HFT + LLM: почему «просто добавить ИИ» не работает и как строить системы без потери микросекунд

Если вы читали восторженные статьи о том, как ИИ трансформирует финансовые услуги, у вас могло сложиться впечатление, что внедрение больших языковых моделей и агентных систем в институциональные торговые среды — это в первую очередь инженерная задача: нужно лишь выбрать подходящую модель, настроить нужные параметры и дождаться роста эффективности.
Проработав почти пять лет архитектором по ИИ и интеграциям для платформы, обрабатывающей HFT-данные петабайтного масштаба более чем для 100 институциональных клиентов, включая Bank of America, Merrill Lynch, JPMorgan Chase и Citigroup, Лев Яцемирский, директор по искусственному интеллекту и интеллектуальным системам в Банке Монреаля, утверждает, что такое представление упускает самую важную часть проблемы. Самая сложная часть применения ИИ в высокочастотном трейдинге — это не сам ИИ. Это ограничения.

https://habr.com/ru/companies/finam_broker/articles/1046413/

Алгоритмы и Структуры данных