Pengenalan: Evolusi Idea daripada Arena Alpha kepada Arena Binaan Sendiri

Kemunculan Alpha Arena telah menyebabkan kekecohan dalam komuniti perdagangan kuantitatif. Melihat model AI bersaing untuk mendominasi papan pendahulu, dengan DeepSeek mendahului satu hari dan Qwen memintas seterusnya, dan Grok malah mendahului pada peringkat awal, telah mencetuskan persoalan yang menarik: memandangkan setiap AI mempunyai “personaliti” dan kekuatan tersendiri, mengapa tidak membina sistem yang membolehkan mereka bersaing dalam masa nyata dalam persekitaran dagangan yang sama, dan kemudian memilih model perdagangan yang berprestasi terbaik secara dinamik?

Idea ini kedengaran agak gila, tetapi apabila diteliti lebih dekat, ia sangat masuk akal. Strategi kuantitatif tradisional sering bergantung pada satu rangka kerja logik, manakala kepelbagaian model AI menawarkan kita kemungkinan baharu. Dengan menggunakan alat automasi aliran kerja platform dagangan kuantitatif pencipta, kami telah melaksanakan idea ini dan membina “Sistem Dagangan Pertarungan AI” yang lengkap ini.

Reka Bentuk Sistem: Membina Peringkat Persaingan untuk AI

Pembuatan keputusan selari berbilang model: Empat sistem AI bersaing di peringkat yang sama

Sistem ini memilih empat model AI dengan personaliti yang berbeza sebagai peserta perdagangan:

• DeepSeek Chat V3.1Produk latar belakang persaingan kuantitatif, penganalisis rasional dengan logik yang jelas dan membuat keputusan berkaedah.
• Claude 4.5Pemain seimbang yang mencari penyelesaian optimum antara kawalan risiko dan merebut peluang.
• Qwen 3 MaxWakil Kumpulan Alibaba menunjukkan prestasi yang stabil dalam persekitaran pasaran yang kompleks.
• Grok 4Produk Elon Musk, orang terkaya di dunia, selalunya datang dari perspektif yang tidak dijangka.

Setiap AI menerima input data pasaran yang sama, tetapi menjana keputusan perdagangan bebas berdasarkan latar belakang latihan dan kaedah penaakulannya sendiri. Reka bentuk ini memastikan kepelbagaian strategi dan mengelakkan titik buta kognitif yang mungkin wujud dalam satu model.

Sistem ranking yang kompetitif: prestasi didorong oleh “kesombongan”

Inovasi teras sistem terletak pada pengenalan mekanisme penarafan masa nyata. Setiap AI boleh melihat kedudukan semasanya di kalangan semua model, dan “tekanan kompetitif” ini disampaikan melalui gesaan yang direka dengan teliti:

• Status terkemuka“Anda berprestasi baik sekarang; teruskan berdagang secara agresif untuk melanjutkan kelebihan keuntungan anda.”
• keadaan mundur“Anda kini ketinggalan; aktif mencari lebih banyak peluang dagangan berkualiti tinggi untuk mengejar dan menjana keuntungan.”
• Peringkat permulaan“Pertandingan baru sahaja bermula! Ini adalah peluang yang baik untuk menubuhkan asas yang menguntungkan!”

Mekanisme cadangan psikologi ini membolehkan model AI mempamerkan gaya dagangan yang berbeza di bawah keadaan tekanan yang berbeza, dengan itu meningkatkan kebolehsesuaian strategi.

Pegangan maya disegerakkan dengan perdagangan langsung: keseimbangan antara keselamatan dan kecekapan

Bahagian bijak reka bentuk ini ialah ia menggunakan seni bina transaksi dua peringkat:

Lapisan Transaksi MayaSemua model AI berdagang dalam persekitaran berasaskan kertas, mengira prestasi untung rugi dan perubahan kedudukan mereka dalam masa nyata. Lapisan pelaksanaan masa nyataSistem secara automatik mengenal pasti model berprestasi terbaik dan menyegerakkan status kedudukan mayanya ke akaun dagangan sebenar.

