Pendahuluan: Evolusi Ide dari Alpha Arena ke Arena yang Dibangun Sendiri

Kemunculan Alpha Arena telah menimbulkan kehebohan di komunitas perdagangan kuantitatif. Menyaksikan model-model AI bersaing untuk mendominasi papan peringkat, dengan DeepSeek memimpin di hari pertama dan Qwen menyalip di hari berikutnya, dan Grok bahkan memimpin di tahap awal, telah memicu pertanyaan menarik: karena setiap AI memiliki “kepribadian” dan kekuatannya sendiri yang unik, mengapa tidak membangun sistem yang memungkinkan mereka bersaing secara real-time di lingkungan perdagangan yang sama, lalu secara dinamis memilih model dengan performa terbaik untuk mengeksekusi perdagangan nyata?

Ide ini terdengar agak gila, tetapi setelah ditelusuri lebih lanjut, ide ini sangat masuk akal. Strategi kuantitatif tradisional seringkali bergantung pada satu kerangka kerja logis, sementara keragaman model AI menawarkan kemungkinan baru. Dengan memanfaatkan alat otomatisasi alur kerja dari platform perdagangan kuantitatif milik penemu, kami telah menerapkan ide ini dan membangun “Sistem Perdagangan Pertikaian AI” yang lengkap.

Desain Sistem: Membangun Panggung Kompetitif untuk AI

Pengambilan keputusan paralel multi-model: Empat sistem AI bersaing di panggung yang sama

Sistem memilih empat model AI dengan kepribadian berbeda sebagai peserta perdagangan:

• DeepSeek Chat V3.1Lulusan kompetisi kuantitatif, analis rasional dengan logika jelas dan pengambilan keputusan metodis.
• Claude 4.5Pemain seimbang yang mencari solusi optimal antara pengendalian risiko dan pemanfaatan peluang.
• Qwen 3 MaxPerwakilan Alibaba Group menunjukkan kinerja yang stabil dalam lingkungan pasar yang kompleks.
• Grok 4Produk Elon Musk, orang terkaya di dunia, sering kali datang dari perspektif yang tidak terduga.

Setiap AI menerima input data pasar yang sama, tetapi menghasilkan keputusan perdagangan independen berdasarkan latar belakang pelatihan dan metode penalarannya sendiri. Desain ini memastikan keberagaman strategi dan menghindari titik buta kognitif yang mungkin ada dalam satu model.

Sistem peringkat kompetitif: kinerja didorong oleh “kesombongan”

Inovasi inti sistem ini terletak pada pengenalan mekanisme pemeringkatan waktu nyata. Setiap AI dapat melihat peringkatnya saat ini di antara semua model, dan “tekanan kompetitif” ini disampaikan melalui perintah yang dirancang dengan cermat:

• Status terkemuka“Anda berkinerja baik saat ini; teruslah berdagang secara agresif untuk memperluas keunggulan keuntungan Anda.”
• keadaan terbelakang“Anda saat ini tertinggal; secara aktif mencari peluang perdagangan berkualitas tinggi untuk mengejar ketertinggalan dan menghasilkan keuntungan.”
• Tahap awalKompetisi baru saja dimulai! Ini kesempatan bagus untuk membangun fondasi yang menguntungkan!

Mekanisme sugesti psikologis ini memungkinkan model AI untuk menunjukkan gaya perdagangan yang berbeda dalam kondisi tekanan yang berbeda, sehingga meningkatkan kemampuan beradaptasi strategi.

Kepemilikan virtual disinkronkan dengan perdagangan langsung: keseimbangan antara keamanan dan efisiensi

Bagian cerdas dari desain ini adalah ia menggunakan arsitektur transaksi dua tingkat:

Lapisan Transaksi VirtualSemua model AI berdagang dalam lingkungan berbasis kertas, menghitung kinerja untung rugi dan memberi peringkat perubahan secara real time. Lapisan eksekusi waktu nyataSistem secara otomatis mengidentifikasi model dengan kinerja terbaik dan menyinkronkan status posisi virtualnya dengan akun perdagangan riil.

