كيف تعمل أنظمة التداول بالذكاء الاصطناعي في الأسواق الحية: داخل اختبار بيتا لفعالية هاكاثون الذكاء الاصطناعي WEEX

أطلقت شركة WEEX Labs فعالية Alpha Awakens: WEEX AI Hackathon، وهي عبارة عن هاكاثون تداول عالمي حقيقي يدفع الذكاء الاصطناعي مباشرة إلى ظروف السوق الحقيقية، مع مجموع جوائز يصل إلى 1.88 مليون دولار. حتى الآن، اجتمع 788 مشاركًا من جميع أنحاء العالم، حيث قاموا بمقارنة استراتيجيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم وجهاً لوجه في حركة السوق الحية - لا يوجد "تداول تجريبي"، فقط صفقات حقيقية ونتائج مثبتة من قبل السوق. بدأت الجولة التمهيدية الآن، شاهدها مباشرةً هنا: https://www.weex.com/events/ai-trading

قبل بدء المعركة الرسمية، أطلقت WEEX اختبارًا تجريبيًا لتزويد المشاركين بأرضية اختبار تحاكي ظروف التداول الحقيقية بشكل وثيق، مما يسمح باختبار استقرار الاستراتيجية وقدرة التنفيذ والتحكم في المخاطر من قبل السوق مسبقًا، مع تحسين بنية التداول بالذكاء الاصطناعي التي يمكن نشرها بالفعل في الأسواق الحية. خلال هذا الاختبار التجريبي، برزت مجموعة من المشاركين المتميزين - فهم ليسوا مجرد "أشخاص يكتبون التعليمات البرمجية"، بل مهندسو الذكاء الاصطناعي الذين يتنافسون بنشاط مع السوق. بعد ذلك، نأخذكم في جولة إلى عالم التفكير والاستراتيجية الواقعي للمشارك الرائد كيڤي.

من استراتيجيات التحليل الكمي أحادية العامل إلى الذكاء الاصطناعي العصبي الرمزي: بناء نظام تداول ذكي متعدد العوامل، جاهز للتراجع، ومدرك للقيود، يعتمد على واجهة برمجة تطبيقات WEEX

بدأ كيفي، وهو متدرب في مجال مشتقات السيولة في WEEX ومتحمس متمرس للتداول الكمي، من استراتيجيات كمية أحادية العامل وقام تدريجياً بإدخال التحكم في المخاطر وإدارة رأس المال، ودمج قدرات نموذج اللغة الكبيرة لبناء نظام تداول هجين عصبي-رمزي قائم على الذكاء الاصطناعي "واعي للقيود وجاهز للتراجع". تعتمد المؤسسة على لغة بايثون لتنفيذ مستقر، بينما يعمل الذكاء الاصطناعي على مستوى أعلى للتعامل مع اكتشاف ألفا وتحسين المعلمات. خلال اختبار WEEX التجريبي، قام بتحسين استقرار التزامن العالي من خلال واجهة برمجة التطبيقات (API) وطبق آلية تسجيل متعددة الأبعاد تعتمد على متوسط وقت التداول (WAD) والتقلب لتصفية الاختراقات الخاطئة، مما يسمح للذكاء الاصطناعي باتخاذ قرار ديناميكي بشأن ما إذا كان سيدخل في صفقات أم لا. لا تكمن القيمة الأساسية للنظام في زيادة العدوانية، بل في زيادة المتانة - مما يُمكّن الذكاء الاصطناعي من التبديل التلقائي بين أوضاع التحكم في المخاطر بناءً على ظروف السوق، وتحويل المتداولين من مشاركين مباشرين في السوق إلى مهندسين لجيش تداول مدفوع بالذكاء الاصطناعي.

