رؤى المشاركين في الجولة التمهيدية - مصفوفة AOT: تحليل النصف الأيسر من الدماغ، وقرارات النصف الأيمن من الدماغ في التداول بالذكاء الاصطناعي

افتتاح

في هاكاثون التداول بالذكاء الاصطناعي WEEX، اختارت AOT Matrix مسارًا أكثر حذرًا في تصميم النظام - وهو مسار يصعب تنفيذه في بيئة تداول حقيقية.

منذ البداية، اتخذوا خيارات واضحة بشأن الدور الذي ينبغي أن يلعبه الذكاء الاصطناعي في نظام التداول، والدور الذي لا ينبغي أن يلعبه.

أجرينا مقابلة مع شركة AOT Matrix حول منطق اتخاذ القرار لديهم، والتكرارات المتعددة لبنية نظامهم، وكيف يبدو تنفيذه في ظل بيئة التداول الحقيقية وقيود الهندسة الخاصة بـ WEEX.

س1. في مجال التداول بالذكاء الاصطناعي، فإن أول رد فعل غريزي لدى معظم الناس هو "دع الذكاء الاصطناعي يضع الأوامر". لماذا رفضت هذه الفكرة منذ البداية؟

مصفوفة هجوم العمالقة:

لأن أسواق العملات المشفرة غير مستقرة بطبيعتها.

تتغير توزيعات الأسعار، وتنهار هياكل التقلبات، وغالباً ما تفشل الأنماط التاريخية عندما يكون الأمر في غاية الأهمية. إن السماح للذكاء الاصطناعي بتنفيذ أوامر الشراء أو البيع مباشرة من شأنه أن يحول أي عدم تطابق بين النموذج والنموذج إلى خسائر حقيقية فورية.

وبناءً على ذلك، استبعدنا في الأسبوع الأول نهجين شائعين: استخدام الذكاء الاصطناعي كروبوت تداول آلي، أو السماح له بتوليد إشارات التداول مباشرة.

بدلاً من ذلك، اخترنا أن يقوم الذكاء الاصطناعي بالإجابة على سؤال أكثر تحفظاً ولكنه أكثر أهمية بكثير: هل هذه هي البيئة المناسبة للتداول في الوقت الحالي؟

س2. خلال مرحلة الإعداد، ما هي بنية النظام التي قمت بتجربتها في البداية؟

مصفوفة هجوم العمالقة:

في البداية، جربنا نظامًا هجينًا: يقوم الذكاء الاصطناعي بتحديد الاتجاه، ويقوم النظام القائم على القواعد بالتنفيذ.

لكن خلال الاختبارات السابقة والمحاكاة، اتضحت المشكلات: تفاوت استقرار إشارات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير عبر مراحل السوق المختلفة.

بمجرد أن تغير هيكل السوق، انخفضت موثوقية تلك الإشارات بشكل كبير.

أدركنا لاحقاً أن المشكلة لم تكن في دقة النموذج، بل في تقسيم المسؤوليات نفسه.

س3. كيف قمت بإعادة تعريف أدوار الذكاء الاصطناعي في عملية صنع القرار التجاري؟

مصفوفة هجوم العمالقة:

بعد عدة تكرارات، وضعنا اللمسات الأخيرة على بنية نظام "الدماغ الأيسر / الدماغ الأيمن".

يتواجد الذكاء الاصطناعي في "الجزء الأيسر من الدماغ"، وهو المسؤول فقط عن التحليل وليس عن اتخاذ قرارات التداول.

تتمثل مهمتها في تقييم ظروف السوق - الاتجاهات، والنطاقات، والسيناريوهات عالية المخاطر، أو ما إذا كان ينبغي إيقاف التداول مؤقتًا - مع توفير درجة ثقة للبيئة. لا يقوم بتوقع الأسعار بدقة أو تنفيذ الطلبات.

يتم التعامل مع قرارات التداول الفعلية بواسطة "الدماغ الأيمن"، وهو نظام قائم على القواعد يدير أذونات التداول، وحجم المراكز، وضوابط الرافعة المالية.

يجب أن تكون كل عملية تداول قابلة للتدقيق والإعادة - وهو شرط صعب وضعناه لأنفسنا في هاكاثون الذكاء الاصطناعي لـ WEEX.

س4. أثناء التحضير، ما مدى صعوبة ترجمة خبرة التداول إلى مدخلات قابلة للقراءة بواسطة الذكاء الاصطناعي؟

مصفوفة هجوم العمالقة:

تحدٍ كبير للغاية. غالباً ما تكون خبرة المتداولين بديهية، لكن الذكاء الاصطناعي يتطلب معلومات منظمة.

