Introducción: La evolución de las ideas desde Alpha Arena hasta las arenas autoconstruidas

La aparición de Alpha Arena ha causado revuelo en la comunidad de trading cuantitativo. Observar cómo los modelos de IA compiten por el dominio en las clasificaciones, con DeepSeek liderando un día y Qwen superándolo al siguiente, e incluso Grok liderando en las etapas iniciales, ha suscitado una pregunta interesante: dado que cada IA ​​tiene su propia “personalidad” y fortalezas únicas, ¿por qué no construir un sistema que les permita competir en tiempo real en el mismo entorno de trading y luego seleccionar dinámicamente el modelo con mejor rendimiento para ejecutar operaciones reales?

Esta idea puede parecer descabellada, pero, tras un análisis más profundo, resulta muy lógica. Las estrategias cuantitativas tradicionales suelen basarse en un único marco lógico, mientras que la diversidad de los modelos de IA nos ofrece nuevas posibilidades. Gracias a las herramientas de automatización de flujos de trabajo de la plataforma de trading cuantitativo del inventor, hemos implementado esta idea y creado este completo «Sistema de Trading de Luchas Internas con IA».

Diseño de sistemas: Construyendo un escenario competitivo para las IA

Toma de decisiones paralela multimodelo: cuatro sistemas de IA compitiendo en la misma etapa.

El sistema seleccionó cuatro modelos de IA con personalidades distintas como participantes en las operaciones:

• DeepSeek Chat V3.1Producto de una sólida formación en competencia cuantitativa, un analista racional con lógica clara y toma de decisiones metódica.
• Claude 4.5Un jugador equilibrado que busca la solución óptima entre el control del riesgo y el aprovechamiento de las oportunidades.
• Qwen 3 MaxLos representantes del Grupo Alibaba demostraron un desempeño estable en un entorno de mercado complejo.
• Grok 4Los productos de Elon Musk, el hombre más rico del mundo, a menudo provienen de perspectivas inesperadas.

Cada IA ​​recibe los mismos datos de mercado, pero genera decisiones de inversión independientes basadas en su propio entrenamiento y métodos de razonamiento. Este diseño garantiza la diversidad de estrategias y evita los puntos ciegos cognitivos que pueden existir en un modelo único.

Sistema de clasificación competitiva: rendimiento impulsado por la “vanidad”.

La principal innovación del sistema reside en la introducción de un mecanismo de clasificación en tiempo real. Cada IA ​​puede ver su posición actual entre todos los modelos, y esta “presión competitiva” se transmite a través de avisos cuidadosamente diseñados:

• estatus de liderazgo“Tu desempeño actual es bueno; continúa operando de forma agresiva para ampliar tu ventaja de ganancias.”
• estado inverso“Actualmente te estás quedando atrás; busca activamente más oportunidades de trading de alta calidad para ponerte al día y generar ganancias.”
• Etapa inicial¡La competencia acaba de comenzar! ¡Esta es una gran oportunidad para establecer una fundación rentable!

Este mecanismo de sugestión psicológica permite a los modelos de IA exhibir diferentes estilos de negociación bajo diferentes condiciones de estrés, aumentando así la adaptabilidad de la estrategia.

Participaciones virtuales sincronizadas con la negociación en tiempo real: un equilibrio entre seguridad y eficiencia

Lo ingenioso de este diseño es que utiliza una arquitectura de transacciones de dos niveles:

Capa de transacción virtualTodos los modelos de IA operan en un entorno basado en papel, calculando su rendimiento de pérdidas y ganancias y los cambios en la clasificación en tiempo real. capa de ejecución en tiempo realEl sistema identifica automáticamente el modelo con mejor rendimiento y sincroniza el estado de su posición virtual con la cuenta de negociación real.

Este diseño garantiza la seguridad de los fondos y permite la optimización dinámica de las estrategias, evitando el riesgo de que una IA no verificada manipule directamente fondos reales.

Implementación técnica: El vínculo completo entre los datos y la decisión

Análisis técnico en múltiples marcos temporales: Una percepción panorámica del mercado

El sistema proporciona a cada IA ​​datos de mercado en tres dimensiones:

• Gráfico diarioIdentificar las tendencias a largo plazo y los niveles clave de soporte y resistencia
• Gráfico por horaIdentificar cambios de tendencia a medio plazo y puntos de inflexión clave
• nivel gráfico de 5 minutosEncontrar puntos de entrada y salida precisos

Cada período de tiempo incluye los últimos 10 valores de indicadores técnicos clave como RSI, MACD, ATR y OBV, lo que garantiza que la IA pueda comprender plenamente el estado actual del mercado y su evolución histórica.

Interfaz estandarizada para la toma de decisiones: Simplificando la complejidad

Para garantizar la coherencia y la comparabilidad en la toma de decisiones, el sistema define cinco acciones de transacción estandarizadas:

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
];

Cada decisión debe ir acompañada de un razonamiento analítico conciso. Esto no solo nos permite seguir el proceso de pensamiento de la IA, sino que también proporciona datos que respaldan la optimización posterior de la estrategia.

Algoritmo de selección de modelo dinámico: Mecanismo de supervivencia del más apto

El sistema supervisa continuamente el rendimiento de las operaciones virtuales de todos los modelos de IA y emplea un mecanismo simple y eficaz de supervivencia del más apto:

// 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;
    }
});

Una vez que se descubre un nuevo modelo “campeón”, el sistema cambia inmediatamente al objetivo de negociación en vivo para garantizar que los fondos siempre sigan la estrategia con mejor rendimiento.

