Як муха заробила $1 на біткоїні — і що це говорить про людську психологію на біржі
Науковці відтворили нервову систему звичайної дрозофіли й доручили їй торгівлю криптовалютою. За першу ж добу віртуальна комаха заробила свій перший долар на BTC. Про експеримент, названий Stonkfly, розповів у соцмережі X його автор — інженер Coinbase Алекс Вормут.
Цифрова муха заробила $1 на біткоїні. Зображення згенероване за допомогою ШІ.Головне
- Проєкт Stonkfly базується на повній карті нервової системи дорослого самця дрозофіли — 166 700 нейронів і близько 125 млн синаптичних контактів.
- Ціни BTC з біржі Coinbase перетворюються на зображення й подаються на віртуальні фоторецептори, а система обирає купити, продати чи утримати позицію.
- Торгівля відбувається в жорстких рамках: демо-рахунок, ліміт ордера $10, максимум 24 угоди на добу, без кредитного плеча й коротких позицій.
- Автор сам застерігає, що перший прибуток може бути звичайним везінням, а не доказом того, що модель справді розпізнала закономірності ринку
Ідея відправити муху торгувати криптовалютою звучить як маячня, але за нею стоїть цілком реальний технічний експеримент, побудований на наукових даних. У вересні інженер Coinbase Алекс Вормут запустив проєкт Stonkfly, надавши віртуальному трейдеру $100 і доступ до торгів біткоїном. Уже за першу добу цей незвичний гравець показав позитивний результат, заробивши свій перший долар.
Звісно, ніхто не садив живу комаху перед монітором. В основі Stonkfly лежить спрощена обчислювальна модель нервової системи самця дрозофіли — на неї надихнула поява детальної карти мозку та центральної нервової системи цієї комахи, розробленої науковцями з HHMI Janelia, Кембриджського університету та Google Research. Ця мережа охоплює понад 166 000 нейронів і приблизно 125 млн синаптичних контактів.
I gave the fly brain $100 to trade bitcoin.
Dopamine neurons are stimulated when the fly makes profit. Neuron activity controls buy/sell decisions and makes trades on coinbase.
Will the fly get rich? pic.twitter.com/XVWSFattGu
— Alex Wormuth (@wormuth) September 10, 2026
Вормут адаптував цю карту для фінансового ринку. Реальні ціни з біржі Coinbase перетворюються на кольоровий графік, який подається безпосередньо на віртуальні фоторецептори системи. Отримуючи зорову інформацію, цифрова мережа реагує на неї та генерує одну з трьох можливих дій: купити актив, продати його або утримати позицію.
Для навчання моделі розробник створив систему стимулів, схожу на біологічний механізм винагороди. Коли вартість портфеля зростає, програма активує 15 дофамінових клітин. Якщо портфель зазнає збитків, сигнал отримують дві клітини, пов’язані з негативним досвідом. У відповідь система намагається закріпити вдалі рішення, змінюючи окремі зв’язки між нейронами.
При цьому цифровий трейдер працює в досить суворих рамках. Муха торгує на демо-рахунку в реальному часі, а розмір одного ордера обмежений $10. Система може здійснювати не більше 24 торгових спроб на добу й не має змоги використовувати кредитне плече або відкривати короткі позиції.
Втім, сам автор застерігає від передчасних висновків про геніальність цифрової комахи. Перший прибуток не означає, що модель справді виявила закономірності на ринку біткоїна, — плюс міг виникнути завдяки звичайному везінню чи загальному зростанню ціни. Крім того, точна карта нейронних зв’язків відтворює структуру нервової системи, але поки не здатна повністю передати біохімію та динаміку роботи живого мозку.
Читайте також: Не лише цифри, а й емоції. Фінансова планерка пояснила, як інвестувати з холодною головою
Як пацюки повторили помилки інвесторів, а шимпанзе обіграв Волл-стріт
Залучення тварин до фінансових експериментів має тривалу історію, хоча далеко не всі гучні випадки були повноцінними науковими дослідженнями. Найвідоміший із них відбувся 1999 року, коли вибір акцій доручили шимпанзе на ім’я Рейвен. Він кидав дротики в список зі 133 інтернет-компаній, а десять випадково обраних паперів утворили портфель MonkeyDex. За рік той зріс на нечувані 213%, тоді як індекс Nasdaq додав лише 86%.