Reka bentuk ini memastikan keselamatan dana sambil membolehkan strategi pengoptimuman dinamik, mengelakkan risiko membenarkan AI yang tidak disahkan memanipulasi dana sebenar secara langsung.

Pelaksanaan Teknikal: Pautan Lengkap dari Data ke Keputusan

Analisis teknikal pelbagai jangka masa: Persepsi pasaran panoramik

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

• Carta harian: Tangkap arah aliran jangka panjang dan tahap sokongan dan rintangan utama
• Carta setiap jamMengenal pasti perubahan arah aliran jangka sederhana dan titik perubahan utama
• Tahap carta 5 minitMencari titik masuk dan keluar yang tepat

Setiap jangka masa termasuk 10 nilai terkini penunjuk teknikal teras seperti RSI, MACD, ATR dan OBV, memastikan AI dapat memahami sepenuhnya keadaan pasaran semasa dan evolusi sejarah.

Antara muka membuat keputusan standard: Memudahkan kerumitan

Untuk memastikan ketekalan dan kebolehbandingan dalam membuat keputusan, sistem mentakrifkan lima tindakan transaksi piawai:

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 mesti disertakan dengan alasan analitikal yang ringkas. Ini bukan sahaja membolehkan kami menjejaki proses pemikiran AI tetapi juga menyediakan sokongan data untuk pengoptimuman strategi seterusnya.

Algoritma Pemilihan Model Dinamik: Kemandirian Mekanisme Tercergas

Sistem ini terus memantau prestasi dagangan maya semua model AI dan menggunakan mekanisme survival-of-the-test yang mudah dan berkesan:

// 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;
    }
});

Sebaik sahaja model “juara” baharu ditemui, sistem segera beralih kepada sasaran dagangan langsung untuk memastikan dana sentiasa mengikut strategi berprestasi terbaik.

Aplikasi Praktikal

Gaya membuat keputusan yang pelbagai

Melalui pemerhatian jangka panjang, didapati bahawa model AI yang berbeza sememangnya mempamerkan “personaliti” yang berbeza:

1. Perbezaan keutamaan risikoDalam pasaran yang tidak menentu, model konservatif cenderung untuk menunggu dan melihat, manakala model yang agresif lebih bersedia untuk mencuba peluang jangka pendek.
2. Pelbagai perspektif analitikalApabila berhadapan dengan penunjuk teknikal yang sama, model yang berbeza mentafsirnya dari perspektif yang sama sekali berbeza; kepelbagaian ini meningkatkan kemantapan strategi.
3. Kesan persaingan adalah jelas.Kedudukan AI yang lebih rendah cenderung menjadi lebih agresif, malah kadangkala merebut peluang perdagangan yang tidak dijangka.

Sistem pemantauan visual

Sistem ini menyediakan panel pemantauan masa nyata dalam empat dimensi:

• Status berjalan modelMemaparkan pembuatan keputusan masa nyata dan kedudukan prestasi pelbagai AI.
• Analisis Perbandingan PrestasiPrestasi sejarah dan penunjuk risiko model penilaian pelbagai dimensi
• Status dagangan masa nyataMemaparkan model yang sedang aktif dan status penjejakan dana.
• Statistik keseluruhan sistemMenyediakan status operasi keseluruhan dan penunjuk pemantauan risiko.

Ciri Sistem: Nilai Inovasi

Reka bentuk insentif emosi

Memperkenalkan minda berdaya saing ke dalam proses membuat keputusan AI adalah percubaan yang menarik. Pemerhatian telah menunjukkan bahawa “cadangan psikologi” ini sememangnya boleh mempengaruhi gaya membuat keputusan AI. AI terkemuka cenderung untuk menjadi lebih stabil, manakala AI yang ketinggalan menunjukkan keagresifan yang lebih besar. Jika anda berminat dengan teknik untuk mereka bentuk gesaan, saya boleh berkongsi pandangan saya tentang “cara menggunakan tekanan secara elegan pada AI” secara berasingan.

