تعارف: الفا ایرینا سے خود ساختہ ایرینا تک آئیڈیاز کا ارتقاء

الفا ایرینا کے ظہور نے مقداری تجارتی برادری میں ہلچل مچا دی ہے۔ لیڈر بورڈز پر غلبہ حاصل کرنے کے لیے اے آئی ماڈلز کو دیکھتے ہوئے، جس میں ڈیپ سیک نے ایک دن برتری حاصل کی اور اگلے دن کیوین کو پیچھے چھوڑنا، اور ابتدائی مراحل میں بھی گروک نے برتری حاصل کر لی، ایک دلچسپ سوال کو جنم دیا: چونکہ ہر اے آئی کی اپنی منفرد “شخصیت” اور طاقت ہوتی ہے، اس لیے کیوں نہ ایسا نظام بنایا جائے جو انہیں تجارتی اور حقیقی وقت کے ماحول میں مقابلہ کرنے کی اجازت دے؟ حقیقی تجارت کو انجام دینے کے لیے بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرنے والا ماڈل؟

یہ خیال تھوڑا سا پاگل لگتا ہے، لیکن قریب سے جائزہ لینے پر، یہ بہت معنی رکھتا ہے. روایتی مقداری حکمت عملی اکثر ایک واحد منطقی فریم ورک پر انحصار کرتی ہے، جبکہ AI ماڈلز کا تنوع ہمیں نئے امکانات فراہم کرتا ہے۔ موجد کے مقداری تجارتی پلیٹ فارم کے ورک فلو آٹومیشن ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے، ہم نے اس خیال کو نافذ کیا ہے اور یہ مکمل “AI Infighting Trading System” بنایا ہے۔

سسٹم ڈیزائن: AIs کے لیے مسابقتی مرحلے کی تعمیر

ملٹی ماڈل متوازی فیصلہ سازی: ایک ہی اسٹیج پر مقابلہ کرنے والے چار AI سسٹم

سسٹم نے تجارتی شرکاء کے طور پر الگ الگ شخصیات کے ساتھ چار AI ماڈلز کا انتخاب کیا:

• DeepSeek Chat V3.1مقداری مسابقت کے پس منظر کی پیداوار، واضح منطق اور طریقہ کار سے فیصلہ سازی کے ساتھ عقلی تجزیہ کار۔
• Claude 4.5ایک متوازن کھلاڑی جو رسک کنٹرول اور موقع سے فائدہ اٹھانے کے درمیان بہترین حل تلاش کرتا ہے۔
• Qwen 3 Maxعلی بابا گروپ کے نمائندوں نے مارکیٹ کے پیچیدہ ماحول میں مستحکم کارکردگی کا مظاہرہ کیا۔
• Grok 4دنیا کے امیر ترین آدمی ایلون مسک کی مصنوعات اکثر غیر متوقع نقطہ نظر سے آتی ہیں۔

ہر AI کو ایک ہی مارکیٹ ڈیٹا ان پٹ ملتا ہے، لیکن اپنے تربیتی پس منظر اور استدلال کے طریقوں کی بنیاد پر آزاد تجارتی فیصلے تیار کرتا ہے۔ یہ ڈیزائن حکمت عملی کے تنوع کو یقینی بناتا ہے اور ان علمی اندھے دھبوں سے بچتا ہے جو ایک ماڈل میں موجود ہو سکتے ہیں۔

مسابقتی درجہ بندی کا نظام: “باطل” کے ذریعے کارفرما کارکردگی

نظام کی بنیادی جدت ریئل ٹائم رینکنگ میکانزم کے تعارف میں مضمر ہے۔ ہر AI تمام ماڈلز کے درمیان اپنی موجودہ درجہ بندی دیکھ سکتا ہے، اور اس “مسابقتی دباؤ” کو احتیاط سے ڈیزائن کیے گئے اشارے کے ذریعے پہنچایا جاتا ہے:

• معروف حیثیت“آپ ابھی اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کر رہے ہیں؛ اپنے منافع کو بڑھانے کے لیے جارحانہ طور پر تجارت جاری رکھیں۔”
• پسماندہ ریاست“آپ فی الحال پیچھے ہیں؛ فعال طور پر مزید اعلیٰ معیار کے تجارتی مواقع تلاش کریں اور منافع کمائیں۔”
• ابتدائی مرحلہ“مقابلہ ابھی شروع ہوا ہے! یہ ایک منافع بخش بنیاد قائم کرنے کا بہترین موقع ہے!”

