AI-trading vokser eksplosivt – men robotene taper penger

Også markedet for algoritmisk trading vokser raskt. Ulike analysehus anslår den globale markedsverdien i 2026 til rundt 20–28 milliarder dollar, men tallene varierer fordi aktørene bruker ulike definisjoner av markedet . TradeAlgo anslår at markedet vil passere 32,8 milliarder dollar i 2026, med en årlig vekst på 13–15 prosent . Andre beregninger ligger på 20,23 milliarder dollar og 27,17 milliarder dollar .

En annen analyse hevder at AI-drevne systemer sto for nær 89 prosent av det globale handelsvolumet i 2025, og at markedet kan nå 35 milliarder dollar innen 2030 .

Da AI fikk handle med ekte penger

Problemet er at høy tilgjengelighet ikke nødvendigvis betyr høy lønnsomhet.

Bloomberg fulgte 32 tradingkonkurranser der ledende modeller fra OpenAI, Anthropic, Google og xAI fikk 10 000 dollar hver og to uker til å handle amerikanske teknologiaksjer . Resultatet var svakt: Porteføljen samlet sett tapte omtrent en tredel av kapitalen . På tvers av alle 32 resultatsett endte en AI-modell i pluss bare seks ganger .

Modellene handlet for ofte, tok svært ulike beslutninger selv når de fikk identiske instrukser, og klarte gjennomgående ikke å skape positiv avkastning .

Den beste prestasjonen kom fra Grok 4.20 fra xAI i konkurransen der modellen kjente til konkurrentenes resultater. Den gjennomførte bare 158 handler. Til sammenligning gjorde Alibaba-modellen Qwen 1 418 handler under samme instruks .

Konklusjonen var likevel tydelig: De fleste AI-robotene tapte penger .

Risikoen: Når alle følger samme signal

Myndigheter og forskere er særlig bekymret for at mange investorer kan ende opp med å bruke de samme modellene, datakildene og signalene.

Flokkatferd og systemrisiko: Det europeiske systemrisikorådet (ESRB) advarte i en rapport fra desember 2025 om at AI kan skape systemrisiko gjennom felles eksponeringer, tette koblinger mellom aktører og AI-generert feilinformasjon. Slike forhold kan føre til at mange markedsaktører priser verdipapirer feil samtidig .

Den amerikanske sentralbanken Federal Reserve har gjennomført eksperimenter der AI-agenter isolert sett tok mer «rasjonelle» beslutninger enn mennesker. Samtidig viste forsøkene at økt bruk av AI-basert investeringsrådgivning fortsatt kan forsterke flokkatferd, avhengig av hvordan systemene instrueres . Forskning tyder også på at handelsalgoritmer som lærer av historiske handler, kan etterligne – og i enkelte tilfeller forsterke – menneskelige skjevheter. Dette omtales som «algoritmisk flokkatferd» .

Feil og uklart ansvar: I et brev fra amerikanske representanter til meglerplattformer i juni 2026 ble det påpekt at selskaper som tilbyr såkalt agentbasert trading, ofte fraskriver seg ansvar for at AI-resultatene er korrekte, fullstendige eller egnet for kunden. Plattformene opplyser samtidig at slike systemer innebærer «betydelig risiko» og at de ikke nødvendigvis kontrollerer, overvåker, anbefaler eller reviderer agentene .

Regulatoriske advarsler: Det europeiske verdipapir- og markedstilsynet ESMA publiserte i mars 2025 en formell advarsel om bruk av AI til investeringer. Rådet til privatinvestorer var å forstå verktøyenes begrensninger før de stoler på anbefalingene . En rapport fra det amerikanske senatet om hedgefondenes bruk av AI har også trukket frem mangelfull informasjon til kunder og mulig økt risiko for markedsstabiliteten .

Menneskelige skjevheter forsvinner ikke: En studie fra juli 2026 fant at unge privatinvestorer som bruker AI-verktøy, kan utvise flokktendenser, overdreven selvtillit og bekreftelsesskjevhet. Studien fant også en sammenheng mellom høyere tillit til AI og svakere investeringsdisiplin . En annen studie fant tegn til mer flokkatferd i AI-informerte porteføljer i perioder med høy markedsuro .

Da problemene traff virkeligheten

Bekymringene er ikke bare teoretiske. I slutten av juli 2026 fikk det profilerte AI-drevne hedgefondet Situational Awareness et kraftig tilbakeslag. Bloomberg rapporterte at det oppsto et 24-timers kappløp for å berge fondets posisjoner . Wall Street Journal beskrev samtidig en hendelse som «dagen da robotene løp løpsk» . Bloomberg omtalte også kollapser i AI-hedgefond mens teknologiselskapenes resultater skapte uro i markedet .

Hendelsene viser hvordan feilaktige anbefalinger og flokkatferd kan utvikle seg til reelle tap i stor skala.

Konklusjonen: Teknologien er tilgjengelig, men fordelen er ikke bevist

Demokratiseringen av AI-basert kvantitativ trading er reell og går raskt. Privatinvestorer kan nå få tilgang til analyseverktøy som ville kostet hedgefond millioner av dollar å utvikle for bare fem år siden .

Men testene som foreligger, peker i en annen retning enn markedsføringen. Selv de mest avanserte modellene fra ledende AI-selskaper har i flere forsøk handlet for mye og tapt penger i levende markeder.

Samtidig advarer regulatorer i både USA og Europa om systemrisiko, svake anbefalinger og uklart ansvar når AI-agenter får ta investeringsbeslutninger. Teknologien kan fortsatt utvikle seg og bli mer nyttig. Foreløpig er likevel avstanden stor mellom løftene og resultatene.