人工智能交易系统在实盘市场的表现：WEEX AI 黑客马拉松测试内部

由WEEX实验室推出的《阿尔法觉醒：WEEX人工智能黑客马拉松》是一个真正的全球交易黑客马拉松，将人工智能直接推向真实的市场环境，总奖池高达188万美元。迄今为止，来自全球的788名参与者聚集一堂，在实盘市场行动中面对面地讨论他们的人工智能策略 — — 没有“纸面交易 ” ， 只有真实的交易和被市场证明的结果。初赛现在如火如荼地进行，请在这里观看实盘：https://www.weex.com/活动/ai-交易

在正式对战开始前，WE-Launch了Beta测试，为参与者提供一个紧密反映真实交易条件的试验场，让市场提前测试策略稳定性、执行能力和风险控制，同时完善能够真正部署在实盘市场的AI交易基础设施。在这次测试中，涌现出一群杰出的参与者 — — 他们不仅仅是“写代码的人 ” ， 而是积极与市场竞争的人工智能架构师。接下来，我们将带您进入先驱参与者基维的真实思维和战略场景。

从单因素量化策略到神经符号人工智能：构建基于WEEX API的备回、约束感知、多因素智能交易系统

Kivi是WEEX的流动性衍生品实习生，也是经验丰富的量化交易爱好者，他从单因素量化策略入手，逐步引入风险控制和资本管理，整合大型语言模型功能，构建“约束感知、备回”的神经符号AI混合交易系统。该基金会依靠Python实现稳定执行，而人工智能则在更高层次上运行，以处理阿尔法发现和参数优化。在WEEX Beta测试中，他通过API完善了高并发稳定性，并应用基于WAD和波动率的多维评分机制过滤虚假突破，让AI动态决定是否进入交易。该系统的核心数值不在于更强的攻击性，而在于更强的鲁棒性 — — 使人工智能能够根据市场条件自动切换风险控制模式，将交易者从直接的市场参与者转变为人工智能驱动的交易军团的架构师。

问题1：能否简要介绍一下您的背景以及您目前关注的交易类型或技术方向？

答1：我是一名热情的量化交易爱好者，目前是新加坡柯丁大学金融专业的本科生，同时也是流动性衍生品系的实习生。我目前的重点是神经符号人工智能。尽管当今的人工智能模型具有强大的推理能力，但允许它们直接控制整个量化系统会带来巨大的风险，并有效地将其变成黑匣子。为了地址这个问题，我构建了一个混合系统：底层使用Python确保高度健壮的执行框架，而核心组件，如alpha发现、参数优化和风险控制决策，完全由DeepSeek和GPT等大型语言模型实时处理。

问题2：你什么时候开始参加WEEX Beta测试/哈克松，你为什么决定加入？

答2：我于2025年十二月月31日开始参加WEEX Beta测试比赛。我决定加入主要是为了在真实交易环境中测试我的非传统系统架构。

问题3：您最初是如何开始设计这一战略或系统的，总体做法是什么？

答3：在成功实施该系统之前，我最初设计的重点是升级传统的单因素模型。在接下来的几个月里，新的想法不断涌现。第一步是增加资本管理和风险控制模块，以支持单因素模式。后来，我开始考虑引入人工智能辅助是否能更好地使系统适应市场的不确定性。在现有核心模块的基础上，我逐步整合了人工智能，使得在每个交易周期之前，人工智能可以根据当前的市场情况调整不同交易对的参数。最终，我引入了额外的人工智能组件，如执行代理和阿尔法工厂，使系统从单因素模型演变为多因量化交易系统。

问题4：您是如何在此项目中集成和使用 WEEX API 的，它帮助您解决了哪些关键问题？

答4：我使用Python软件开发工具包（SDK）连接到WEEX API，主要是为了地址在高并发条件下的稳定性，确保系统能够平稳、持续地运行。

问题5：在调优过程中，您关注了哪些具体的调试工作？

答5：最令人难忘的调整是修改了TWAP（时间加权平均价格）算法。TWAP对于大额持仓很有效，但是当应用于较小的持仓时，拆分订单可能会变得太小而无法成功开仓。为了地址这个问题，我改变了逻辑，这样，如果TWAP条目失败，系统会自动切换到市价单，避免因为条目失败而错失机会。

问题6：您的策略主要依赖于哪些核心信号，如趋势、波动率或情绪，您为何选择这些信号？

答6：整个系统围绕多维评分框架构建，以确定是否进入交易。我数值最大的两个信号是威廉姆斯累积分布(WAD)和波动率。我选择这些是因为大型语言模型擅长处理非线性关系。依赖单一指标很容易导致虚假突围造成的损失，但通过将RANK-WAD与波动率性相结合，人工智能可以更准确地区分真假突围。只有满足多维评分标准，人工智能才会打开多因素模型进入交易的“大门 ” 。

问题7：在策略设计过程中，哪些 WEEX 规则或机制对您的方法有直接影响？

答7：在测试阶段，没有直接影响我系统设计的具体规则或机制。

问题8：是否有一系列的决定让你第一次清楚地感受到人工智能的稳定性或一致性？

答8：人工智能的引入使系统能够根据市场情况动态切换风险控制模式，主动降低不利环境中的风险敞口，而不是被动承受连续损失。

问题9：在竞争中，你的心态是否涨跌幅度，人工智能的存在是否影响你在决策中的情感参与？

答9：我的心态在比赛中没有明显涨跌幅。在某种程度上，人工智能的存在减少了我在交易过程中的情绪参与。由于关键策略调整和风险控制模式切换由明确界定的规则和基于国家的决策驱动，我不再因为空头贷款期限涨幅或亏损而频繁干预，而是专注于确保系统在预定义的风险边界内运行。

问题10：回顾这次哈克马拉松/测试，你最大的收获或理解的转变是什么？

A10：这一经历坚定了我的信念，即要使人工智能交易系统真正能够在真实市场中部署，核心不在于策略模型本身，而在于将人工智能定位在备回和约束感知的框架内 — — 因此，它充当系统稳定性的增强器而不是风险的放大器。

问题11：在整个过程中，WEEX以哪些具体方式真正支持您？

答11：WEEX提供了一个足够接近真实市场条件的环境，同时仍然允许试错的空间，使我能够在实际交易规则下验证我的许多系统设计假设。

在基维看来，Beta测试不是为了提前争夺利润，而是将人工智能和交易系统置于真实市场条件下，以观察系统能否稳定运行，人工智能是否得到适当约束。在实践中，这一轮测试暴露了系统和执行层面的若干问题，同时也有助于清除 API 稳定性、规则一致性和整体工作流方面的障碍 — — 为竞争的平稳推进奠定基础。

通过实盘加密交易、人工智能交易策略和真实竞争结果，了解在WEEX人工智能交易哈卡松测试赛期间，人工智能交易如何在真实市场运行。

本次赛前测试旨在将参赛者从“想法阶段”直接带入真实交易环境，让系统、策略和人工智能在实盘市场条件下进行测试，为主体活动奠定坚实的基础。竞赛的核心规则是明确的：人工智能必须参与 — — 无论是决策、风险控制、执行还是辅助分析。重点不在于回报有多高，而在于人工智能如何真正融入交易系统。比赛现已正式开始，活动已全面进入实盘对战阶段。这标志着跨人工智能战争的战略正在积极部署和揭示的一个关键窗口。如果您想系统了解人工智能交易理念在真实市场中的运作，那么现在就是观看的最佳时机。

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