یہ نفسیاتی تجویز کا طریقہ کار AI ماڈلز کو مختلف تناؤ کے حالات میں مختلف تجارتی طرزوں کی نمائش کرنے کی اجازت دیتا ہے، اس طرح حکمت عملی کی موافقت میں اضافہ ہوتا ہے۔

ورچوئل ہولڈنگز لائیو ٹریڈنگ کے ساتھ ہم آہنگ: سیکورٹی اور کارکردگی کے درمیان توازن

اس ڈیزائن کا ہوشیار حصہ یہ ہے کہ یہ دو درجے کے لین دین کے فن تعمیر کا استعمال کرتا ہے:

ورچوئل ٹرانزیکشن لیئرتمام AI ماڈلز کاغذ پر مبنی ماحول میں تجارت کرتے ہیں، اپنے منافع اور نقصان کی کارکردگی اور ریئل ٹائم میں درجہ بندی میں تبدیلیوں کا حساب لگاتے ہیں۔ ریئل ٹائم ایگزیکیوشن پرتسسٹم خود بخود بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرنے والے ماڈل کی شناخت کرتا ہے اور اس کی ورچوئل پوزیشن اسٹیٹس کو حقیقی تجارتی اکاؤنٹ سے ہم آہنگ کرتا ہے۔

یہ ڈیزائن فنڈز کی حفاظت کو یقینی بناتا ہے جبکہ حکمت عملیوں کی متحرک اصلاح کو فعال کرتا ہے، غیر تصدیق شدہ AI کو حقیقی فنڈز میں براہ راست ہیرا پھیری کرنے کی اجازت دینے کے خطرے سے بچتا ہے۔

تکنیکی عمل درآمد: ڈیٹا سے فیصلے تک مکمل لنک

ملٹی ٹائم فریم تکنیکی تجزیہ: ایک پینورامک مارکیٹ پرسیپشن

یہ نظام ہر AI کو تین جہتوں میں مارکیٹ ڈیٹا فراہم کرتا ہے:

• روزانہ چارٹ: طویل مدتی رجحانات اور کلیدی معاونت اور مزاحمتی سطحوں پر قبضہ کریں۔
• فی گھنٹہ چارٹدرمیانی مدت کے رجحان کی تبدیلیوں اور اہم موڑ کی نشاندہی کرنا
• 5 منٹ کا چارٹ لیولداخلے اور خارجی راستوں کو تلاش کرنا

ہر ٹائم فریم میں بنیادی تکنیکی اشارے جیسے RSI، MACD، ATR، اور OBV کی تازہ ترین 10 اقدار شامل ہوتی ہیں، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ AI مارکیٹ کی موجودہ حالت اور تاریخی ارتقاء کو پوری طرح سمجھ سکتا ہے۔

معیاری فیصلہ سازی کا انٹرفیس: پیچیدگی کو آسان بنانا

فیصلہ سازی میں مستقل مزاجی اور موازنہ کو یقینی بنانے کے لیے، نظام پانچ معیاری لین دین کے اعمال کی وضاحت کرتا ہے:

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
];

ہر فیصلے کے ساتھ ایک جامع تجزیاتی استدلال بھی ہونا چاہیے۔ یہ نہ صرف ہمیں AI کے سوچنے کے عمل کو ٹریک کرنے کی اجازت دیتا ہے بلکہ بعد میں حکمت عملی کو بہتر بنانے کے لیے ڈیٹا سپورٹ بھی فراہم کرتا ہے۔

ڈائنامک ماڈل سلیکشن الگورتھم: سرائیول آف دی فٹسٹ میکانزم

یہ نظام تمام AI ماڈلز کی ورچوئل ٹریڈنگ کی کارکردگی کو مسلسل مانیٹر کرتا ہے اور ایک سادہ اور موثر بقا کا بہترین طریقہ کار استعمال کرتا ہے:

// 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;
    }
});

ایک بار نیا “چیمپئن” ماڈل دریافت ہونے کے بعد، سسٹم فوری طور پر لائیو ٹریڈنگ ٹارگٹ پر چلا جاتا ہے تاکہ اس بات کو یقینی بنایا جا سکے کہ فنڈز ہمیشہ بہترین کارکردگی کی حکمت عملی کی پیروی کرتے ہیں۔

