परिचय: अल्फा एरिना से स्व-निर्मित एरिना तक विचारों का विकास

अल्फा एरिना के उद्भव ने क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग समुदाय में हलचल मचा दी है। एआई मॉडलों को लीडरबोर्ड पर प्रभुत्व के लिए प्रतिस्पर्धा करते देखना, जिसमें एक दिन डीपसीक सबसे आगे होता है और अगले दिन क्वेन आगे निकल जाता है, और ग्रोक भी शुरुआती चरणों में बढ़त बनाए रखता है, एक दिलचस्प सवाल को जन्म देता है: चूँकि प्रत्येक एआई का अपना विशिष्ट “व्यक्तित्व” और ताकत होती है, तो क्यों न एक ऐसी प्रणाली बनाई जाए जो उन्हें एक ही ट्रेडिंग वातावरण में वास्तविक समय में प्रतिस्पर्धा करने की अनुमति दे, और फिर वास्तविक ट्रेडों को निष्पादित करने के लिए गतिशील रूप से सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने वाले मॉडल का चयन करे?

यह विचार थोड़ा अजीब लगता है, लेकिन गहराई से जाँच करने पर, यह पूरी तरह से सार्थक लगता है। पारंपरिक मात्रात्मक रणनीतियाँ अक्सर एक ही तार्किक ढाँचे पर निर्भर करती हैं, जबकि AI मॉडलों की विविधता हमें नई संभावनाएँ प्रदान करती है। आविष्कारक के मात्रात्मक ट्रेडिंग प्लेटफ़ॉर्म के वर्कफ़्लो ऑटोमेशन टूल्स का उपयोग करके, हमने इस विचार को क्रियान्वित किया है और यह संपूर्ण “AI इनफ़ाइटिंग ट्रेडिंग सिस्टम” बनाया है।

सिस्टम डिज़ाइन: एआई के लिए एक प्रतिस्पर्धी मंच का निर्माण

बहु-मॉडल समानांतर निर्णय-प्रक्रिया: चार AI प्रणालियाँ एक ही मंच पर प्रतिस्पर्धा कर रही हैं

सिस्टम ने ट्रेडिंग प्रतिभागियों के रूप में अलग-अलग व्यक्तित्व वाले चार एआई मॉडल का चयन किया:

• DeepSeek Chat V3.1मात्रात्मक प्रतियोगिताओं में स्नातक, स्पष्ट तर्क और व्यवस्थित निर्णय लेने वाला एक तर्कसंगत विश्लेषक।
• Claude 4.5एक संतुलित खिलाड़ी जो जोखिम नियंत्रण और अवसर का लाभ उठाने के बीच इष्टतम समाधान की तलाश करता है।
• Qwen 3 Maxअलीबाबा समूह के प्रतिनिधियों ने जटिल बाजार परिवेश में स्थिर प्रदर्शन प्रदर्शित किया।
• Grok 4दुनिया के सबसे अमीर आदमी एलन मस्क के उत्पाद अक्सर अप्रत्याशित दृष्टिकोण से आते हैं।

प्रत्येक AI को समान बाज़ार डेटा इनपुट प्राप्त होता है, लेकिन वह अपनी प्रशिक्षण पृष्ठभूमि और तर्क विधियों के आधार पर स्वतंत्र व्यापारिक निर्णय लेता है। यह डिज़ाइन रणनीति विविधता सुनिश्चित करता है और एकल मॉडल में मौजूद संज्ञानात्मक अंध बिंदुओं से बचाता है।

प्रतिस्पर्धी रैंकिंग प्रणाली: “घमंड” से प्रेरित प्रदर्शन

इस प्रणाली का मुख्य नवाचार एक वास्तविक समय रैंकिंग तंत्र की शुरुआत में निहित है। प्रत्येक AI सभी मॉडलों के बीच अपनी वर्तमान रैंकिंग देख सकता है, और यह “प्रतिस्पर्धी दबाव” सावधानीपूर्वक डिज़ाइन किए गए संकेतों के माध्यम से व्यक्त किया जाता है:

• अग्रणी स्थिति“आप अभी अच्छा प्रदर्शन कर रहे हैं; अपने लाभ को बढ़ाने के लिए आक्रामक तरीके से व्यापार करना जारी रखें।”
• पिछड़ा राज्य“आप वर्तमान में पिछड़ रहे हैं; आगे बढ़ने और लाभ कमाने के लिए सक्रिय रूप से अधिक उच्च गुणवत्ता वाले व्यापारिक अवसरों की तलाश करें।”
• प्रारंभिक चरण“प्रतियोगिता अभी शुरू हुई है! यह एक लाभदायक आधार स्थापित करने का एक शानदार अवसर है!”

