Введение: Эволюция идей от Альфа-Арены до самодельных арен

Появление Alpha Arena вызвало переполох в сообществе количественного трейдинга. Наблюдая за борьбой моделей ИИ за доминирование в рейтингах, где DeepSeek лидировал в один день, Qwen – на следующий, а Grok даже удерживал лидерство на начальном этапе, возник интересный вопрос: поскольку у каждого ИИ есть своя уникальная «личность» и сильные стороны, почему бы не создать систему, которая позволит им конкурировать в режиме реального времени в одной и той же торговой среде, а затем динамически выбирать наиболее эффективную модель для совершения реальных сделок?

Эта идея звучит немного безумно, но при ближайшем рассмотрении она оказывается вполне разумной. Традиционные количественные стратегии часто опираются на единую логическую структуру, в то время как разнообразие моделей ИИ открывает нам новые возможности. Используя инструменты автоматизации рабочих процессов количественной торговой платформы автора, мы реализовали эту идею и создали полноценную «Систему торговли на основе ИИ».

Проектирование систем: создание конкурентной среды для ИИ

Параллельное принятие решений на основе нескольких моделей: четыре системы искусственного интеллекта, соревнующиеся на одной сцене

Система выбрала в качестве участников торгов четыре модели ИИ с разными характерами:

• DeepSeek Chat V3.1Продукт количественного конкурентного опыта, рациональный аналитик с четкой логикой и методичным принятием решений.
• Claude 4.5Сбалансированный игрок, который ищет оптимальное решение между контролем рисков и использованием возможностей.
• Qwen 3 MaxПредставители Alibaba Group продемонстрировали стабильные результаты работы в сложных рыночных условиях.
• Grok 4Продукция Илона Маска, самого богатого человека в мире, часто предстает в неожиданном свете.

Каждый ИИ получает одни и те же входные рыночные данные, но принимает независимые торговые решения, основываясь на собственном опыте обучения и методах рассуждения. Такая конструкция обеспечивает разнообразие стратегий и позволяет избежать когнитивных слепых зон, которые могут присутствовать в одной модели.

Конкурентная рейтинговая система: производительность, основанная на «тщеславии»

Основная инновация системы заключается во внедрении механизма ранжирования в режиме реального времени. Каждый ИИ видит свой текущий рейтинг среди всех моделей, и это «конкурентное давление» передается с помощью тщательно продуманных подсказок:

• Ведущий статус«Сейчас вы показываете хорошие результаты. Продолжайте активно торговать, чтобы увеличить прибыль».
• отсталое состояние«Сейчас вы отстаете; активно ищите более качественные торговые возможности, чтобы наверстать упущенное и получить прибыль».
• Начальная стадия«Конкурс только начался! Это прекрасная возможность создать прибыльный фонд!»

Этот механизм психологического внушения позволяет моделям ИИ демонстрировать различные стили торговли в различных стрессовых условиях, тем самым повышая адаптивность стратегии.

Виртуальные активы, синхронизированные с реальной торговлей: баланс между безопасностью и эффективностью

Интересная часть этой конструкции заключается в том, что она использует двухуровневую архитектуру транзакций:

Виртуальный транзакционный уровеньВсе модели ИИ ведут торговлю в бумажной среде, подсчитывая прибыли и убытки, а также изменения рейтинга в режиме реального времени. Уровень исполнения в реальном времениСистема автоматически определяет наиболее эффективную модель и синхронизирует статус ее виртуальной позиции с реальным торговым счетом.

Такая конструкция обеспечивает безопасность средств, позволяя при этом осуществлять динамическую оптимизацию стратегий, избегая риска прямого манипулирования реальными средствами со стороны непроверенного ИИ.

Техническая реализация: полная связь от данных к решению

Многовременной технический анализ: панорамное восприятие рынка

Система предоставляет каждому ИИ рыночные данные в трех измерениях:

• Дневной график: Отслеживайте долгосрочные тенденции и ключевые уровни поддержки и сопротивления
• часовой графикВыявление изменений среднесрочных тенденций и ключевых поворотных моментов
• Уровень 5-минутного графикаНахождение точных точек входа и выхода

Каждый таймфрейм включает в себя последние 10 значений основных технических индикаторов, таких как RSI, MACD, ATR и OBV, гарантируя, что ИИ может полностью понимать текущее состояние рынка и историческую динамику.

Стандартизированный интерфейс принятия решений: упрощение сложности

Для обеспечения последовательности и сопоставимости при принятии решений система определяет пять стандартизированных транзакционных действий:

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
];

Каждое решение должно сопровождаться кратким аналитическим обоснованием. Это не только позволяет отслеживать ход мыслей ИИ, но и предоставляет данные для последующей оптимизации стратегии.

Алгоритм выбора динамической модели: механизм выживания наиболее приспособленного

Система непрерывно отслеживает эффективность виртуальной торговли всех моделей ИИ и использует простой и эффективный механизм выживания наиболее приспособленных:

// 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;
    }
});

Как только обнаруживается новая «чемпионская» модель, система немедленно переключается на реальную цель торговли, чтобы гарантировать, что средства всегда следуют наиболее эффективной стратегии.

