Einleitung: Die Evolution der Ideen von der Alpha Arena zu selbstgebauten Arenen

Das Aufkommen von Alpha Arena hat in der quantitativen Handelsgemeinschaft für Aufsehen gesorgt. Die Beobachtung, wie die KI-Modelle um die Vorherrschaft in den Ranglisten wetteifern – mal führt DeepSeek, mal überholt Qwen, und selbst Grok hat in der Anfangsphase die Führung inne –, hat eine interessante Frage aufgeworfen: Da jede KI ihre eigene, einzigartige „Persönlichkeit“ und Stärken besitzt, warum nicht ein System entwickeln, das es ihnen ermöglicht, in Echtzeit im selben Handelsumfeld gegeneinander anzutreten und dann dynamisch das leistungsstärkste Modell für die Ausführung realer Trades auszuwählen?

Diese Idee klingt zunächst etwas verrückt, ist aber bei näherer Betrachtung durchaus sinnvoll. Traditionelle quantitative Strategien basieren oft auf einem einzigen logischen Rahmen, während die Vielfalt der KI-Modelle uns neue Möglichkeiten eröffnet. Mithilfe der Workflow-Automatisierungstools der quantitativen Handelsplattform des Erfinders haben wir diese Idee umgesetzt und dieses vollständige „KI-basierte Handelssystem für interne Marktkämpfe“ entwickelt.

Systemdesign: Schaffung einer wettbewerbsfähigen Plattform für KIs

Parallele Entscheidungsfindung mit mehreren Modellen: Vier KI-Systeme konkurrieren auf derselben Bühne

Das System wählte vier KI-Modelle mit unterschiedlichen Persönlichkeiten als Handelsteilnehmer aus:

• DeepSeek Chat V3.1Aus dem quantitativen Wettbewerbsumfeld stammend, ein rationaler Analytiker mit klarer Logik und methodischer Entscheidungsfindung.
• Claude 4.5Ein ausgewogener Spieler, der die optimale Lösung zwischen Risikokontrolle und Chancennutzung anstrebt.
• Qwen 3 MaxDie Vertreter der Alibaba Group zeigten in einem komplexen Marktumfeld eine stabile Leistung.
• Grok 4Die Produkte von Elon Musk, dem reichsten Mann der Welt, entstehen oft aus unerwarteten Perspektiven.

Jede KI erhält dieselben Marktdaten, trifft aber auf Basis ihres individuellen Trainingshintergrunds und ihrer eigenen Denkmethoden unabhängige Handelsentscheidungen. Dieses Design gewährleistet Strategievielfalt und vermeidet kognitive blinde Flecken, die bei einem einzelnen Modell auftreten können.

Wettbewerbsorientiertes Rangsystem: Leistung wird von “Eitelkeit” bestimmt

Die Kerninnovation des Systems liegt in der Einführung eines Echtzeit-Ranking-Mechanismus. Jede KI kann ihr aktuelles Ranking unter allen Modellen einsehen, und dieser „Wettbewerbsdruck“ wird durch sorgfältig gestaltete Hinweise vermittelt:

• Führender Status„Sie schneiden momentan gut ab; handeln Sie weiterhin aggressiv, um Ihren Gewinnvorsprung auszubauen.“
• rückständiger Zustand„Sie hinken derzeit hinterher; suchen Sie aktiv nach weiteren hochwertigen Handelsmöglichkeiten, um aufzuholen und Gewinne zu erzielen.“
• Anfangsstadium„Der Wettbewerb hat gerade erst begonnen! Dies ist eine großartige Gelegenheit, eine profitable Grundlage zu schaffen!“

Dieser psychologische Suggestionsmechanismus ermöglicht es KI-Modellen, unter verschiedenen Stressbedingungen unterschiedliche Handelsstile zu zeigen und so die Anpassungsfähigkeit der Strategie zu erhöhen.

Virtuelle Bestände synchronisiert mit dem Live-Handel: Ein Gleichgewicht zwischen Sicherheit und Effizienz

Das Raffinierte an diesem Design ist die Verwendung einer zweistufigen Transaktionsarchitektur:

Virtuelle TransaktionsschichtAlle KI-Modelle arbeiten in einer papierbasierten Umgebung und berechnen ihre Gewinn- und Verlustrechnung sowie Rankingänderungen in Echtzeit. Echtzeit-AusführungsschichtDas System ermittelt automatisch das Modell mit der besten Performance und synchronisiert dessen virtuellen Positionsstatus mit dem realen Handelskonto.