س1: هل يمكنك تقديم نبذة مختصرة عن خلفيتك ونوع التداول أو التوجه الفني الذي تركز عليه حاليًا؟

أ1: أنا متحمس للغاية للتداول الكمي، وأدرس حاليًا التمويل في جامعة كورتين بسنغافورة، بالإضافة إلى كوني متدربًا في قسم مشتقات السيولة. ينصب تركيزي الحالي على الذكاء الاصطناعي العصبي الرمزي. على الرغم من أن نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية تتمتع بقدرات استدلالية قوية، إلا أن السماح لها بالتحكم المباشر في نظام كمي كامل ينطوي على مخاطر كبيرة ويحوله فعلياً إلى صندوق أسود. لمعالجة هذا الأمر، قمت ببناء نظام هجين: تستخدم الطبقة السفلية لغة بايثون لضمان إطار تنفيذ قوي للغاية، بينما يتم التعامل مع المكونات الأساسية مثل اكتشاف ألفا، وتحسين المعلمات، وقرارات التحكم في المخاطر بشكل كامل في الوقت الفعلي بواسطة نماذج لغوية كبيرة مثل DeepSeek وGPT.

س2: متى بدأت المشاركة في اختبار WEEX التجريبي / الهاكاثون، ولماذا قررت الانضمام؟

A2: بدأت المشاركة في مسابقة اختبار النسخة التجريبية من WEEX في 31 ديسمبر 2025. قررت الانضمام في المقام الأول لاختبار بنية النظام غير التقليدية الخاصة بي في بيئة تداول حقيقية.

س3: كيف بدأتم في تصميم هذه الاستراتيجية أو النظام، وما هو النهج العام الذي اتبعتموه؟

A3: قبل نجاح تطبيق النظام، ركز تصميمي الأولي على ترقية نموذج تقليدي أحادي العامل. وعلى مدى الأشهر التالية، استمرت الأفكار الجديدة في الظهور. كانت الخطوة الأولى هي إضافة وحدات إدارة رأس المال والتحكم في المخاطر لدعم نموذج العامل الواحد. لاحقاً، بدأت أفكر فيما إذا كان إدخال مساعدة الذكاء الاصطناعي يمكن أن يُحسّن من قدرة النظام على التكيف مع عدم اليقين في السوق. استنادًا إلى الوحدات الأساسية الحالية، قمتُ تدريجيًا بدمج الذكاء الاصطناعي بحيث يتمكن الذكاء الاصطناعي، قبل كل دورة تداول، من ضبط المعلمات لأزواج التداول المختلفة وفقًا لظروف السوق الحالية. وفي النهاية، قمت بإدخال مكونات ذكاء اصطناعي إضافية مثل وكيل التنفيذ ومصنع ألفا، مما مكن النظام من التطور من نموذج أحادي العامل إلى نظام تداول كمي متعدد العوامل.

الربع الرابع: كيف قمت بدمج واستخدام واجهة برمجة تطبيقات WEEX في هذا المشروع، وما هي المشاكل الرئيسية التي ساعدتك في حلها؟

A4: لقد اتصلت بواجهة برمجة تطبيقات WEEX باستخدام مجموعة تطوير برامج بايثون (SDK)، وذلك بشكل أساسي لمعالجة الاستقرار في ظل ظروف التزامن العالي، مما يضمن أن النظام يمكن أن يعمل بسلاسة وبشكل مستمر.

س5: ما هي أعمال تصحيح الأخطاء المحددة التي ركزت عليها أثناء عملية الضبط؟

A5: كان التعديل الأكثر تميزًا هو تعديل خوارزمية TWAP (متوسط السعر المرجح زمنيًا). يعمل TWAP بشكل جيد مع الطلبات الكبيرة، ولكن عند تطبيقه على المراكز الأصغر، يمكن أن تصبح أوامر التقسيم صغيرة جدًا بحيث لا يمكن فتح مركز بنجاح. ولمعالجة هذا الأمر، قمت بتغيير المنطق بحيث إذا فشل إدخال TWAP، يتحول النظام تلقائيًا إلى أمر السوق، مما يتجنب ضياع الفرص بسبب عمليات الإدخال الفاشلة.