यह मनोवैज्ञानिक सुझाव तंत्र एआई मॉडल को विभिन्न तनाव स्थितियों के तहत विभिन्न व्यापारिक शैलियों को प्रदर्शित करने की अनुमति देता है, जिससे रणनीति की अनुकूलन क्षमता बढ़ जाती है।

लाइव ट्रेडिंग के साथ समन्वयित वर्चुअल होल्डिंग्स: सुरक्षा और दक्षता के बीच संतुलन

इस डिज़ाइन का चतुर हिस्सा यह है कि यह दो-स्तरीय लेनदेन वास्तुकला का उपयोग करता है:

आभासी लेनदेन परतसभी एआई मॉडल कागज-आधारित वातावरण में व्यापार करते हैं, अपने लाभ और हानि प्रदर्शन की गणना करते हैं और वास्तविक समय में परिवर्तनों की रैंकिंग करते हैं। वास्तविक समय निष्पादन परतसिस्टम स्वचालित रूप से सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने वाले मॉडल की पहचान करता है और उसकी आभासी स्थिति को वास्तविक ट्रेडिंग खाते के साथ सिंक्रनाइज़ करता है।

यह डिजाइन रणनीतियों के गतिशील अनुकूलन को सक्षम करते हुए धन की सुरक्षा सुनिश्चित करता है, तथा असत्यापित एआई को वास्तविक धन में सीधे हेरफेर करने की अनुमति देने के जोखिम से बचाता है।

तकनीकी कार्यान्वयन: डेटा से निर्णय तक का संपूर्ण संबंध

बहु-समय-सीमा तकनीकी विश्लेषण: एक व्यापक बाजार धारणा

यह प्रणाली प्रत्येक AI को तीन आयामों में बाजार डेटा प्रदान करती है:

• दैनिक चार्ट: दीर्घकालिक रुझान और प्रमुख समर्थन और प्रतिरोध स्तरों को कैप्चर करें
• प्रति घंटा चार्टमध्यम अवधि के रुझान परिवर्तनों और प्रमुख मोड़ों की पहचान करना
• 5-मिनट का चार्ट स्तरसटीक प्रवेश और निकास बिंदु ढूँढना

प्रत्येक समय-सीमा में आरएसआई, एमएसीडी, एटीआर और ओबीवी जैसे मुख्य तकनीकी संकेतकों के नवीनतम 10 मूल्य शामिल हैं, जो यह सुनिश्चित करते हैं कि एआई वर्तमान बाजार स्थिति और ऐतिहासिक विकास को पूरी तरह से समझ सकता है।

मानकीकृत निर्णय लेने वाला इंटरफ़ेस: जटिलता को सरल बनाना

निर्णय लेने में स्थिरता और तुलनीयता सुनिश्चित करने के लिए, प्रणाली पांच मानकीकृत लेनदेन क्रियाओं को परिभाषित करती है:

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
];

प्रत्येक निर्णय के साथ संक्षिप्त विश्लेषणात्मक तर्क भी होना चाहिए। इससे न केवल हमें एआई की विचार प्रक्रिया पर नज़र रखने में मदद मिलती है, बल्कि आगे की रणनीति अनुकूलन के लिए डेटा समर्थन भी मिलता है।

गतिशील मॉडल चयन एल्गोरिथ्म: योग्यतम तंत्र की उत्तरजीविता

यह प्रणाली सभी AI मॉडलों के आभासी व्यापार प्रदर्शन की निरंतर निगरानी करती है और एक सरल और प्रभावी सर्वाइवल-ऑफ-द-फिटेस्ट तंत्र का उपयोग करती है:

// 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;
    }
});

एक बार जब कोई नया “चैंपियन” मॉडल खोज लिया जाता है, तो सिस्टम तुरंत लाइव ट्रेडिंग लक्ष्य पर स्विच कर देता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि फंड हमेशा सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने वाली रणनीति का पालन करें।

