Introdução: A Evolução das Ideias da Alpha Arena às Arenas Autoconstruídas

O surgimento do Alpha Arena causou alvoroço na comunidade de negociação quantitativa. Observar os modelos de IA competindo pela dominância nos rankings, com o DeepSeek liderando em um dia e o Qwen ultrapassando no seguinte, e o Grok até mesmo mantendo a liderança nos estágios iniciais, suscitou uma questão interessante: já que cada IA ​​tem sua própria “personalidade” e pontos fortes únicos, por que não construir um sistema que permita que elas compitam em tempo real no mesmo ambiente de negociação e, em seguida, selecione dinamicamente o modelo com melhor desempenho para executar negociações reais?

Essa ideia parece um pouco maluca, mas, analisando mais a fundo, faz muito sentido. As estratégias quantitativas tradicionais geralmente se baseiam em uma única estrutura lógica, enquanto a diversidade dos modelos de IA nos oferece novas possibilidades. Utilizando as ferramentas de automação de fluxo de trabalho da plataforma de negociação quantitativa do inventor, implementamos essa ideia e construímos este completo “Sistema de Negociação de IA para Combate Interno”.

Design de Sistemas: Construindo um Cenário Competitivo para IAs

Tomada de decisão paralela multimodelo: quatro sistemas de IA competindo no mesmo palco

O sistema selecionou quatro modelos de IA com personalidades distintas como participantes de negociação:

• DeepSeek Chat V3.1Com formação em análise quantitativa de concorrência, sou um analista racional com lógica clara e tomada de decisões metódica.
• Claude 4.5Um jogador equilibrado que busca a solução ideal entre o controle de riscos e o aproveitamento de oportunidades.
• Qwen 3 MaxOs representantes do Alibaba Group demonstraram um desempenho estável em um ambiente de mercado complexo.
• Grok 4Os produtos de Elon Musk, o homem mais rico do mundo, muitas vezes surgem de perspectivas inesperadas.

Cada IA ​​recebe os mesmos dados de mercado como entrada, mas gera decisões de negociação independentes com base em seu próprio treinamento e métodos de raciocínio. Esse design garante a diversidade de estratégias e evita os pontos cegos cognitivos que podem existir em um modelo único.

Sistema de classificação competitiva: desempenho impulsionado pela “vaidade”

A principal inovação do sistema reside na introdução de um mecanismo de classificação em tempo real. Cada IA ​​pode ver sua posição atual entre todos os modelos, e essa “pressão competitiva” é transmitida por meio de avisos cuidadosamente elaborados:

• Posição de liderança“Você está tendo um bom desempenho agora; continue negociando agressivamente para ampliar sua vantagem de lucro.”
• estado retrógrado“Você está ficando para trás; busque ativamente mais oportunidades de negociação de alta qualidade para recuperar o atraso e gerar lucros.”
• Fase inicial“A competição acaba de começar! Esta é uma ótima oportunidade para estabelecer uma base sólida e lucrativa!”

Esse mecanismo de sugestão psicológica permite que os modelos de IA exibam diferentes estilos de negociação sob diferentes condições de estresse, aumentando assim a adaptabilidade da estratégia.

Participações virtuais sincronizadas com negociações em tempo real: um equilíbrio entre segurança e eficiência.

A genialidade desse projeto reside no uso de uma arquitetura de transações de dois níveis:

Camada de Transação VirtualTodos os modelos de IA operam em um ambiente baseado em papel, calculando seu desempenho de lucros e perdas e classificando as mudanças em tempo real. Camada de execução em tempo realO sistema identifica automaticamente o modelo com melhor desempenho e sincroniza o status de sua posição virtual com a conta de negociação real.

Este modelo garante a segurança dos fundos, ao mesmo tempo que permite a otimização dinâmica de estratégias, evitando o risco de permitir que IA não verificada manipule diretamente fundos reais.

Implementação Técnica: A Ligação Completa dos Dados à Decisão

Análise técnica em múltiplos períodos: uma visão panorâmica do mercado.

O sistema fornece a cada IA ​​dados de mercado em três dimensões:

• Gráfico diárioIdentificar tendências de longo prazo e os principais níveis de suporte e resistência.
• gráfico horárioIdentificação de mudanças de tendência a médio prazo e pontos de inflexão importantes.
• Nível do gráfico de 5 minutosEncontrar pontos de entrada e saída precisos

Cada período inclui os 10 valores mais recentes de indicadores técnicos essenciais, como RSI, MACD, ATR e OBV, garantindo que a IA possa compreender plenamente o estado atual do mercado e sua evolução histórica.

Interface padronizada para tomada de decisões: simplificando a complexidade

Para garantir consistência e comparabilidade na tomada de decisões, o sistema define cinco ações de transação padronizadas:

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 decisão deve ser acompanhada de um raciocínio analítico conciso. Isso não só nos permite rastrear o processo de pensamento da IA, como também fornece suporte de dados para a otimização subsequente da estratégia.

Algoritmo de Seleção de Modelo Dinâmico: Mecanismo de Sobrevivência do Mais Apto

O sistema monitora continuamente o desempenho de negociação virtual de todos os modelos de IA e emprega um mecanismo simples e eficaz de sobrevivência do mais 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;
    }
});

Assim que um novo modelo “campeão” é descoberto, o sistema muda imediatamente para o alvo de negociação em tempo real para garantir que os fundos sigam sempre a estratégia de melhor desempenho.

