях, информации, скидках и т. д.