Dieses Design gewährleistet die Sicherheit der Gelder und ermöglicht gleichzeitig eine dynamische Optimierung der Strategien, wodurch das Risiko vermieden wird, dass unüberprüfte KI direkt mit realen Geldern manipuliert.

Technische Umsetzung: Die vollständige Verbindung von Daten zu Entscheidungen

Technische Analyse über mehrere Zeitrahmen hinweg: Ein umfassender Marktüberblick

Das System versorgt jede KI mit Marktdaten in drei Dimensionen:

• Tageschart: Langfristige Trends sowie wichtige Unterstützungs- und Widerstandsniveaus erfassen
• StundendiagrammIdentifizierung mittelfristiger Trendänderungen und wichtiger Wendepunkte
• 5-Minuten-Chart-EbeneGenaue Ein- und Ausstiegspunkte finden

Jeder Zeitrahmen umfasst die letzten 10 Werte wichtiger technischer Indikatoren wie RSI, MACD, ATR und OBV, um sicherzustellen, dass die KI den aktuellen Marktzustand und die historische Entwicklung vollständig verstehen kann.

Standardisierte Entscheidungsschnittstelle: Komplexität vereinfachen

Um Konsistenz und Vergleichbarkeit bei der Entscheidungsfindung zu gewährleisten, definiert das System fünf standardisierte Transaktionsaktionen:

const actions = [
    "OPEN_LONG",    // 开多头持仓
    "OPEN_SHORT",   // 开空头持仓  
    "CLOSE_LONG",   // 平多头持仓
    "CLOSE_SHORT",  // 平空头持仓
    "NO_ACTION"     // 暂不操作
];

Jede Entscheidung muss durch eine prägnante analytische Begründung untermauert werden. Dies ermöglicht es uns nicht nur, den Denkprozess der KI nachzuvollziehen, sondern liefert auch Daten zur anschließenden Strategieoptimierung.

Dynamischer Modellselektionsalgorithmus: Mechanismus des Überlebens des Stärkeren

Das System überwacht kontinuierlich die virtuelle Handelsperformance aller KI-Modelle und verwendet einen einfachen und effektiven Überlebensmechanismus des Stärkeren:

// 寻找当前表现最优的模型
let bestModel = null;
let bestPnl = currentThreshold;

models.forEach(model => {
    if (model.realizedPnl > bestPnl) {
        bestPnl = model.realizedPnl;
        bestModel = model.name;
    }
});

Sobald ein neues „Champion“-Modell entdeckt wird, schaltet das System sofort auf das Live-Handelsziel um, um sicherzustellen, dass die Gelder immer der Strategie mit der besten Performance folgen.

Praktische Anwendungen

Unterschiedliche Entscheidungsstile

Durch Langzeitbeobachtung wurde festgestellt, dass verschiedene KI-Modelle tatsächlich unterschiedliche “Persönlichkeiten” aufweisen:

1. Unterschiede in der RisikopräferenzIn volatilen Märkten neigen konservative Modelle dazu, abzuwarten, während aggressive Modelle eher bereit sind, kurzfristige Chancen zu nutzen.
2. Mehrere analytische PerspektivenBei der Verwendung derselben technischen Indikatoren interpretieren verschiedene Modelle diese aus völlig unterschiedlichen Perspektiven; diese Vielfalt erhöht die Robustheit der Strategie.
3. Der Wettbewerbseffekt ist offensichtlich.Niedriger eingestufte KIs neigen dazu, aggressiver zu werden und nutzen manchmal sogar unerwartete Handelsmöglichkeiten aus.

Visuelles Überwachungssystem

Das System bietet Echtzeit-Überwachungspanels in vier Dimensionen:

• Modell-LaufstatusZeigt die Entscheidungsfindung und Leistungsrangliste verschiedener KIs in Echtzeit an.
• LeistungsvergleichsanalyseHistorische Leistungs- und Risikoindikatoren des mehrdimensionalen Bewertungsmodells
• Echtzeit-HandelsstatusZeigt den aktuellen Status des aktiven Modells und des Fonds-Trackings an.
• SystemgesamtstatistikBietet Indikatoren für den allgemeinen Betriebsstatus und die Risikoüberwachung.

Systemmerkmale: Der Wert der Innovation

Gestaltung emotionaler Anreize

Die Integration eines Wettbewerbsdenkens in den Entscheidungsprozess von KI ist ein interessantes Experiment. Beobachtungen haben gezeigt, dass diese „psychologische Suggestion“ den Entscheidungsstil der KI tatsächlich beeinflussen kann. Führende KIs agieren tendenziell stabiler, während schwächere KIs aggressiver vorgehen. Falls Sie sich für die Techniken zur Gestaltung solcher Aufforderungen interessieren, teile ich Ihnen meine Erkenntnisse zum Thema „Wie man KI elegant unter Druck setzt“ gerne separat mit.