Aplicações práticas

Estilos de tomada de decisão diversos

Por meio de observação a longo prazo, descobriu-se que diferentes modelos de IA exibem, de fato, “personalidades” distintas:

1. diferenças na preferência por riscoEm mercados voláteis, os modelos conservadores tendem a esperar para ver o que acontece, enquanto os modelos agressivos estão mais dispostos a aproveitar oportunidades de curto prazo.
2. Múltiplas perspectivas analíticasAo se depararem com os mesmos indicadores técnicos, diferentes modelos os interpretam a partir de perspectivas completamente distintas; essa diversidade aumenta a robustez da estratégia.
3. O efeito competitivo é óbvio.As IAs com classificação inferior tendem a se tornar mais agressivas, às vezes até mesmo aproveitando oportunidades de negociação inesperadas.

Sistema de monitoramento visual

O sistema fornece painéis de monitoramento em tempo real em quatro dimensões:

• Estado de execução do modeloExibe a tomada de decisões em tempo real e a classificação de desempenho de várias IAs.
• Análise comparativa de desempenhoDesempenho histórico e indicadores de risco do modelo de avaliação multidimensional
• Status das negociações em tempo realExibe o modelo atualmente ativo e o status de acompanhamento do fundo.
• Estatísticas gerais do sistemaFornece indicadores gerais de status operacional e monitoramento de riscos.

Funcionalidades do sistema: O valor da inovação

Design de incentivo emocional

Introduzir uma mentalidade competitiva no processo de tomada de decisão da IA ​​é um experimento interessante. Observações mostraram que essa “sugestão psicológica” pode, de fato, influenciar o estilo de tomada de decisão da IA. IAs líderes tendem a ser mais estáveis, enquanto IAs atrasadas exibem maior agressividade. Se você tiver interesse em técnicas para criar prompts, posso compartilhar minhas ideias sobre “como aplicar pressão à IA de forma elegante” separadamente.

A capacidade de autoevolução das estratégias

Em comparação com as estratégias estáticas tradicionais, este sistema pode alternar automaticamente para o modelo de IA de melhor desempenho com base nas mudanças no ambiente de mercado, permitindo a evolução dinâmica da estratégia. Essa adaptabilidade é de grande valor em mercados financeiros em rápida transformação.

Transparência do processo de tomada de decisão

O raciocínio por trás de cada decisão da IA ​​é totalmente registrado e exibido, eliminando o problema da “caixa preta” comum na negociação algorítmica. Essa transparência não só facilita a otimização posterior da estratégia, como também fornece dados valiosos para a compreensão da lógica de tomada de decisão da IA.

Limitações: Restrições do mundo real no desenvolvimento tecnológico.

Considerações para a seleção do modelo

O sistema utiliza atualmente quatro modelos de IA, uma seleção baseada principalmente nas seguintes considerações:

• Velocidade de respostaEmbora modelos como Gemini e GPT-5 ofereçam um desempenho poderoso, sua alta latência de resposta os torna inadequados para cenários de negociação em tempo real.
• Requisitos de estabilidadeO modelo selecionado precisa ter boa estabilidade de API e disponibilidade de serviço.
• Relação custo-benefícioControle os custos das chamadas de API, garantindo ao mesmo tempo a sua eficácia.

A arquitetura do sistema suporta expansão flexível, permitindo que modelos de IA sejam adicionados ou substituídos de acordo com as necessidades reais.

Desafios do problema do atraso

Este é o maior desafio técnico que enfrentamos atualmente. Cada modelo de IA requer de vários a dezenas de segundos de tempo de inferência, o que pode fazer com que ele perca o melhor ponto de entrada em um ambiente de negociação dinâmico. Na negociação real, frequentemente há discrepâncias entre o preço de decisão e o preço de execução. Para solucionar esse problema, é necessário aprimorar a velocidade de inferência da IA ​​e implementar um mecanismo de processamento paralelo mais eficiente.

Posicionamento do cenário de aplicação

O sistema é mais adequado como ferramenta de prova de conceito e pesquisa do que para uso direto em negociações reais em larga escala. Embora apresente bom desempenho em testes de estratégias e análise de comportamento de IA, fatores como latência, custo e estabilidade precisam ser considerados em aplicações práticas.

Conclusão: Uma nova direção na negociação quantitativa orientada por IA

O sistema de negociação competitiva com múltiplos modelos de IA representa uma exploração significativa da integração profunda entre negociação quantitativa e inteligência artificial. Ao permitir que diferentes modelos de IA compitam em um ambiente virtual, é possível não apenas descobrir os pontos fortes exclusivos de cada modelo, mas também construir estratégias de negociação inteligentes que se adaptam dinamicamente às mudanças do mercado. Embora o sistema atual ainda apresente limitações técnicas, essa exploração fornece informações e experiência valiosas para o desenvolvimento futuro de sistemas de negociação inteligentes. Com o avanço contínuo da tecnologia de IA e a constante melhoria do poder computacional, acredita-se que tais sistemas desempenharão um papel cada vez mais importante no campo da negociação quantitativa.

Para desenvolvedores e pesquisadores interessados, melhorias e experimentos adicionais baseados no código aberto são bem-vindos. O fascínio da negociação quantitativa reside nas sempre presentes novas possibilidades a serem exploradas, e a competição de modelos de IA é apenas um ponto de partida fascinante nessa jornada de descoberta.

Estratégia de fluxo de trabalho de suporte: https://www.fmz.com/strategy/515841