لذا بدلاً من مجرد إضافة المزيد من البيانات، قمنا بتحليل المنطق. قمنا بتقسيم منطق التداول إلى ثلاثة أنواع: هيكل السوق، وحالة التقلب، وظروف المخاطر. لا يتعلم الذكاء الاصطناعي سوى هذه الحالات الوسيطة ولا يُخرجها.

وبهذه الطريقة، لم يعد الذكاء الاصطناعي يتنبأ بالأسعار المستقبلية؛ بل يركز على الإجابة على سؤال: "هل البيئة الحالية صحية ومناسبة للتداول؟"

نظراً لقصر وقت التحضير، اعتقدنا أن هذا النهج أكثر أماناً وعملية.

س5. عند دمج واجهة برمجة تطبيقات WEEX والانتقال من المحاكاة إلى التداول المباشر، ما هي التحديات غير المتوقعة التي ظهرت؟

مصفوفة هجوم العمالقة:

كانت معظم التحديات متعلقة بالهندسة. أكملنا في البداية عملية المصادقة الأساسية وإرسال الطلبات عبر واجهة برمجة تطبيقات WEEX، ولكن في التداول المباشر، أدركنا سريعًا أن "القدرة على وضع الطلبات" لا تضمن استقرار النظام على المدى الطويل.

ظهرت مشاكل تذبذب الشبكة، ومهلات الطلبات، وتنفيذ الاستراتيجيات المتعددة تدريجياً خلال كل من عمليات المحاكاة والاختبارات الحية.

ولإصلاح هذا الأمر، قمنا بإجراء تحسينات هندسية منهجية، بما في ذلك:

• معرّفات تتبع السلسلة الكاملة لتتبع الطلبات على مستوى الطلب
• ضوابط ترتيب متكررة لمنع عمليات التنفيذ المكررة
• قوائم انتظار غير متزامنة ومطابقة حالة الطلب لتحسين استعادة النظام في حالات الشذوذ

كانت هذه المرحلة خطوة حاسمة في تحويل العرض التوضيحي إلى نظام قادر على العمل على المدى الطويل.

س6. تبذل جهداً كبيراً في تسجيل قرارات التداول وتنفيذها. ما هو المنطق وراء ذلك؟

مصفوفة هجوم العمالقة:

في التداول المباشر، أي صفقة لا يمكن تفسيرها ستصبح في النهاية مصدراً للمخاطرة.

لذلك، نشترط أن يجيب كل طلب على ثلاثة أسئلة: لماذا تم فتحه في تلك اللحظة؟ كيف قيّم النظام بيئة السوق؟ هل سيظل القرار نفسه سارياً إذا تكررت الظروف؟

يسجل النظام بالكامل تقييمات الذكاء الاصطناعي لظروف السوق، والأساس المنطقي وراء تنفيذ القرار، والنتيجة النهائية للصفقة.

الهدف ليس تعقيد الأمور، بل ضمان إمكانية تتبع جميع الصفقات وإعادة تشغيلها ومراجعتها - وهو ما نسميه "إمكانية التدقيق في السلسلة الكاملة".

س7. أثناء التحضير لمسابقة WEEX AI Trading Hackathon، ما هي أهم معلومة توصلت إليها حول التداول بالذكاء الاصطناعي؟

مصفوفة هجوم العمالقة:

ثلاث رؤى رئيسية.

أولاً، لا يُقصد بالذكاء الاصطناعي في التداول أن يحل محل البشر، بل أن يحد من قدراتهم.

إنها أفضل في كبح القرارات العاطفية واكتشاف البيئات غير القابلة للتداول من السعي وراء "عوائد أكبر".

ثانيًا، غالبًا ما يكون استقرار النظام أهم من دقة النموذج.

إن النظام الذي يبدو مثالياً في الاختبارات السابقة ولكنه يفشل في الواقع العملي يحول ميزته التقنية ببساطة إلى تعرض للمخاطر.

ثالثًا، تُعدّ قابلية التفسير أمرًا بالغ الأهمية للبقاء على المدى الطويل.

لا يمكن إصلاح النظام بعد عمليات السحب إلا إذا تم فهم كل ربح وخسارة ومراجعته، بدلاً من إلغائه وإعادة بنائه.

إغلاق

بالنسبة لشركة AOT Matrix، فإن هاكاثون WEEX للتداول بالذكاء الاصطناعي ليس مجرد مسابقة نماذج - إنه اختبار شامل لتصميم النظام والهندسة والوعي بالمخاطر.

إن تصميمهم هو نتاج التحقق المستمر والتعديلات والتقارب في ظل ظروف التداول المباشر والقيود الهندسية لبورصة WEEX.

وهذه هي بالضبط العملية التي يجب أن يمر بها التداول بالذكاء الاصطناعي للانتقال من المفهوم إلى أداة مستدامة وطويلة الأجل.