Die Fähigkeit zur Selbstevolution von Strategien

Im Vergleich zu herkömmlichen statischen Strategien kann dieses System je nach Marktlage automatisch auf das leistungsstärkste KI-Modell umschalten und so eine dynamische Weiterentwicklung der Strategie ermöglichen. Diese Anpassungsfähigkeit ist in den sich schnell verändernden Finanzmärkten von erheblichem Wert.

Transparenz des Entscheidungsprozesses

Die Begründung für jede KI-Entscheidung wird vollständig protokolliert und dargestellt, wodurch das im algorithmischen Handel häufig auftretende „Black-Box“-Problem gelöst wird. Diese Transparenz ermöglicht nicht nur die spätere Optimierung der Strategie, sondern liefert auch wertvolle Daten zum Verständnis der Entscheidungslogik der KI.

Einschränkungen: Reale Beschränkungen der technologischen Entwicklung

Überlegungen zur Modellauswahl

Das System verwendet derzeit vier KI-Modelle, deren Auswahl hauptsächlich auf folgenden Überlegungen beruht:

• ReaktionsgeschwindigkeitWährend Modelle wie Gemini und GPT-5 eine hohe Leistungsfähigkeit bieten, sind sie aufgrund ihrer hohen Reaktionslatenz für Echtzeit-Handelsszenarien ungeeignet.
• StabilitätsanforderungenDas ausgewählte Modell muss eine gute API-Stabilität und Serviceverfügbarkeit aufweisen.
• KosteneffizienzKontrollieren Sie die Kosten von API-Aufrufen bei gleichzeitiger Gewährleistung der Effektivität.

Die Systemarchitektur unterstützt eine flexible Erweiterung, sodass KI-Modelle je nach Bedarf hinzugefügt oder ersetzt werden können.

Herausforderungen des Verzögerungsproblems

Dies ist die größte technische Herausforderung, vor der wir aktuell stehen. Jedes KI-Modell benötigt mehrere bis zehn Sekunden für die Inferenz, wodurch es in einem schnelllebigen Handelsumfeld den optimalen Einstiegszeitpunkt verpassen kann. Im realen Handel treten häufig Diskrepanzen zwischen dem Entscheidungspreis und dem Ausführungspreis auf. Um dieses Problem zu lösen, ist eine generelle Verbesserung der KI-Inferenzgeschwindigkeit und ein effizienterer Mechanismus zur Parallelverarbeitung erforderlich.

Positionierung des Anwendungsszenarios

Das System eignet sich besser als Machbarkeitsnachweis und Forschungsinstrument denn für den direkten Einsatz im groß angelegten Live-Handel. Obwohl es bei Strategietests und der Analyse des KI-Verhaltens gute Ergebnisse liefert, müssen in praktischen Anwendungen Faktoren wie Latenz, Kosten und Stabilität berücksichtigt werden.

Fazit: Eine neue Richtung im KI-gestützten quantitativen Handel

Das Multi-KI-Modell-basierte Wettbewerbshandelssystem stellt eine bedeutende Erforschung der tiefen Integration von quantitativem Handel und künstlicher Intelligenz dar. Indem verschiedene KI-Modelle in einer virtuellen Umgebung gegeneinander antreten, lassen sich nicht nur die jeweiligen Stärken jedes Modells aufdecken, sondern auch intelligente Handelsstrategien entwickeln, die sich dynamisch an Marktveränderungen anpassen. Obwohl das aktuelle System noch technische Einschränkungen aufweist, liefert diese Forschung wertvolle Erkenntnisse und Erfahrungen für die zukünftige Entwicklung intelligenter Handelssysteme. Angesichts des kontinuierlichen Fortschritts der KI-Technologie und der stetig steigenden Rechenleistung wird erwartet, dass solche Systeme im Bereich des quantitativen Handels eine immer wichtigere Rolle spielen werden.

Interessierte Entwickler und Forscher sind herzlich eingeladen, den Open-Source-Code weiter zu verbessern und eigene Experimente durchzuführen. Der Reiz des quantitativen Handels liegt in den ständig neuen Möglichkeiten, die es zu entdecken gilt, und der Wettbewerb um KI-Modelle ist lediglich ein faszinierender Ausgangspunkt auf dieser Entdeckungsreise.

Strategie zur Unterstützung des Arbeitsablaufs: https://www.fmz.com/strategy/515841