Claude AI pokonał S&P 500 o 19% — czy to przełom w inwestowaniu?

Sztuczna inteligencja zaczyna zarządzać pieniędzmi na giełdzie — i na razie wygrywa z człowiekiem. W marcu 2026 roku dr Alejandro Lopez-Lira, profesor finansów na Uniwersytecie Florydy, powierzył modelowi Claude od Anthropic portfel wart 50 000 dolarów z jednym zadaniem: pobić indeks S&P 500. Pięć miesięcy później wynik mówi sam za siebie: portfel Claude notował wzrost o 19,04%, podczas gdy benchmark amerykańskiego rynku akcji zyskał 12,24%. Różnica siedmiu punktów procentowych to w świecie inwestycji wynik godny uwagi — zwłaszcza że za portfelem stoi algorytm, a nie człowiek z dziesięcioma latami doświadczenia.

Eksperyment, który zmienia reguły gry

Projekt AI Finance Labs, prowadzony przez Lopez-Lirę od 2023 roku, to nie startup szukający szybkiego zysku, lecz badanie naukowe o ambicjach akademickich. Profesor, którego publikacje cytowano ponad 10 000 razy, testuje jednocześnie cztery duże modele językowe: Claude (Anthropic), ChatGPT (OpenAI), Grok (xAI) oraz DeepSeek. Każdy z nich zarządza odrębnym portfelem i podejmuje decyzje inwestycyjne w pełni autonomicznie.

Mechanizm jest elegancko prosty: modele otrzymują bieżące dane — wiadomości rynkowe, raporty fundamentalne, wskaźniki makroekonomiczne — a następnie samodzielnie decydują, co kupić lub sprzedać. Jak wyjaśnia Lopez-Lira, „jest pewna konfiguracja wstępna, trzeba dostarczyć modelowi najświeższe informacje o firmach i różne dane fundamentalne. Ale ostateczna decyzja należy w pełni do modelu”. Wszystkie pozycje i transakcje są publikowane w czasie rzeczywistym na platformie Autopilot, umożliwiającej copy trading — automatyczne kopiowanie ruchów wybranych portfeli.

Wyniki czterech modeli: kto jest najlepszym traderem?

Na początek sierpnia 2026 roku klasyfikacja portfeli AI wygląda następująco:

Model	Zwrot od startu	Zwrot YTD (rok do dnia)	Strategia
ChatGPT	78%	16%	Agresywna (Big Tech)
DeepSeek	73%	35%	Agresywna (Big Tech, energia)
Grok	54%	19%	Agresywna (Big Tech, energia)
Claude	19,04% (5 miesięcy)	N/A	Defensywna (obligacje, różne sektory)

DeepSeek dominuje w ujęciu roku do dnia ze wzrostem 35%, co skłoniło Lopez-Lirę do stwierdzenia: „DeepSeek jest zdecydowanie najlepszym traderem”. Jednak Claude wyróżnia się strategią. Podczas gdy DeepSeek i Grok stawiają mocno na technologię (największą pozycją obu jest Micron Technology), Claude przyjął podejście bardziej konserwatywne.

Największą pozycją Claude jest iShares 0-3 Month Treasury Bond ETF — fundusz obligacji skarbowych USA o najkrótszym terminie zapadalności. Portfel zawiera także akcje Intercontinental Exchange (właściciela NYSE), Eli Lilly (z którego Claude zrealizował 15-procentowy zysk w czerwcu) oraz Kratos Defense & Security Solutions. To zaskakujący kontrast: tam, gdzie inne modele gonią za momentum w sektorze technologicznym, Claude zachowuje się jak ostrożny zarządzający funduszem zrównoważonym.

Nauka ze Stanford: AI pokonuje 93% zarządzających

Wyniki eksperymentu Lopez-Liry znajdują poparcie w badaniach naukowych. Zespół profesorów ze Stanford Graduate School of Business (Eda deHaan, Suzie Noh, Chanseok Lee) oraz Boston College (Miao Liu) stworzył analityka AI, który na danych historycznych z lat 1990-2020 pobił 93% zarządzających funduszami. W 30-letniej symulacji model zwiększył zwroty sześciokrotnie.

Kluczem do sukcesu była zdolność modelu do analizowania 170 zmiennych — od stóp procentowych i ratingów kredytowych po analizę sentymentu z rozmów o wynikach finansowych. Ważne: AI nie korzystała z żadnych tajnych danych. Wszystkie źródła były publiczne, dostępne każdemu zarządzającemu. Przewaga polegała na zdolności do wyciągania wartości predykcyjnej z prostych zmiennych przy użyciu złożonych technik uczenia maszynowego.

Jednak sami autorzy badania formułują istotne zastrzeżenie: „Gdyby każdy inwestor używał tego narzędzia, większość przewagi by zniknęła” — przyznaje Suzie Noh. To fundamentalny problem: strategia AI działa, dopóki jest stosunkowo niszowa. W momencie, gdy miliony inwestorów zaczną kopiować te same ruchy, rynek natychmiast wyceni tę przewagę i ją zneutralizuje.

Co to oznacza dla inwestorów?

Entuzjazm wokół portfeli AI jest zrozumiały, ale doświadczony inwestor powinien zachować trzeźwość. Już 27 milionów dolarów kapitału inwestorów detalicznych kopie ruchy portfeli AI poprzez platformę Autopilot — to sygnał, że popularność strategi rośnie szybko. Historia rynków finansowych uczy, że to zazwyczaj oznacza kres przewagi. Modele ilościowe Long-Term Capital Management w latach 90., algorytmiczne strategie momentum przed 2018 rokiem — za każdym razem scenariusz był podobny: imponujące wyniki, rosnąca popularność, a potem zderzenie z rynkową rzeczywistością, która nie mieściła się w żadnym modelu.

Regulatorzy zwracają uwagę na zagrożenia

Amerykańscy regulatorzy obserwują trend zarządzania portfelem przez AI z rosnącą uwagą. W lutym 2026 roku dyrektor Wydziału Zarządzania Inwestycjami SEC wprost odniósł się do wyzwań: „Przy strategiach ilościowych kluczowym zabezpieczeniem było utrzymanie człowieka w pętli, który mógł w czasie rzeczywistym wyciągnąć wtyczkę, gdy model zaczynał się zachowywać nieprawidłowo. Ale AI jest inna — celem AI jest usunięcie człowieka z pętli”.

SEC potwierdza, że AI pozostaje stałym elementem oceny postępowania, ryzyka i ujawniania informacji przez firmy inwestycyjne. FINRA w swoim raporcie nadzorczym na 2026 rok wyraźnie wskazuje na ryzyka związane z „halucynacjami” i stronniczością generatywnej AI, wzywając firmy do wdrożenia mechanizmów identyfikacji i łagodzenia tych zagrożeń. Komisja ostrzega też przed zjawiskiem tzw. AI-washingu — sytuacjami, w których firmy przesadzają lub fałszują stopień wykorzystania sztucznej inteligencji, aby przyciągnąć kapitał.

Portfel Claude AI, który pobił S&P 500 o niemal siedem punktów procentowych w pięć miesięcy, to bez wątpienia fascynujący eksperyment. Wyniki wszystkich czterech modeli sugerują, że duże modele językowe dysponują realną zdolnością do identyfikowania niedowartościowanych aktywów na podstawie publicznych danych. Ale rynki finansowe mają jedną niezmienną cechę — karżą zbytni optymizm. Sztuczna inteligencja jest potężnym narzędziem, ale narzędzie to nie gwarancja. Mądry inwestor obserwuje, uczy się i zachowuje zdrowy dystans.