Практические применения

Различные стили принятия решений

В ходе долгосрочного наблюдения было обнаружено, что различные модели ИИ действительно демонстрируют различные «личности»:

1. Различия в предпочтениях рискаНа волатильных рынках консервативные модели, как правило, выжидают и наблюдают, в то время как агрессивные модели более склонны пробовать краткосрочные возможности.
2. Множественные аналитические перспективыСтолкнувшись с одними и теми же техническими индикаторами, разные модели интерпретируют их с совершенно разных точек зрения; это разнообразие повышает надежность стратегии.
3. Конкурентный эффект очевиден.ИИ с более низким рейтингом, как правило, становятся более агрессивными, иногда даже используя неожиданные торговые возможности.

Система визуального мониторинга

Система обеспечивает мониторинг панелей в реальном времени в четырех измерениях:

• Статус работы моделиОтображает в реальном времени принятие решений и рейтинги производительности различных ИИ.
• Сравнительный анализ производительностиИсторические показатели эффективности и риска многомерной модели оценки
• Статус торговли в реальном времениОтображает текущую активную модель и статус отслеживания средств.
• Общая статистика системыПредоставляет общие показатели рабочего состояния и мониторинга рисков.

Особенности системы: ценность инноваций

Эмоциональный стимул

Внедрение конкурентного мышления в процесс принятия решений ИИ — интересный эксперимент. Наблюдения показали, что это «психологическое внушение» действительно может влиять на стиль принятия решений ИИ. Лидирующие ИИ, как правило, более стабильны, в то время как отстающие проявляют большую агрессию. Если вам интересны методы разработки подсказок, я могу отдельно поделиться своими идеями о том, «как элегантно оказывать давление на ИИ».

Самоэволюционная способность стратегий

По сравнению с традиционными статическими стратегиями, эта система может автоматически переключаться на наиболее эффективную модель ИИ в зависимости от изменений рыночной среды, обеспечивая динамическую эволюцию стратегии. Такая адаптивность имеет большое значение на быстро меняющихся финансовых рынках.

Прозрачность процесса принятия решений

Обоснование каждого решения ИИ полностью записывается и отображается, что позволяет избежать проблемы «чёрного ящика», часто встречающейся в алгоритмической торговле. Такая прозрачность не только облегчает последующую оптимизацию стратегии, но и предоставляет ценные данные для понимания логики принятия решений ИИ.

Ограничения: реальные ограничения в развитии технологий

Соображения по выбору модели

В настоящее время система использует четыре модели ИИ, выбор которых обусловлен, главным образом, следующими соображениями:

• Скорость откликаХотя такие модели, как Gemini и GPT-5, обеспечивают высокую производительность, высокая задержка отклика делает их непригодными для торговых сценариев в реальном времени.
• Требования к устойчивостиВыбранная модель должна обладать хорошей стабильностью API и доступностью сервисов.
• Экономическая эффективностьКонтролируйте затраты на вызовы API, обеспечивая при этом эффективность.

Архитектура системы поддерживает гибкое расширение, позволяя добавлять или заменять модели ИИ в соответствии с реальными потребностями.

Проблемы проблемы задержки

Это самая большая техническая проблема, с которой мы сталкиваемся в настоящее время. Каждая модель ИИ требует от нескольких до десятков секунд времени на вывод, что может привести к пропуску оптимальной точки входа в динамичной торговой среде. В реальной торговле часто возникают расхождения между ценой решения и ценой исполнения. Для решения этой проблемы требуется общее повышение скорости вывода ИИ и более эффективный механизм параллельной обработки.

Позиционирование сценария применения

Система больше подходит для проверки концепции и проведения исследований, чем для непосредственного использования в крупномасштабной реальной торговле. Хотя она хорошо себя показывает при тестировании стратегий и анализе поведения ИИ, при практическом применении необходимо учитывать такие факторы, как задержка, стоимость и стабильность.

Заключение: Новое направление в количественной торговле на основе искусственного интеллекта

Конкурентная торговая система с несколькими моделями ИИ представляет собой значительный шаг в исследовании глубокой интеграции количественной торговли и искусственного интеллекта. Возможность конкуренции различных моделей ИИ в виртуальной среде позволяет не только выявить уникальные сильные стороны каждой модели, но и разработать интеллектуальные торговые стратегии, динамически адаптирующиеся к изменениям рынка. Несмотря на технические ограничения существующей системы, данное исследование предоставляет ценные знания и опыт для будущего развития интеллектуальных торговых систем. Полагают, что благодаря постоянному развитию технологий ИИ и повышению вычислительной мощности такие системы будут играть всё более важную роль в области количественной торговли.

Заинтересованным разработчикам и исследователям мы будем рады дальнейшим улучшениям и экспериментам на основе открытого исходного кода. Привлекательность количественной торговли заключается в постоянном наличии новых возможностей, ожидающих своего исследования, а конкуренция моделей ИИ — лишь увлекательная отправная точка на этом пути исследований.

Поддержка стратегии рабочего процесса: https://www.fmz.com/strategy/515841