Как системы торговли на основе ИИ работают на реальных рынках: Тестирование бета-версии хакатона WEEX AI

Запущенный WEEX Labs, Alpha Awakens: хакатон по искусственному интеллекту WEEX - это по-настоящему глобальный торговый хакатон, который продвигает ИИ непосредственно в реальные рыночные условия, с общим призовым фондом до 1,88 миллиона долларов. На данный момент собралось 788 участников со всего мира, которые соревнуются друг с другом, применяя свои стратегии на основе ИИ в реальных рыночных условиях — без «тренировочной торговли», только реальные сделки и результаты, проверенные рынком. Предварительный раунд сейчас в самом разгаре, смотрите его в прямом эфире здесь: https://www.weex.com/events/ai-trading

Прежде чем началась официальная битва, WEEX запустила бета-тестирование, чтобы предоставить участникам испытательный полигон, который точно отражает реальные условия торговли, позволяя рынку заранее проверить стабильность стратегии, способность к исполнению и контроль рисков, а также доработать инфраструктуру торговли на основе ИИ, которая действительно может быть развернута на реальных рынках. Во время этого бета-тестирования выделилась группа выдающихся участников — это не просто «люди, которые пишут код», а архитекторы ИИ, активно конкурирующие с рынком. Далее мы познакомим вас с реальным мышлением и стратегией участника-первопроходца Киви.

От однофакторных квантовых стратегий до нейро-символического ИИ: создание интеллектуальной торговой системы с поддержкой резервных вариантов, учитывающей ограничения и многофакторной, на основе API WEEX

Киви, стажер по производным инструментам ликвидности в WEEX и опытный энтузиаст квантовой торговли, начал с однофакторных квантовых стратегий и постепенно ввел контроль рисков и управление капиталом, интегрировав возможности больших языковых моделей для создания гибридной торговой системы нейро-символического ИИ, «учитывающей ограничения и готовой к резервному варианту». Основой является Python для стабильной работы, в то время как ИИ работает на более высоком уровне для обнаружения альфа и оптимизации параметров. Во время бета-тестирования WEEX он улучшил стабильность высокой параллельности через API и применил многомерный механизм оценки на основе WAD и волатильности для фильтрации ложных прорывов, что позволяет ИИ динамически решать, вступать ли в сделки. Основная ценность системы заключается не в большей агрессивности, а в большей надежности — позволяя ИИ автоматически переключать режимы контроля рисков в зависимости от рыночных условий, превращая трейдеров из прямых участников рынка в архитекторов ИИ-торговой армии.

Q1: Не могли бы вы кратко рассказать о своем опыте и о том, на каком типе торговли или техническом направлении вы сейчас сосредоточены?

A1: Я страстный энтузиаст квантовой торговли, в настоящее время студент бакалавриата по финансам в Университете Кертина в Сингапуре, а также стажер в отделе производных инструментов ликвидности. В настоящее время я сосредоточен на нейро-символическом ИИ. Хотя современные модели ИИ обладают мощными способностями к рассуждению, что позволяет им напрямую контролировать всю количественную систему, это сопряжено со значительным риском и фактически превращает ее в «черный ящик». Для решения этой проблемы я создал гибридную систему: нижний слой использует Python для обеспечения высоконадежной среды выполнения, в то время как основные компоненты, такие как обнаружение альфа, оптимизация параметров и принятие решений по контролю рисков, полностью обрабатываются в реальном времени с помощью больших языковых моделей, таких как DeepSeek и GPT.

Q2: Когда вы начали участвовать в бета-тестировании / хакатоне WEEX и почему решили присоединиться?

A2: Я начал участвовать в конкурсе бета-тестирования WEEX 31 декабря 2025 года. Я решил присоединиться, прежде всего, чтобы испытать свою необычную архитектуру системы в реальных условиях торговли.

Q3: Как вы начали разрабатывать эту стратегию или систему и каков был общий подход?

A3: Прежде чем успешно внедрить систему, мой первоначальный дизайн был сосредоточен на модернизации традиционной однофакторной модели. В течение следующих месяцев продолжали появляться новые идеи. Первым шагом было добавление модулей управления капиталом и контроля рисков для поддержки однофакторной модели. Позже я начал думать, можно ли с помощью искусственного интеллекта лучше адаптировать систему к рыночной неопределенности. На основе существующих основных модулей я постепенно интегрировал ИИ, чтобы перед каждым торговым циклом ИИ мог настраивать параметры для различных торговых пар в соответствии с текущими рыночными условиями. В конечном итоге я ввел дополнительные компоненты ИИ, такие как агент-исполнитель и фабрика альфа-версий, что позволило системе перейти от однофакторной модели к многофакторной количественной торговой системе.

Q4: Как вы интегрировали и использовали API WEEX в этом проекте и какие ключевые проблемы это помогло вам решить?

A4: Я подключился к API WEEX с использованием программного обеспечения Python Software Development Kit (SDK), в первую очередь для обеспечения стабильности в условиях высокой нагрузки, что позволяет системе работать плавно и непрерывно.

Q5: На чем вы сосредоточили свою работу по отладке во время процесса настройки?

A5: Самой запоминающейся настройкой было изменение алгоритма TWAP (Time-Weighted Average Price). TWAP хорошо подходит для крупных ордеров, но при применении к более мелким позициям разделенные ордера могут стать слишком маленькими, чтобы успешно открыть позицию. Чтобы решить эту проблему, я изменил логику так, что если вход TWAP не удается, система автоматически переключается на рыночный ордер, избегая упущенных возможностей из-за неудачных входов.

Q6: На каких основных сигналах в первую очередь основывается ваша стратегия, таких как тренд, волатильность или настроения, и почему вы их выбрали?