व्यावहारिक अनुप्रयोगों

विविध निर्णय लेने की शैलियाँ

दीर्घकालिक अवलोकन के माध्यम से, यह पाया गया कि विभिन्न AI मॉडल वास्तव में अलग-अलग “व्यक्तित्व” प्रदर्शित करते हैं:

1. जोखिम वरीयता अंतरअस्थिर बाजारों में रूढ़िवादी मॉडल प्रतीक्षा करने और देखने की प्रवृत्ति रखते हैं, जबकि आक्रामक मॉडल अल्पकालिक अवसरों को आजमाने के लिए अधिक इच्छुक होते हैं।
2. बहुविध विश्लेषणात्मक दृष्टिकोणजब समान तकनीकी संकेतकों का सामना किया जाता है, तो विभिन्न मॉडल उन्हें पूरी तरह से अलग-अलग दृष्टिकोणों से व्याख्या करते हैं; यह विविधता रणनीति की मजबूती को बढ़ाती है।
3. प्रतिस्पर्धात्मक प्रभाव स्पष्ट है।निचले स्तर पर रैंक किए गए AI अधिक आक्रामक हो जाते हैं, कभी-कभी अप्रत्याशित व्यापारिक अवसरों का भी लाभ उठा लेते हैं।

दृश्य निगरानी प्रणाली

यह प्रणाली चार आयामों में वास्तविक समय निगरानी पैनल प्रदान करती है:

• मॉडल की चालू स्थितिविभिन्न AI की वास्तविक समय निर्णय लेने और प्रदर्शन रैंकिंग प्रदर्शित करता है।
• प्रदर्शन तुलना विश्लेषणबहुआयामी मूल्यांकन मॉडल का ऐतिहासिक प्रदर्शन और जोखिम संकेतक
• वास्तविक समय व्यापार स्थितिवर्तमान में सक्रिय मॉडल और फंड ट्रैकिंग स्थिति प्रदर्शित करता है।
• सिस्टम के समग्र आँकड़ेसमग्र परिचालन स्थिति और जोखिम निगरानी संकेतक प्रदान करता है।

सिस्टम विशेषताएँ: नवाचार का मूल्य

भावनात्मक प्रोत्साहन डिजाइन

एआई निर्णय लेने की प्रक्रिया में प्रतिस्पर्धी मानसिकता का समावेश एक दिलचस्प प्रयोग है। अवलोकनों से पता चला है कि यह “मनोवैज्ञानिक सुझाव” वास्तव में एआई की निर्णय लेने की शैली को प्रभावित कर सकता है। अग्रणी एआई अधिक स्थिर होते हैं, जबकि पिछड़े एआई अधिक आक्रामकता प्रदर्शित करते हैं। यदि आप प्रॉम्प्ट डिज़ाइन करने की तकनीकों में रुचि रखते हैं, तो मैं “एआई पर दबाव को सुंदर ढंग से कैसे लागू करें” पर अपनी अंतर्दृष्टि अलग से साझा कर सकता हूँ।

रणनीतियों की आत्म-विकासात्मक क्षमता

पारंपरिक स्थिर रणनीतियों की तुलना में, यह प्रणाली बाज़ार के माहौल में बदलाव के आधार पर स्वचालित रूप से सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने वाले एआई मॉडल पर स्विच कर सकती है, जिससे रणनीति का गतिशील विकास संभव होता है। तेज़ी से बदलते वित्तीय बाज़ारों में यह अनुकूलनशीलता काफ़ी महत्वपूर्ण है।

निर्णय लेने की प्रक्रिया में पारदर्शिता

प्रत्येक AI निर्णय के पीछे का तर्क पूरी तरह से रिकॉर्ड और प्रदर्शित किया जाता है, जिससे एल्गोरिथम ट्रेडिंग में आमतौर पर पाई जाने वाली “ब्लैक बॉक्स” समस्या समाप्त हो जाती है। यह पारदर्शिता न केवल रणनीति के बाद के अनुकूलन को सुगम बनाती है, बल्कि AI के निर्णय लेने के तर्क को समझने के लिए मूल्यवान डेटा भी प्रदान करती है।

