Cómo funcionan los sistemas de trading de IA en los mercados en vivo: Prueba beta del hackatón de IA de WEEX

Lanzado por WEEX Labs, Alpha Awakens: el Hackatón de IA de WEEX es un hackatón de trading verdaderamente global que impulsa la IA directamente en condiciones de mercado reales, con un total de premios de hasta $1.88 millones. Hasta ahora, se han reunido 788 participantes de todo el mundo, enfrentando sus estrategias de IA cara a cara en la acción del mercado en vivo, sin "trading en papel", solo operaciones reales y resultados comprobados por el mercado. La ronda preliminar está en pleno apogeo, véala en vivo aquí: https://www.weex.com/events/ai-trading

Antes de que comenzara la batalla oficial, WEEX lanzó una prueba beta para proporcionar a los participantes un campo de pruebas que refleja de cerca las condiciones reales de trading, permitiendo que la estabilidad de la estrategia, la capacidad de ejecución y el control de riesgos sean probados por el mercado de antemano, mientras se refina una infraestructura de trading de IA que realmente pueda ser desplegada en los mercados en vivo. Durante esta prueba beta, surgió un grupo de participantes destacados, no son solo "personas que escriben código", sino arquitectos de IA que compiten activamente con el mercado. A continuación, les llevamos al pensamiento y al panorama estratégico del participante pionero Kivi.

De las estrategias cuantitativas de un solo factor a la IA neurosimbólica: construyendo un sistema de trading inteligente multifactor, consciente de las restricciones y preparado para el fallo basado en la API de WEEX

Kivi, un pasante de derivados de liquidez en WEEX y un entusiasta experimentado del trading cuantitativo, comenzó con estrategias cuantitativas de un solo factor e introdujo progresivamente el control de riesgos y la gestión de capital, integrando las capacidades de los grandes modelos de lenguaje para construir un sistema de trading híbrido de IA neurosimbólica “consciente de las restricciones y preparado para el fallo”. La base se basa en Python para una ejecución estable, mientras que la IA opera a un nivel superior para manejar el descubrimiento de alfa y la optimización de parámetros. Durante la prueba beta de WEEX, refinó la estabilidad de alta concurrencia a través de la API y aplicó un mecanismo de puntuación multidimensional basado en WAD y volatilidad para filtrar falsos desbordes, permitiendo que la IA decidiera dinámicamente si entrar en operaciones. El valor central del sistema no radica en una mayor agresividad, sino en una mayor robustez, lo que permite a la IA cambiar automáticamente los modos de control de riesgos en función de las condiciones del mercado, transformando a los traders de participantes directos del mercado en arquitectos de una legión de trading impulsada por la IA.

Q1: ¿Puede presentarnos brevemente su experiencia y el tipo de trading o dirección técnica en la que se está enfocando actualmente?

R1: Soy un apasionado entusiasta del trading cuantitativo, actualmente estudiante de pregrado en finanzas en la Universidad Curtin de Singapur, así como pasante en el Departamento de Derivados de Liquidez. Mi enfoque actual es la IA neurosimbólica. Aunque los modelos de IA de hoy tienen fuertes capacidades de razonamiento, permitirles controlar directamente un sistema cuantitativo completo conlleva un riesgo significativo y los convierte efectivamente en una caja negra. Para abordar esto, construí un sistema híbrido: la capa inferior utiliza Python para garantizar un marco de ejecución altamente robusto, mientras que los componentes centrales como el descubrimiento de alfa, la optimización de parámetros y las decisiones de control de riesgos son gestionados completamente en tiempo real por modelos de lenguaje de gran tamaño como DeepSeek y GPT.

Q2: ¿Cuándo comenzaste a participar en la prueba beta de WEEX / Hackathon y por qué decidiste unirte?

A2: Comencé a participar en la competencia de pruebas beta de WEEX el 31 de diciembre de 2025. Decidí unirme principalmente para poner a prueba mi arquitectura de sistema no convencional en un entorno de trading real.

Q3: ¿Cómo comenzaste a diseñar inicialmente esta estrategia o sistema y cuál fue el enfoque general?

A3: Antes de implementar con éxito el sistema, mi diseño inicial se centró en mejorar un modelo tradicional de un solo factor. Durante los siguientes meses, siguieron surgiendo nuevas ideas. El primer paso fue agregar módulos de gestión de capital y control de riesgos para respaldar el modelo de un solo factor. Más tarde, comencé a considerar si la introducción de la asistencia de IA podría adaptar mejor el sistema a la incertidumbre del mercado. Basándome en los módulos centrales existentes, integré gradualmente la IA para que, antes de cada ciclo de negociación, la IA pudiera ajustar los parámetros para diferentes pares de negociación según las condiciones actuales del mercado. Eventualmente, introduje componentes adicionales de IA, como un Agente Executor y una Fábrica Alpha, lo que permitió que el sistema evolucionara de un modelo de un solo factor a un sistema de negociación cuantitativa multifactor.

P4: ¿Cómo integró y utilizó la API de WEEX en este proyecto y qué problemas clave ayudó a resolver?

R4: Me conecté a la API de WEEX utilizando el Kit de Desarrollo de Software (SDK) de Python, principalmente para abordar la estabilidad en condiciones de alta concurrencia, asegurando que el sistema pueda operar de manera fluida y continua.