س6: ما هي الإشارات الأساسية التي تعتمد عليها استراتيجيتك بشكل أساسي، مثل الاتجاه أو التقلب أو المشاعر، ولماذا اخترتها؟

A6: تم بناء النظام بأكمله حول إطار تسجيل متعدد الأبعاد لتحديد ما إذا كان ينبغي الدخول في صفقة تجارية. أكثر إشارتين أقدرهما هما توزيع تراكم ويليامز (WAD) والتقلب. اخترت هذه النماذج لأن نماذج اللغة الكبيرة تتفوق في التعامل مع العلاقات غير الخطية. إن الاعتماد على مؤشر واحد يمكن أن يؤدي بسهولة إلى خسائر بسبب الاختراقات الزائفة، ولكن من خلال الجمع بين RANK-WAD والتقلب، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يميز بدقة أكبر بين الاختراقات الحقيقية والزائفة. فقط عندما يتم استيفاء معايير التقييم متعددة الأبعاد، يفتح الذكاء الاصطناعي "البوابة" لنموذج العوامل المتعددة للدخول في صفقة.

س7: خلال عملية تصميم الاستراتيجية، ما هي قواعد أو آليات WEEX التي كان لها تأثير مباشر على نهجك؟

A7: خلال مرحلة الاختبار التجريبي، لم تكن هناك قواعد أو آليات محددة أثرت بشكل مباشر على تصميم نظامي.

س8: هل كانت هناك سلسلة من القرارات التي جعلتك تشعر بوضوح باستقرار أو اتساق الذكاء الاصطناعي لأول مرة؟

A8: أتاح إدخال الذكاء الاصطناعي للنظام إمكانية التبديل الديناميكي بين أوضاع التحكم في المخاطر بناءً على ظروف السوق، مما يقلل بشكل استباقي من التعرض في البيئات غير المواتية بدلاً من تحمل الخسائر المتتالية بشكل سلبي.

س9: هل تغيرت طريقة تفكيرك أثناء المنافسة، وهل أثر وجود الذكاء الاصطناعي على مشاركتك العاطفية في عملية صنع القرار؟

A9: لم تتغير عقليتي بشكل كبير خلال المنافسة. إلى حد ما، قلل وجود الذكاء الاصطناعي من انخراطي العاطفي في عملية التداول. بما أن التعديلات الرئيسية على الاستراتيجية وتغييرات وضع التحكم في المخاطر مدفوعة بقواعد محددة بوضوح وقرارات قائمة على الحالة، فإنني لم أعد أتدخل بشكل متكرر بسبب المكاسب أو الخسائر قصيرة الأجل، وبدلاً من ذلك أركز على ضمان أن النظام يعمل ضمن حدود المخاطر المحددة مسبقًا.

س10: بالنظر إلى الوراء في هذه الهاكاثون / الاختبار التجريبي، ما هي أهم الدروس المستفادة أو التحول في الفهم؟

A10: عززت هذه التجربة قناعتي بأنه لكي يكون نظام التداول بالذكاء الاصطناعي قابلاً للتطبيق حقًا في الأسواق الحقيقية، فإن جوهره لا يكمن في نموذج الاستراتيجية نفسه، بل في وضع الذكاء الاصطناعي ضمن إطار عمل جاهز للتراجع ومدرك للقيود - بحيث يعمل كمعزز لاستقرار النظام بدلاً من كونه مضخمًا للمخاطر.

س11: خلال هذه العملية، ما هي الطرق المحددة التي دعمتك بها WEEX بصدق؟

A11: وفرت منصة WEEX بيئة قريبة بما يكفي من ظروف السوق الحقيقية مع السماح في الوقت نفسه بمجال للتجربة والخطأ، مما مكنني من التحقق من صحة العديد من افتراضات تصميم النظام الخاص بي في ظل قواعد التداول الفعلية.