Desain ini memastikan keamanan dana sekaligus memungkinkan pengoptimalan strategi yang dinamis, menghindari risiko AI yang tidak terverifikasi dapat memanipulasi dana nyata secara langsung.

Implementasi Teknis: Hubungan Lengkap dari Data ke Keputusan

Analisis teknis multi-kerangka waktu: Persepsi pasar panorama

Sistem ini menyediakan setiap AI dengan data pasar dalam tiga dimensi:

• Grafik harian: Menangkap tren jangka panjang dan level support dan resistance utama
• grafik per jamMengidentifikasi perubahan tren jangka menengah dan titik balik utama
• Level grafik 5 menitMenemukan titik masuk dan keluar yang tepat

Setiap kerangka waktu mencakup 10 nilai terbaru dari indikator teknis inti seperti RSI, MACD, ATR, dan OBV, memastikan bahwa AI dapat sepenuhnya memahami keadaan pasar saat ini dan evolusi historis.

Antarmuka pengambilan keputusan standar: Menyederhanakan kompleksitas

Untuk memastikan konsistensi dan keterbandingan dalam pengambilan keputusan, sistem ini mendefinisikan lima tindakan transaksi standar:

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
];

Setiap keputusan harus disertai dengan penalaran analitis yang ringkas. Hal ini tidak hanya memungkinkan kita melacak proses berpikir AI, tetapi juga memberikan dukungan data untuk optimasi strategi selanjutnya.

Algoritma Pemilihan Model Dinamis: Mekanisme Kelangsungan Hidup yang Terkuat

Sistem ini terus memantau kinerja perdagangan virtual semua model AI dan menggunakan mekanisme survival-of-the-fittest yang sederhana dan efektif:

// 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;
    }
});

Setelah model “juara” baru ditemukan, sistem segera beralih ke target perdagangan langsung untuk memastikan bahwa dana selalu mengikuti strategi berkinerja terbaik.

Aplikasi Praktis

Beragam gaya pengambilan keputusan

Melalui pengamatan jangka panjang, ditemukan bahwa model AI yang berbeda memang menunjukkan “kepribadian” yang berbeda:

1. Perbedaan preferensi risikoDalam pasar yang fluktuatif, model konservatif cenderung menunggu dan melihat, sementara model agresif lebih bersedia mencoba peluang jangka pendek.
2. Berbagai perspektif analitisKetika dihadapkan pada indikator teknis yang sama, model yang berbeda menafsirkannya dari perspektif yang sangat berbeda; keberagaman ini meningkatkan ketahanan strategi.
3. Efek kompetitifnya jelas.AI yang berperingkat lebih rendah cenderung menjadi lebih agresif, terkadang bahkan memanfaatkan peluang perdagangan yang tidak terduga.

Sistem pemantauan visual

Sistem ini menyediakan panel pemantauan waktu nyata dalam empat dimensi:

• Status model berjalanMenampilkan pengambilan keputusan dan peringkat kinerja berbagai AI secara real-time.
• Analisis Perbandingan KinerjaIndikator kinerja historis dan risiko dari model evaluasi multidimensi
• Status perdagangan waktu nyataMenampilkan model yang saat ini aktif dan status pelacakan dana.
• Statistik keseluruhan sistemMenyediakan status operasional keseluruhan dan indikator pemantauan risiko.

Fitur Sistem: Nilai Inovasi

Desain insentif emosional

Memperkenalkan pola pikir kompetitif ke dalam proses pengambilan keputusan AI merupakan eksperimen yang menarik. Observasi menunjukkan bahwa “sugesti psikologis” ini memang dapat memengaruhi gaya pengambilan keputusan AI. AI yang unggul cenderung lebih stabil, sementara AI yang tertinggal menunjukkan agresi yang lebih besar. Jika Anda tertarik dengan teknik merancang prompt, saya dapat berbagi wawasan saya tentang “cara memberikan tekanan pada AI secara elegan” secara terpisah.