P5: ¿En qué trabajo específico de depuración se centró durante el proceso de ajuste?

R5: El ajuste más memorable fue modificar el algoritmo TWAP (Precio Promedio Ponderado por el Tiempo). TWAP funciona bien para grandes órdenes, pero cuando se aplica a posiciones más pequeñas, las órdenes divididas pueden volverse demasiado pequeñas para abrir una posición con éxito. Para abordar esto, cambié la lógica de modo que si una entrada de TWAP falla, el sistema cambia automáticamente a una orden de mercado, evitando oportunidades perdidas debido a entradas fallidas.

Q6: ¿En qué señales principales se basa principalmente su estrategia, como tendencia, volatilidad o sentimiento, y por qué las eligió?

R6: Todo el sistema está construido en torno a un marco de puntuación multidimensional para determinar si se debe entrar en una operación. Las dos señales que más valoro son la Distribución de Acumulación de Williams (WAD) y la volatilidad. Las elegí porque los grandes modelos de lenguaje destacan en el manejo de relaciones no lineales. Depender de un solo indicador puede llevar fácilmente a pérdidas debido a falsos desbordes, pero al combinar RANK-WAD con la volatilidad, la IA puede distinguir con mayor precisión entre desbordes genuinos y falsos. Solo cuando se cumplen los criterios de puntuación multidimensionales, la IA abre la "puerta" para que el modelo multifactor ingrese a una operación.

P7: Durante el proceso de diseño de la estrategia, ¿qué reglas o mecanismos de WEEX tuvieron un impacto directo en su enfoque?

R7: Durante la fase de pruebas beta, no hubo reglas o mecanismos específicos que afectaran directamente el diseño de mi sistema.

P8: ¿Hubo una serie de decisiones que le hicieron sentir claramente la estabilidad o consistencia de la IA por primera vez?

R8: La introducción de la IA permitió que el sistema cambiara dinámicamente los modos de control de riesgo según las condiciones del mercado, reduciendo proactivamente la exposición en entornos desfavorables en lugar de soportar pasivamente pérdidas consecutivas.

P9: ¿Tu mentalidad cambió durante la competencia y ¿la presencia de la IA afectó tu implicación emocional en la toma de decisiones?

A9: Mi mentalidad no cambió significativamente durante la competencia. Hasta cierto punto, la presencia de la IA redujo mi implicación emocional en el proceso de negociación. Dado que los ajustes clave de la estrategia y los cambios de modo de control de riesgos están impulsados por reglas claramente definidas y decisiones basadas en el estado, ya no intervino con frecuencia debido a ganancias o pérdidas a corto plazo, y en su lugar se centró en asegurar que el sistema opere dentro de sus límites de riesgo predefinidos.

Q10: Mirando hacia atrás en este Hackathon / Prueba Beta, ¿cuál fue tu mayor aprendizaje o cambio de comprensión?

A10: Esta experiencia reforzó mi creencia de que para que un sistema de negociación de IA sea verdaderamente desplegable en mercados reales, el núcleo no reside en el modelo de estrategia en sí, sino en posicionar la IA dentro de un marco preparado para la recuperación y consciente de las limitaciones, de modo que sirva como potenciador de la estabilidad del sistema en lugar de un amplificador del riesgo.

Q11: A lo largo del proceso, ¿de qué maneras específicas WEEX le brindó un apoyo genuino?

A11: WEEX proporcionó un entorno lo suficientemente cercano a las condiciones del mercado real, pero que aún permitía margen para el ensayo y error, lo que me permitió validar muchas de mis suposiciones sobre el diseño del sistema bajo las reglas reales de negociación.

En opinión de Kivi, la prueba beta no se trataba de competir por obtener beneficios de antemano, sino de introducir la IA y los sistemas de negociación en condiciones reales de mercado para ver si el sistema podía funcionar de manera estable y si la IA estaba correctamente restringida. En la práctica, esta ronda de pruebas puso al descubierto una serie de problemas tanto a nivel del sistema como de la ejecución, al mismo tiempo que ayudó a eliminar obstáculos relacionados con la estabilidad de la API, la alineación de las reglas y el flujo de trabajo en general, sentando las bases para una progresión más fluida de la competencia.

Vea cómo funciona el comercio con IA en los mercados reales durante la beta del WEEX AI Trading Hackathon con operaciones en vivo de criptomonedas, estrategias de comercio con IA y resultados reales de la competencia.

El objetivo de esta prueba beta previa a la competencia era trasladar a los participantes directamente de la "etapa de idea" a entornos de negociación reales, permitiendo que los sistemas, estrategias y la IA se probaran en condiciones de mercado en vivo y sentando una base sólida para el evento principal. La regla fundamental de la competencia es clara: La IA debe estar involucrada, ya sea en la toma de decisiones, el control de riesgos, la ejecución o el análisis auxiliar. El enfoque no está en cuán altos son los rendimientos, sino en cómo la IA está genuinamente integrada en un sistema de negociación. La competencia ya ha comenzado oficialmente, y el evento ha entrado plenamente en la fase de batalla en el mercado en vivo. Esto marca una ventana clave en la que las estrategias en AI Wars se están implementando y revelando activamente. Si desea una visión sistemática de cómo funcionan las ideas de comercio de IA en los mercados reales, ahora es el mejor momento para observar.

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