Keupayaan strategi evolusi diri

Berbanding dengan strategi statik tradisional, sistem ini secara automatik boleh bertukar kepada model AI berprestasi terbaik berdasarkan perubahan dalam persekitaran pasaran, membolehkan evolusi dinamik strategi. Kebolehsuaian ini mempunyai nilai penting dalam pasaran kewangan yang pesat berubah.

Ketelusan proses membuat keputusan

Rasional di sebalik setiap keputusan AI direkodkan dan dipaparkan sepenuhnya, memecahkan masalah “kotak hitam” yang biasa ditemui dalam perdagangan algoritma. Ketelusan ini bukan sahaja memudahkan pengoptimuman strategi kemudian tetapi juga menyediakan data berharga untuk memahami logik membuat keputusan AI.

Had: Kekangan dunia sebenar dalam pembangunan teknologi

Pertimbangan untuk pemilihan model

Sistem pada masa ini menggunakan empat model AI, pemilihan terutamanya berdasarkan pertimbangan berikut:

• Kelajuan tindak balasWalaupun model seperti Gemini dan GPT-5 menawarkan prestasi yang berkuasa, kependaman tindak balas yang tinggi menjadikan mereka tidak sesuai untuk senario dagangan masa nyata.
• Keperluan kestabilanModel yang dipilih perlu mempunyai kestabilan API dan ketersediaan perkhidmatan yang baik.
• Keberkesanan kosKawal kos panggilan API sambil memastikan keberkesanan.

Seni bina sistem menyokong pengembangan fleksibel, membolehkan model AI ditambah atau diganti mengikut keperluan sebenar.

Cabaran masalah kelewatan

Ini adalah cabaran teknikal terbesar yang kami hadapi pada masa ini. Setiap model AI memerlukan beberapa hingga puluhan saat masa inferens, yang mungkin menyebabkannya terlepas titik masuk terbaik dalam persekitaran dagangan yang pantas. Dalam dagangan sebenar, selalunya terdapat percanggahan antara harga keputusan dan harga pelaksanaan. Masalah ini memerlukan peningkatan keseluruhan dalam kelajuan inferens AI dan mekanisme pemprosesan selari yang lebih cekap untuk diselesaikan.

Kedudukan senario aplikasi

Sistem ini lebih sesuai sebagai alat bukti konsep dan penyelidikan daripada penggunaan langsung dalam perdagangan langsung berskala besar. Walaupun ia berfungsi dengan baik dalam ujian strategi dan analisis tingkah laku AI, faktor seperti kependaman, kos dan kestabilan perlu dipertimbangkan dalam aplikasi praktikal.

Kesimpulan: Hala Tuju Baharu dalam Dagangan Kuantitatif Didorong AI

Sistem perdagangan berdaya saing model multi-AI mewakili penerokaan yang signifikan terhadap integrasi mendalam perdagangan kuantitatif dan kecerdasan buatan. Dengan membenarkan model AI yang berbeza bersaing dalam persekitaran maya, bukan sahaja mungkin untuk menemui kekuatan unik setiap model tetapi juga untuk membina strategi dagangan pintar yang menyesuaikan diri secara dinamik dengan perubahan pasaran. Walaupun sistem semasa masih mempunyai had teknikal, penerokaan ini memberikan pandangan dan pengalaman berharga untuk pembangunan sistem perdagangan pintar pada masa hadapan. Dengan kemajuan berterusan teknologi AI dan peningkatan berterusan kuasa pengkomputeran, adalah dipercayai bahawa sistem sedemikian akan memainkan peranan yang semakin penting dalam bidang perdagangan kuantitatif.

Untuk pembangun dan penyelidik yang berminat, penambahbaikan dan percubaan selanjutnya berdasarkan kod sumber terbuka adalah dialu-alukan. Daya tarikan perdagangan kuantitatif terletak pada kemungkinan baharu yang sentiasa ada menunggu untuk diterokai, dan persaingan model AI hanyalah titik permulaan yang menarik dalam perjalanan penerokaan ini.

Menyokong strategi aliran kerja: https://www.fmz.com/strategy/515841