Kemampuan strategi untuk berevolusi sendiri

Dibandingkan dengan strategi statis tradisional, sistem ini dapat secara otomatis beralih ke model AI berkinerja terbaik berdasarkan perubahan lingkungan pasar, memungkinkan evolusi strategi yang dinamis. Kemampuan adaptasi ini sangat berharga dalam pasar keuangan yang berubah dengan cepat.

Transparansi proses pengambilan keputusan

Rasional di balik setiap keputusan AI terekam dan ditampilkan sepenuhnya, memecahkan masalah “kotak hitam” yang umum ditemukan dalam perdagangan algoritmik. Transparansi ini tidak hanya memfasilitasi optimalisasi strategi di kemudian hari, tetapi juga menyediakan data berharga untuk memahami logika pengambilan keputusan AI.

Keterbatasan: Kendala dunia nyata dalam pengembangan teknologi

Pertimbangan untuk pemilihan model

Sistem saat ini menggunakan empat model AI, pemilihannya terutama didasarkan pada pertimbangan berikut:

• Kecepatan responsSementara model seperti Gemini dan GPT-5 menawarkan kinerja yang kuat, latensi responsnya yang tinggi membuatnya tidak cocok untuk skenario perdagangan waktu nyata.
• Persyaratan stabilitasModel yang dipilih perlu memiliki stabilitas API dan ketersediaan layanan yang baik.
• Efektivitas biayaKontrol biaya panggilan API sambil memastikan efektivitas.

Arsitektur sistem mendukung perluasan yang fleksibel, yang memungkinkan model AI ditambahkan atau diganti sesuai kebutuhan aktual.

Tantangan masalah penundaan

Inilah tantangan teknis terbesar yang kita hadapi saat ini. Setiap model AI membutuhkan waktu inferensi beberapa hingga puluhan detik, yang dapat menyebabkannya kehilangan titik masuk terbaik dalam lingkungan perdagangan yang serba cepat. Dalam perdagangan aktual, seringkali terdapat perbedaan antara harga keputusan dan harga eksekusi. Masalah ini membutuhkan peningkatan kecepatan inferensi AI secara menyeluruh dan mekanisme pemrosesan paralel yang lebih efisien untuk mengatasinya.

Penentuan posisi skenario aplikasi

Sistem ini lebih cocok sebagai alat pembuktian konsep dan penelitian daripada untuk penggunaan langsung dalam perdagangan langsung berskala besar. Meskipun berkinerja baik dalam pengujian strategi dan analisis perilaku AI, faktor-faktor seperti latensi, biaya, dan stabilitas perlu dipertimbangkan dalam aplikasi praktis.

Kesimpulan: Arah Baru dalam Perdagangan Kuantitatif Berbasis AI

Sistem perdagangan kompetitif model multi-AI merupakan eksplorasi signifikan terhadap integrasi mendalam antara perdagangan kuantitatif dan kecerdasan buatan. Dengan memungkinkan berbagai model AI untuk bersaing dalam lingkungan virtual, kita tidak hanya dapat menemukan kekuatan unik masing-masing model, tetapi juga membangun strategi perdagangan cerdas yang beradaptasi secara dinamis terhadap perubahan pasar. Meskipun sistem saat ini masih memiliki keterbatasan teknis, eksplorasi ini memberikan wawasan dan pengalaman berharga bagi pengembangan sistem perdagangan cerdas di masa mendatang. Dengan kemajuan teknologi AI yang berkelanjutan dan peningkatan daya komputasi yang konstan, sistem semacam ini diyakini akan memainkan peran yang semakin penting dalam bidang perdagangan kuantitatif.

Bagi para pengembang dan peneliti yang tertarik, penyempurnaan dan eksperimen lebih lanjut berdasarkan kode sumber terbuka sangat diharapkan. Daya tarik perdagangan kuantitatif terletak pada kemungkinan-kemungkinan baru yang selalu ada dan menunggu untuk dieksplorasi, dan kompetisi model AI hanyalah titik awal yang menarik dalam perjalanan eksplorasi ini.

Mendukung strategi alur kerja: https://www.fmz.com/strategy/515841