Aplicaciones prácticas

Diversos estilos de toma de decisiones

Mediante observación a largo plazo, se descubrió que los diferentes modelos de IA sí exhiben “personalidades” distintas:

1. diferencias en la preferencia por el riesgoEn mercados volátiles, los modelos conservadores tienden a esperar y ver qué sucede, mientras que los modelos agresivos están más dispuestos a aprovechar las oportunidades a corto plazo.
2. Múltiples perspectivas analíticasAnte los mismos indicadores técnicos, los distintos modelos los interpretan desde perspectivas completamente diferentes; esta diversidad aumenta la solidez de la estrategia.
3. El efecto competitivo es evidente.Las IA con una clasificación más baja tienden a volverse más agresivas, llegando incluso a aprovechar oportunidades de negociación inesperadas.

Sistema de monitoreo visual

El sistema proporciona paneles de monitorización en tiempo real en cuatro dimensiones:

• Estado de ejecución del modeloMuestra la toma de decisiones en tiempo real y las clasificaciones de rendimiento de varias IA.
• Análisis comparativo del rendimientoIndicadores históricos de rendimiento y riesgo del modelo de evaluación multidimensional
• Estado de las operaciones en tiempo realMuestra el modelo activo actual y el estado de seguimiento del fondo.
• Estadísticas generales del sistemaProporciona indicadores generales de estado operativo y de seguimiento de riesgos.

Características del sistema: El valor de la innovación

Diseño de incentivos emocionales

Introducir una mentalidad competitiva en el proceso de toma de decisiones de la IA es un experimento interesante. Las observaciones han demostrado que esta «sugestión psicológica» puede influir en el estilo de decisión de la IA. Las IA líderes tienden a ser más estables, mientras que las rezagadas muestran mayor agresividad. Si te interesan las técnicas para diseñar avisos, puedo compartir mis ideas sobre «cómo ejercer presión sobre la IA de forma eficaz» por separado.

La capacidad de autoevolución de las estrategias

En comparación con las estrategias estáticas tradicionales, este sistema puede cambiar automáticamente al modelo de IA con mejor rendimiento en función de las variaciones del mercado, lo que permite una evolución dinámica de la estrategia. Esta adaptabilidad resulta de gran valor en mercados financieros que cambian rápidamente.

Transparencia del proceso de toma de decisiones

El razonamiento detrás de cada decisión de la IA se registra y muestra íntegramente, eliminando el problema de la «caja negra» común en el trading algorítmico. Esta transparencia no solo facilita la optimización posterior de la estrategia, sino que también proporciona datos valiosos para comprender la lógica de toma de decisiones de la IA.

Limitaciones: Restricciones del mundo real en el desarrollo tecnológico

Consideraciones para la selección del modelo

Actualmente, el sistema utiliza cuatro modelos de IA, una selección basada principalmente en las siguientes consideraciones:

• Velocidad de respuestaSi bien modelos como Gemini y GPT-5 ofrecen un rendimiento potente, su alta latencia de respuesta los hace inadecuados para escenarios de negociación en tiempo real.
• Requisitos de estabilidadEl modelo seleccionado debe tener buena estabilidad de API y disponibilidad de servicio.
• RentabilidadControle los costes de las llamadas a la API garantizando al mismo tiempo su eficacia.

La arquitectura del sistema admite una expansión flexible, lo que permite añadir o sustituir modelos de IA según las necesidades reales.

Desafíos del problema de la demora

Este es el mayor desafío técnico al que nos enfrentamos actualmente. Cada modelo de IA requiere entre varios y decenas de segundos de inferencia, lo que puede provocar que no encuentre el mejor punto de entrada en un entorno de negociación de alta velocidad. En la práctica, suelen existir discrepancias entre el precio de decisión y el precio de ejecución. Para solucionar este problema, es necesario mejorar la velocidad de inferencia de la IA y desarrollar un mecanismo de procesamiento paralelo más eficiente.

Posicionamiento del escenario de aplicación

El sistema resulta más adecuado como herramienta de prueba de concepto e investigación que para su uso directo en operaciones reales a gran escala. Si bien ofrece un buen rendimiento en pruebas de estrategias y análisis del comportamiento de la IA, en aplicaciones prácticas es necesario considerar factores como la latencia, el coste y la estabilidad.

Conclusión: Una nueva dirección en el trading cuantitativo impulsado por IA

El sistema de trading competitivo con múltiples modelos de IA representa una exploración significativa de la profunda integración del trading cuantitativo y la inteligencia artificial. Al permitir que diferentes modelos de IA compitan en un entorno virtual, es posible no solo descubrir las fortalezas únicas de cada modelo, sino también construir estrategias de trading inteligentes que se adaptan dinámicamente a los cambios del mercado. Si bien el sistema actual aún presenta limitaciones técnicas, esta exploración proporciona información y experiencia valiosas para el desarrollo futuro de sistemas de trading inteligentes. Con el continuo avance de la tecnología de IA y la constante mejora de la potencia de cómputo, se cree que dichos sistemas desempeñarán un papel cada vez más importante en el campo del trading cuantitativo.

Para desarrolladores e investigadores interesados, se agradecen las mejoras y experimentos basados ​​en el código abierto. El atractivo del trading cuantitativo reside en las constantes posibilidades que aguardan ser exploradas, y la competición de modelos de IA es solo un punto de partida fascinante en este camino de exploración.

Estrategia de flujo de trabajo de apoyo: https://www.fmz.com/strategy/515841