عملی ایپلی کیشنز

فیصلہ سازی کے متنوع انداز

طویل مدتی مشاہدے کے ذریعے، یہ پایا گیا کہ مختلف AI ماڈلز واقعی الگ الگ “شخصیات” کی نمائش کرتے ہیں:

1. خطرے کی ترجیحات میں فرقغیر مستحکم مارکیٹوں میں، قدامت پسند ماڈل انتظار کرنے اور دیکھنے کا رجحان رکھتے ہیں، جبکہ جارحانہ ماڈل مختصر مدت کے مواقع کو آزمانے کے لیے زیادہ تیار ہوتے ہیں۔
2. متعدد تجزیاتی نقطہ نظرجب ایک ہی تکنیکی اشارے کا سامنا کرنا پڑتا ہے، تو مختلف ماڈل ان کی مکمل طور پر مختلف نقطہ نظر سے تشریح کرتے ہیں۔ یہ تنوع حکمت عملی کی مضبوطی کو بڑھاتا ہے۔
3. مسابقتی اثر واضح ہے۔نیچے کی درجہ بندی والے AIs زیادہ جارحانہ ہوتے ہیں، بعض اوقات غیر متوقع تجارت کے مواقع سے بھی فائدہ اٹھاتے ہیں۔

بصری نگرانی کا نظام

یہ نظام چار جہتوں میں ریئل ٹائم مانیٹرنگ پینل فراہم کرتا ہے:

• ماڈل چلانے کی حیثیتمختلف AIs کی حقیقی وقت میں فیصلہ سازی اور کارکردگی کی درجہ بندی دکھاتا ہے۔
• کارکردگی کا موازنہ تجزیہکثیر جہتی تشخیصی ماڈل کی تاریخی کارکردگی اور خطرے کے اشارے
• ریئل ٹائم ٹریڈنگ کی حیثیتموجودہ فعال ماڈل اور فنڈ سے باخبر رہنے کی حیثیت دکھاتا ہے۔
• سسٹم کے مجموعی اعدادوشمارمجموعی آپریشنل حیثیت اور خطرے کی نگرانی کے اشارے فراہم کرتا ہے۔

سسٹم کی خصوصیات: جدت کی قدر

جذباتی ترغیباتی ڈیزائن

AI فیصلہ سازی کے عمل میں مسابقتی ذہنیت کو متعارف کرانا ایک دلچسپ تجربہ ہے۔ مشاہدات سے معلوم ہوا ہے کہ یہ “نفسیاتی تجویز” واقعی AI کے فیصلہ سازی کے انداز کو متاثر کر سکتی ہے۔ معروف AIs زیادہ مستحکم ہوتے ہیں، جبکہ پیچھے رہنے والے AIs زیادہ جارحیت کا مظاہرہ کرتے ہیں۔ اگر آپ پرامپٹس ڈیزائن کرنے کی تکنیکوں میں دلچسپی رکھتے ہیں، تو میں الگ سے “AI پر دباؤ کو خوبصورتی سے کیسے لاگو کریں” کے بارے میں اپنی بصیرتیں شیئر کر سکتا ہوں۔

حکمت عملیوں کی خود ارتقائی صلاحیت

روایتی جامد حکمت عملیوں کے مقابلے میں، یہ نظام خود بخود مارکیٹ کے ماحول میں تبدیلیوں کی بنیاد پر بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرنے والے AI ماڈل میں تبدیل ہو سکتا ہے، جس سے حکمت عملی کے متحرک ارتقاء کو ممکن بنایا جا سکتا ہے۔ یہ موافقت تیزی سے بدلتی ہوئی مالیاتی منڈیوں میں اہم اہمیت کی حامل ہے۔

فیصلہ سازی کے عمل کی شفافیت

ہر AI فیصلے کے پیچھے کی دلیل کو پوری طرح سے ریکارڈ کیا جاتا ہے اور ظاہر کیا جاتا ہے، جو عام طور پر الگورتھمک ٹریڈنگ میں پائے جانے والے “بلیک باکس” کے مسئلے کو توڑتا ہے۔ یہ شفافیت نہ صرف بعد میں حکمت عملی کو بہتر بنانے میں سہولت فراہم کرتی ہے بلکہ AI کی فیصلہ سازی کی منطق کو سمجھنے کے لیے قیمتی ڈیٹا بھی فراہم کرتی ہے۔