A6: Вся система построена вокруг многомерной системы оценки для определения целесообразности входа в сделку. Два сигнала, которые я ценю больше всего, это Williams Accumulation Distribution (WAD) и волатильность. Я выбрал их, потому что большие языковые модели отлично справляются с нелинейными отношениями. Опора на один индикатор может легко привести к убыткам из-за ложных пробоев, но, комбинируя RANK-WAD с волатильностью, ИИ может точнее различать подлинные и ложные пробои. ИИ открывает «ворота» для многофакторной модели для входа в сделку только тогда, когда выполняются многомерные критерии оценки.

Q7: Какие правила или механизмы WEEX оказали прямое влияние на ваш подход в процессе разработки стратегии?

A7: На этапе бета-тестирования не было конкретных правил или механизмов, которые напрямую повлияли на разработку моей системы.

Q8: Была ли серия решений, которые заставили вас впервые четко почувствовать стабильность или последовательность ИИ?

A8: Внедрение ИИ позволило системе динамически переключаться между режимами контроля рисков в зависимости от рыночных условий, активно снижая воздействие в неблагоприятных условиях, а не пассивно перенося последовательные убытки.

Q9: Изменилось ли ваше мышление во время соревнований, и повлияло ли присутствие ИИ на вашу эмоциональную вовлеченность в процесс принятия решений?

A9: Мой настрой не изменился существенно в ходе соревнований. В некоторой степени присутствие ИИ снизило мою эмоциональную вовлеченность в торговый процесс. Поскольку ключевые корректировки стратегии и переключения режимов управления рисками определяются четко сформулированными правилами и решениями, основанными на состоянии, я больше не вмешиваюсь часто из-за краткосрочных прибылей или убытков, а вместо этого сосредотачиваюсь на обеспечении работы системы в пределах заранее определенных границ риска.

Q10: Оглядываясь на этот хакатон/бета-тестирование, что было вашим главным выводом или изменением в понимании?

A10: Этот опыт укрепил мою веру в то, что для того, чтобы система торговли ИИ действительно могла быть развернута на реальных рынках, суть не в самой стратегической модели, а в позиционировании ИИ в рамках, готовых к резервному варианту и учитывающих ограничения, — так что он служит усилителем стабильности системы, а не усилителем риска.

Q11: На протяжении всего процесса, какими конкретными способами WEEX действительно поддерживал вас?

A11: WEEX предоставил среду, достаточно близкую к реальным рыночным условиям, при этом позволяющую пробовать и ошибаться, что позволило мне проверить многие из моих предположений о дизайне системы в условиях реальной торговли.

По мнению Киви, бета-тестирование не было направлено на то, чтобы заранее конкурировать за прибыль, а на то, чтобы разместить ИИ и торговые системы в реальных рыночных условиях, чтобы увидеть, может ли система работать стабильно и правильно ли ограничен ИИ. На практике этот раунд тестирования выявил ряд проблем как на уровне системы, так и на уровне выполнения, а также помог устранить препятствия, связанные со стабильностью API, согласованностью правил и общим рабочим процессом, заложив основу для более плавного проведения соревнований.

Узнайте, как работает торговля с использованием ИИ на реальных рынках во время бета-тестирования WEEX AI Trading Hackathon с прямой торговлей криптовалютами, стратегиями торговли с использованием ИИ и реальными результатами соревнований.

Цель этого предварительного бета-тестирования перед соревнованиями заключалась в том, чтобы участники перешли непосредственно от "этапа идеи" к реальным условиям торговли, позволяя тестировать системы, стратегии и ИИ в условиях реальной торговли и закладывая прочную основу для основного мероприятия. Основное правило соревнований ясно: ИИ должен быть задействован — будь то принятие решений, контроль рисков, выполнение или вспомогательный анализ. Акцент делается не на том, насколько высоки доходы, а на том, как ИИ действительно интегрирован в торговую систему. Соревнования теперь официально начались, и мероприятие полностью перешло в фазу борьбы на реальном рынке. Это ключевой период, в течение которого активно внедряются и раскрываются стратегии в рамках AI Wars. Если вы хотите систематически изучить, как идеи торговли с использованием ИИ работают на реальных рынках, сейчас самое лучшее время для наблюдения.

Рекомендуемая литература

Торговля криптовалютами с использованием ИИ в 2026 году: Как ИИ-помощники меняют торговые платформы и стратегии

Торговля с использованием ИИ в 2026 году: Биткойн, Эфириум и переход к изменению торговли криптовалютами

О WEEX

Основанная в 2018 году, WEEX превратилась в глобальную криптовалютную биржу с более чем 6,2 миллионами пользователей в более чем 150 странах. Платформа делает акцент на безопасности, ликвидности и удобстве использования, предоставляя более 1200 торговых пар спот и предлагая до 400 кратного левериджа в торговле криптофьючерсами. Помимо традиционных спотовых и деривативных рынков, WEEX стремительно развивается в эпоху ИИ — предоставляя новости ИИ в реальном времени, давая пользователям инструменты для торговли с использованием ИИ и исследуя инновационные модели торговли с целью получения прибыли, которые делают интеллектуальную торговлю более доступной для всех. Его Фонд защиты 1,000 BTC дальше укрепляет безопасность и прозрачность активов, в то время как такие функции, как копи-трейдинг и продвинутые торговые инструменты, позволяют пользователям следовать за профессиональными трейдерами и получать более эффективный, интеллектуальный торговый опыт.

Следите за WEEX в социальных сетях

X: @WEEX_Официальный

Instagram: @WEEX Обмен

TikTok: @weex_global

YouTube: @WEEX_Global

Discord: Сообщество WEEX

Telegram: Группа WeexGlobal