من وجهة نظر كيفي، لم يكن اختبار بيتا يتعلق بالتنافس على الأرباح مسبقًا، بل كان يتعلق بوضع أنظمة الذكاء الاصطناعي والتداول في ظروف السوق الحقيقية لمعرفة ما إذا كان النظام يمكن أن يعمل بثبات وما إذا كان الذكاء الاصطناعي مقيدًا بشكل صحيح. من الناحية العملية، كشفت هذه الجولة من الاختبارات عن عدد من المشكلات على مستوى النظام والتنفيذ، كما ساعدت في إزالة العقبات المتعلقة باستقرار واجهة برمجة التطبيقات، ومواءمة القواعد، وسير العمل بشكل عام - مما وضع الأساس لتقدم أكثر سلاسة للمنافسة.

تعرف على كيفية عمل التداول بالذكاء الاصطناعي في الأسواق الحقيقية خلال النسخة التجريبية من هاكاثون WEEX للتداول بالذكاء الاصطناعي مع التداول المباشر للعملات المشفرة، واستراتيجيات التداول بالذكاء الاصطناعي، ونتائج المسابقة الحقيقية.

كان الغرض من اختبار بيتا قبل المنافسة هو نقل المشاركين مباشرة من "مرحلة الفكرة" إلى بيئات التداول الحقيقية، مما يسمح باختبار الأنظمة والاستراتيجيات والذكاء الاصطناعي في ظروف السوق الحية ووضع أساس متين للحدث الرئيسي. القاعدة الأساسية للمسابقة واضحة: يجب إشراك الذكاء الاصطناعي - سواء في صنع القرار، أو التحكم في المخاطر، أو التنفيذ، أو التحليل المساعد. لا ينصب التركيز على مدى ارتفاع العوائد، بل على كيفية دمج الذكاء الاصطناعي بشكل حقيقي في نظام التداول. بدأت المنافسة رسمياً الآن، حيث دخل الحدث بالكامل مرحلة المنافسة المباشرة في السوق. يمثل هذا نافذة رئيسية يتم خلالها نشر الاستراتيجيات في حروب الذكاء الاصطناعي والكشف عنها بشكل فعال. إذا كنت ترغب في الحصول على نظرة منهجية حول كيفية عمل أفكار التداول بالذكاء الاصطناعي في الأسواق الحقيقية، فالآن هو أفضل وقت للمشاهدة.

قراءات ذات صلة

التداول بالعملات المشفرة باستخدام الذكاء الاصطناعي في عام 2026: كيف تُعيد مساعدات الذكاء الاصطناعي تشكيل منصات واستراتيجيات التداول؟

التداول بالذكاء الاصطناعي في عام 2026: البيتكوين، والإيثيريوم، والتحول نحو تغيير تداول العملات المشفرة

حول WEEX

تأسست WEEX في عام 2018، وتطورت لتصبح بورصة عالمية للعملات المشفرة تضم أكثر من 6.2 مليون مستخدم في أكثر من 150 دولة. تركز المنصة على الأمن والسيولة وسهولة الاستخدام، حيث توفر أكثر من 1200 زوج تداول فوري وتقدم رافعة مالية تصل إلى 400 ضعف في تداول العقود الآجلة للعملات المشفرة. بالإضافة إلى أسواق التداول الفوري والمشتقات التقليدية، تتوسع WEEX بسرعة في عصر الذكاء الاصطناعي - حيث تقدم أخبار الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي، وتمكن المستخدمين من استخدام أدوات التداول بالذكاء الاصطناعي، وتستكشف نماذج التداول المبتكرة التي تجعل التداول الذكي في متناول الجميع. يعمل صندوق حماية الأصول البالغ 1000 بيتكوين على تعزيز سلامة الأصول وشفافيتها، في حين أن ميزات مثل نسخ التداول وأدوات التداول المتقدمة تسمح للمستخدمين بمتابعة المتداولين المحترفين وتجربة رحلة تداول أكثر كفاءة وذكاءً.

تابعوا WEEX على وسائل التواصل الاجتماعي

X: @WEEX_Official

إنستغرام: @WEEX Exchange

تيك توك: @weex_global

يوتيوب: @WEEX_Global

ديسكورد: مجتمع WEEX

برقية: مجموعة WeexGlobal