सीमाएँ: तकनीकी विकास में वास्तविक दुनिया की बाधाएँ

मॉडल चयन के लिए विचार

यह प्रणाली वर्तमान में चार एआई मॉडलों का उपयोग करती है, जिनका चयन मुख्यतः निम्नलिखित विचारों पर आधारित है:

• प्रतिक्रिया की गतिजबकि जेमिनी और जीपीटी-5 जैसे मॉडल शक्तिशाली प्रदर्शन प्रदान करते हैं, उनकी उच्च प्रतिक्रिया विलंबता उन्हें वास्तविक समय के व्यापार परिदृश्यों के लिए अनुपयुक्त बनाती है।
• स्थिरता आवश्यकताएँचयनित मॉडल में अच्छी API स्थिरता और सेवा उपलब्धता होनी चाहिए।
• लागत प्रभावशीलताप्रभावशीलता सुनिश्चित करते हुए API कॉल लागत को नियंत्रित करें।

सिस्टम आर्किटेक्चर लचीले विस्तार का समर्थन करता है, जिससे वास्तविक आवश्यकताओं के अनुसार AI मॉडल को जोड़ा या प्रतिस्थापित किया जा सकता है।

विलंब की समस्या की चुनौतियाँ

यह वर्तमान में हमारे सामने सबसे बड़ी तकनीकी चुनौती है। प्रत्येक AI मॉडल को अनुमान लगाने में कई से दसियों सेकंड का समय लगता है, जिसके कारण तेज़-तर्रार ट्रेडिंग वातावरण में यह सर्वोत्तम प्रवेश बिंदु से चूक सकता है। वास्तविक ट्रेडिंग में, निर्णय मूल्य और निष्पादन मूल्य के बीच अक्सर विसंगतियाँ होती हैं। इस समस्या के समाधान के लिए AI अनुमान की गति में समग्र सुधार और एक अधिक कुशल समानांतर प्रसंस्करण तंत्र की आवश्यकता है।

अनुप्रयोग परिदृश्य स्थिति निर्धारण

यह प्रणाली बड़े पैमाने पर लाइव ट्रेडिंग में सीधे इस्तेमाल की तुलना में अवधारणा-प्रमाण और शोध उपकरण के रूप में बेहतर अनुकूल है। हालाँकि यह रणनीति परीक्षण और एआई व्यवहार विश्लेषण में अच्छा प्रदर्शन करती है, लेकिन व्यावहारिक अनुप्रयोगों में विलंबता, लागत और स्थिरता जैसे कारकों पर विचार करना आवश्यक है।

निष्कर्ष: एआई-संचालित मात्रात्मक व्यापार में एक नई दिशा

बहु-एआई मॉडल प्रतिस्पर्धी ट्रेडिंग प्रणाली, मात्रात्मक ट्रेडिंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के गहन एकीकरण की एक महत्वपूर्ण खोज का प्रतिनिधित्व करती है। विभिन्न एआई मॉडलों को एक आभासी वातावरण में प्रतिस्पर्धा करने की अनुमति देकर, न केवल प्रत्येक मॉडल की अनूठी खूबियों की खोज करना संभव है, बल्कि बाजार में बदलावों के साथ गतिशील रूप से अनुकूलन करने वाली बुद्धिमान ट्रेडिंग रणनीतियाँ भी बनाना संभव है। हालाँकि वर्तमान प्रणाली में अभी भी तकनीकी सीमाएँ हैं, यह खोज बुद्धिमान ट्रेडिंग प्रणालियों के भविष्य के विकास के लिए मूल्यवान अंतर्दृष्टि और अनुभव प्रदान करती है। एआई तकनीक की निरंतर प्रगति और कंप्यूटिंग शक्ति में निरंतर सुधार के साथ, यह माना जाता है कि ऐसी प्रणालियाँ मात्रात्मक ट्रेडिंग के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएँगी।

इच्छुक डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के लिए, ओपन-सोर्स कोड पर आधारित और भी सुधार और प्रयोग स्वागत योग्य हैं। मात्रात्मक व्यापार का आकर्षण हमेशा मौजूद नई संभावनाओं में निहित है, जिनका अन्वेषण किया जाना बाकी है, और एआई मॉडल प्रतियोगिता इस अन्वेषण यात्रा का एक आकर्षक प्रारंभिक बिंदु मात्र है।

सहायक वर्कफ़्लो रणनीति: https://www.fmz.com/strategy/515841