حدود: تکنیکی ترقی میں حقیقی دنیا کی رکاوٹیں۔

ماڈل کے انتخاب کے لیے تحفظات

سسٹم فی الحال چار AI ماڈلز کا استعمال کرتا ہے، ایک انتخاب بنیادی طور پر درج ذیل تحفظات پر مبنی ہے:

• ردعمل کی رفتارجب کہ جیمنی اور GPT-5 جیسے ماڈلز طاقتور کارکردگی پیش کرتے ہیں، لیکن ان کے ردعمل میں تاخیر انہیں حقیقی وقت کے تجارتی منظرناموں کے لیے غیر موزوں بنا دیتی ہے۔
• استحکام کی ضروریاتمنتخب کردہ ماڈل کو اچھی API استحکام اور سروس کی دستیابی کی ضرورت ہے۔
• لاگت کی تاثیرتاثیر کو یقینی بناتے ہوئے API کال کے اخراجات کو کنٹرول کریں۔

سسٹم کا فن تعمیر لچکدار توسیع کی حمایت کرتا ہے، جس سے AI ماڈلز کو اصل ضروریات کے مطابق شامل یا تبدیل کیا جا سکتا ہے۔

تاخیر کے مسئلے کے چیلنجز

یہ سب سے بڑا تکنیکی چیلنج ہے جس کا ہمیں اس وقت سامنا ہے۔ ہر AI ماڈل کو کئی سے دس سیکنڈ تک کا اندازہ وقت درکار ہوتا ہے، جس کی وجہ سے یہ تیز رفتار تجارتی ماحول میں بہترین انٹری پوائنٹ سے محروم ہو سکتا ہے۔ اصل تجارت میں، اکثر فیصلے کی قیمت اور عمل درآمد کی قیمت کے درمیان تضادات ہوتے ہیں۔ اس مسئلے کے لیے AI تخمینہ کی رفتار میں مجموعی بہتری اور حل کرنے کے لیے زیادہ موثر متوازی پروسیسنگ میکانزم کی ضرورت ہے۔

درخواست کے منظر نامے کی پوزیشننگ

یہ نظام بڑے پیمانے پر لائیو ٹریڈنگ میں براہ راست استعمال کے مقابلے میں تصور کے ثبوت اور تحقیقی ٹول کے طور پر بہتر ہے۔ اگرچہ یہ حکمت عملی کی جانچ اور AI رویے کے تجزیہ میں اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے، لیکن عملی ایپلی کیشنز میں تاخیر، لاگت اور استحکام جیسے عوامل پر غور کرنے کی ضرورت ہے۔

نتیجہ: AI سے چلنے والی مقداری تجارت میں ایک نئی سمت

ملٹی اے آئی ماڈل مسابقتی تجارتی نظام مقداری تجارت اور مصنوعی ذہانت کے گہرے انضمام کی ایک اہم تلاش کی نمائندگی کرتا ہے۔ مختلف AI ماڈلز کو ورچوئل ماحول میں مقابلہ کرنے کی اجازت دے کر، نہ صرف ہر ماڈل کی منفرد طاقتوں کو دریافت کرنا بلکہ ذہین تجارتی حکمت عملیوں کو بھی بنانا ممکن ہے جو متحرک طور پر مارکیٹ کی تبدیلیوں سے ہم آہنگ ہوں۔ اگرچہ موجودہ نظام میں ابھی تک تکنیکی حدود موجود ہیں، لیکن یہ دریافت ذہین تجارتی نظام کی مستقبل کی ترقی کے لیے قابل قدر بصیرت اور تجربہ فراہم کرتی ہے۔ AI ٹیکنالوجی کی مسلسل ترقی اور کمپیوٹنگ کی طاقت میں مسلسل بہتری کے ساتھ، یہ خیال کیا جاتا ہے کہ اس طرح کے نظام مقداری تجارت کے میدان میں تیزی سے اہم کردار ادا کریں گے۔

دلچسپی رکھنے والے ڈویلپرز اور محققین کے لیے، اوپن سورس کوڈ پر مبنی مزید بہتری اور تجربات خوش آئند ہیں۔ مقداری تجارت کا رغبت اس وقت موجود نئے امکانات میں مضمر ہے جو تلاش کیے جانے کے منتظر ہیں، اور AI ماڈل کا مقابلہ تلاش کے اس سفر میں محض ایک دلچسپ نقطہ آغاز ہے۔

معاون ورک فلو حکمت عملی: https://www.fmz.com/strategy/515841