Jedna z největších výzev pro systematické obchodníky je skriptování logik obchodních systémů. A je jedno, jestli pracujeme v tabulkovém editoru, programovacím jazyce typu Python nebo specializovaném softwaru jako TradeStation či Amibroker. Jakmile je obchodní logika jen trochu komplexnější, bývá příprava systematického obchodního plánu výzvou nejen pro začínají obchodníky, ale i pro ty pokročilejší.
Umělá inteligence toto vše mění, protože skriptování všeho druhu je v současné době její hlavní doménou.
Reálně tak dnes můžeme nechat umělou inteligenci připravovat:
funkční systematické plány různé analýzy systémy pro live trading a podobně. A to je skutečně hodně přelomové. Protože tím získáváme to, na co ještě před rokem potřebovaly firmy drahé týmy programátorů a analytiků.
Ale samozřejmě věci nejsou tak úplně jednoduché. Nejde jen spustit ChatGPT a v jedné vědě mu zadat, aby vytvořil profitabilní obchodní systém. Tak to bohužel nefunguje.
Je potřeba postupovat promyšleně. Osobně se mi osvědčilo využívat agentní worfklow – soubory nástrojů, které jsou schopny plnit zadané úkoly samostatně. Těch existuje celá řada, sám dnes nejvíce využívám Claude Code, kde není třeba platit za volání skrz API, ale veškerý provoz je pokryt v rámci předplatného.
Claude Code umí pracovat s našimi soubory, přemýšlet nad nimi, spouštět je, analyzovat výstupy.
Co se mi osvědčilo při vytváření systémů, je předpřipravit systému základní funkce – například pro posouvaný stop-loss, position sizing a podobně. Claude Code pak může pracovat jen na dílčích činnostech – například logice nového  obchodního systému. Soubory obsahující základní funkce pro backtest jsem mimochodem také připravoval pomocí umělé inteligence.
Jak vše funguje se můžete podívat na následujícím videu, které je primárně určeno pro účastníky Trading Room, se kterými jsem své soubory nasdílel:

Nedokáži si aktuálně představit v tradingu perspektivnější oblast zkoumání, než kterou jsem zde nastínil.
Ne vše jde na první pokus, ale již s dnešními nástroji lze velmi efektivně dostat do live tradingu přístupy, které by většina z nás ještě před rokem nebyla schopna ani promyslet, natož precizně otestovat. Nyní to jde jen skrz zadávání promptů nástrojům, které se postarají o vše ostatní.

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.