توسط : معاملات هوش مصنوعی این روزها دیگر شعار نیست؛ میدان اصلی رقابت است. در یک آزمون واقعی، مدلهای پایه زبان مانند GPT-5، DeepSeek و Gemini Pro با عوامل معاملهگر اختصاصی روبرو شدند و نتیجه، حکایتی از برتری سفارشیسازی بود. تیمها یاد گرفتهاند که برای بردن در بازار باید فقط به سود خالص فکر نکنند؛ بلکه چطور میتوانند ریسک را متعادل کنند.
چرا معیارهای سنتی کافی نیستند؟
سابقه سنجش موفقیت در معاملات معمولاً مبتنی بر سود و زیان است. اما معاملات هوش مصنوعی وقتی وارد دنیای واقعی بازار میشود، باید با معیارهای تنظیمشده بر اساس ریسک مانند نسبت شارپ، بیشترین افت سرمایه و مقدار در معرض ریسک کار کند. مایکل سنا، مدیر بازاریابی Recall Labs، میگوید افزودن این معیارها به فرایند یادگیری باعث میشود آزمونها پیچیدهتر و واقعیتر شوند.
از مسابقه Hyperliquid تا رقابت Recall
یک رقابت اخیر در صرافی غیرمتمرکز Hyperliquid به عنوان خط مبنای وضعیت کنونی هوش مصنوعی در معاملات تلقی شد. در آنجا چندین LLM با همان دستورالعمل اجرا شدند تا به طور خودکار تصمیم بگیرند. اما همانطور که سنا اشاره کرد، این مدلها به سختی توانستند بازار را شکست دهند و نشان دادند که مدل پایه به تنهایی کافی نیست.
Recall Labs تصمیم گرفت آن مدلها را به چالش بکشد. آنها از جامعه خواستند عوامل معاملهگری خود را ارسال کنند تا در یک میدان رقابتی چهار تا پنج روزه با مدلهای پایه رقابت کنند. نتیجه واضح بود: سه جایگاه برتر به مدلهای سفارشی اختصاص یافت. برخی مدلها حتی زیانده بودند؛ اما مدلهایی که منطق اضافی، منابع داده بیشتر و استدلال پیچیدهتری داشتند، عملکرد بهتری نشان دادند.
عوامل برنده چه تفاوتی داشتند؟
عوامل برنده توانستند بین شکار فرصت و کنترل ریسک توازن برقرار کنند. آنها نه تنها به دنبال P&L بالا بودند، بلکه به حداکثر افت سرمایه، VaR و نسبت شارپ توجه داشتند. این رویکرد مشابه کاری است که مؤسسات مالی بزرگ در بازارهای سنتی انجام میدهند؛ یعنی بهینهسازی برای یک نسبت خاص به جای تمرکز صرف بر سود خالص.
پیامد برای سرمایهگذاران و نهادها
دموکراتیزه شدن ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی در معاملات سوالات جالبی مطرح میکند: اگر همه از یک عامل مشابه استفاده کنند، آیا آلفا از بین نمیرود؟ سنا میپرسد اگر عوامل یکسانی با استراتژی مشابه در مقیاس اجرا شوند، آیا فرصتی که آن عامل میبیند از بین نخواهد رفت؟ پاسخ احتمالی این است که آنان که منابع لازم برای توسعه ابزارهای اختصاصی را دارند، ابتدا از مزیت بهرهمند میشوند—همانند دنیای مالی سنتی، صندوقهای سرمایهگذاری و خانوادههای ثروتمند ابزارهای برتر را حفظ میکنند تا آلفای خود را محافظت کنند.
سنا پیشبینی میکند نقطه شیرین بازار جایی است که محصولی نقش مدیر پرتفوی را بازی کند اما کاربر همچنان بتواند در پارامترها دخالت کند. کاربر میتواند بگوید «این سبک معامله مورد علاقه من است؛ پارامترها را بگیر و بهترش کن.» چنین مدلی تلفیقی، میان اتوماسیون کامل و اختیار انسانی است.
محدودیتها و واقعیتهای بازار
قدرت هوش مصنوعی در میدان رقابتی بازار محدودیتهایی دارد. برخلاف سامانههای تشخیص کهکشان داده شده در خودروهای خودران، هیچ حجم داده و مدلی نخواهد توانست آینده بازار را به طور قطعی پیشبینی کند. بازارها محیطی پویا و خصمانهاند که در آن دشمنان و نویز باعث میشوند مدلها نیازمند بازآموزی مداوم باشند. به همین خاطر، توسعه عاملهای معاملهگر همیشه فرایندی پیچیده و پرهزینه خواهد بود.
آینده: لحظه آیفونی برای معاملات؟
متخصصان میگویند هنوز «لحظه آیفون» برای معاملات هوش مصنوعی فرا نرسیده؛ لحظهای که هرکسی در جیبش یک مدیر پرتفوی الگوریتمی و یادگیرنده تقویتی داشته باشد. اما جهتگیری بازار و سرعت پیشرفتها نشان میدهد چیزی شبیه به آن قابل تصور است. در این مسیر، کسانی موفقتر خواهند بود که سفارشیسازی، دادههای اختصاصی و محافظت از آلفا را در دستور کار داشته باشند.
برای تحلیلهای فنی عمیقتر درباره الگوها و شاخصها میتوانید مطالب مربوط به تحلیل تکنیکال ما را بخوانید: تحلیل تکنیکال و برای درک بهتر روندهای بلاکچین به بخش بلاکچین مراجعه کنید.
پیشنهاد میکنیم برای آشنایی بیشتر با Recall Labs و چگونگی اجرای این رقابتها به مرجع آنها سر بزنید: سایت Recall Labs.