Секрет такої фантастичної дохідності полягав не в інтуїції примата. Рейвен обирав активи з уже сформованого списку технологічних компаній на піку буму доткомів, коли майже будь-яка випадкова ставка в гарячому секторі мала високі шанси принести прибуток. Щойно ринок змінив напрямок і бульбашка лопнула, магія передбачень зникла: до серпня 2000 року MonkeyDex упав на 34%.
Значно ґрунтовніший експеримент провели науковці з Університету Сент-Ендрюса, створивши для пацюків симуляцію фондового ринку. Групи з чотирьох гризунів могли купувати, продавати або утримувати умовні «акції», ціна яких змінювалася залежно від їхніх спільних рішень, а прибутки й збитки відтворювали порціями солодкої рідини. Результати виявилися дивовижно схожими на людську поведінку: після збитків пацюки частіше ухвалювали ризиковані й невигідні рішення, надто швидко фіксували прибуток від вдалих угод і довше утримували збиткові активи.
Це явище у поведінкових фінансах відоме як ефект диспозиції: інвестори поспішають забрати навіть невеликий прибуток, але місяцями пересиджують просідання, сподіваючись на відновлення ціни. Дослід із пацюками показав, що ця поведінка може спиратися на давні механізми навчання та реакції на винагороду, спільні для різних видів ссавців.
Природного інвестиційного таланту не виявили й наступні експерименти з приматами. Під час дослідження за участю 21 капуцина та макаки тваринам запропонували «інвестувати» родзинки у двох партнерів із різними правилами виплати винагороди. Щоби максимізувати дохід, піддослідні мали застосовувати до кожного партнера окрему стратегію — повністю впоралася із цим завданням лише одна макака.
Чому випадковий трейдер здається генієм
Короткий прибутковий період майже нічого не говорить про якість стратегії. Якщо умовно уявити змагання, де десять учасників мають по 50% шансів випередити ринок, імовірність того, що хоча б один із них покаже кращий результат, перевищує 99%. Що більше мух, мавп або інвестиційних менеджерів бере участь у перегонах, то вища ймовірність появи випадкового чемпіона. Медіа миттєво підхоплюють історію переможця, залишаючи сотні невдалих портфелів поза увагою. Так виникає класична помилка відбору, коли випадковий статистичний результат видають за інвестиційний талант.
Відрізнити везіння від майстерності важко навіть серед професіоналів. Нобелівський лауреат Юджин Фама та Кеннет Френч, дослідивши американські активні фонди за 1984–2006 роки, дійшли висновку, що результати більшості менеджерів не перевищували того, що можна пояснити звичайним збігом обставин. Після врахування витрат сукупний портфель активних фондів відставав приблизно на 0,8 відсоткового пункту на рік.
Утім, у цифрової мухи є важлива перевага над людиною: вона не відчуває емоційного тиску. Збиток для неї не означає втрату заощаджень чи удар по самолюбству. Дослідження показують, що навіть досвідчені дейтрейдери переживають виразні фізіологічні реакції на коливання цін, а в одному лабораторному інвестиційному експерименті учасники контрольної групи після програшу ставали надмірно обережними й пропускали наступні математично вигідні ставки. Людина також схильна наслідувати натовп, прив’язуватися до власного прогнозу й відкривати необачні позиції, намагаючись відіграти збиток.
Читайте також: Три типові помилки інвесторів і як їх уникати
Цифровій мусі нічого доводити ні собі, ні ринку. До того ж її захищають жорсткі правила, встановлені автором проєкту: обмеження на розмір ордера, відсутність кредитного плеча та ліміт на кількість торгових операцій. Якщо така система збереже капітал, частина результату може виявитися заслугою не мозку дрозофіли, а грамотного керування ризиком.
Головний урок тваринного трейдингу виявився цілком людським: одна вдала угода або коротка серія прибутків ще не відокремлюють навичку від банальної удачі. Щоби довести життєздатність стратегії, потрібні сотні рішень, різні фази ринку, врахування комісій і порівняння з пасивним утриманням активу. До цього іспиту нейромозок мухи поки лише готується.
Читайте також: 5 помилок трейдерів-початківців. Що каже статистика про перший рік торгівлі
