المصدر: كوينتيليغراف
النص الأصلي: 《 تحليل التداول الكمي للعملات المشفرة المعزز بالذكاء الاصطناعي (AI) (الجزء الأول): من القواعد إلى الذكاء في التطور 》
تاريخ الذكاء الاصطناعي وثورة في المجال المالي
منذ أن تم اقتراحه رسميا في مؤتمر دارتموث في عام 1956 ، تطور الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) من التفكير المنطقي البسيط إلى التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية اليوم. في القطاع المالي ، اخترق تطبيق الذكاء الاصطناعي منذ فترة طويلة سوق الأوراق المالية التقليدية ، وفي السنوات الأخيرة ، تألق في التداول الكمي للعملات المشفرة. توفر التقلبات العالية لسوق العملات المشفرة ، وخصائص التداول على مدار 24 ساعة ، والكميات الهائلة من البيانات على السلسلة وخلاصات الوسائط الاجتماعية أرضية اختبار فريدة الذكاء الاصطناعي. في هذه المقالة ، سنراجع كيف تطورت الذكاء الاصطناعي من نظام بسيط من القواعد إلى وكيل قادر على اتخاذ قرارات مستقلة ، وإعادة تعريف مستقبل تداول العملات المشفرة.
نظام القواعد المبكر - شفاف ولكن جامد
نظام التداول الكمي القائم على القواعد (Rule-based AI) هو أول نمط من أنماط اتخاذ القرار الآلي الذي تم تطبيقه في سوق العملات المشفرة. تتمثل ميزته الأساسية في تحفيز سلوك التداول من خلال مجموعة من القواعد المحددة مسبقًا (مثل "شراء منخفض وبيع مرتفع" عتبة). تستخدم هذه الأنظمة هيكل منطق رمزي، حيث تكون عملية اتخاذ القرار شفافة تمامًا، ويمكنها الاستجابة لتغيرات السوق في أجزاء من الثانية، وتنفيذ عمليات الشراء والبيع تلقائيًا من خلال الشروط المحددة مسبقًا (مثل عتبة السعر)، على سبيل المثال:
تتميز هذه الأنظمة بالشفافية المنطقية والكفاءة في التنفيذ، لكنها تظهر ضعفاً في ظل تقلبات السوق الشديدة. بسبب الخصائص الثابتة للمعلمات المحددة مسبقًا، يصعب عليها التكيف مع الأنماط الجديدة عند حدوث تحولات هيكلية في السوق. يعتبر انهيار نظام Terra/Luna في مايو 2022 مثالاً نموذجياً، حيث أدى انفصال عملة UST المستقرة إلى حدوث ثقب سيولة، مما تسبب في إشارات خاطئة مستمرة لمؤشرات التقنية التقليدية مثل MACD و Bollinger Bands. تفشل الأنظمة القاعدية بشكل عام لعدم قدرتها على إدراك انتقال حالة السوق، مما يتطلب تدخلًا يدويًا لإعادة ضبط المعلمات واستراتيجيات التداول.
في الوقت نفسه، تتعامل الأنظمة المستندة إلى القواعد بشكل رئيسي مع البيانات الهيكلية مثل الأسعار وحجم التداول، بينما تتأثر سوق العملات المشفرة بشكل ملحوظ بالمعلومات غير الهيكلية مثل مشاعر وسائل التواصل الاجتماعي والسياسات التنظيمية. تفتقر أنظمة القواعد إلى معالجة اللغة الطبيعية وقدرة تتبع البيانات في الوقت الحقيقي، مما يمنعها من دمج هذه البيانات بشكل فعال، مما يحد من أدائها في التداول المدفوع بمشاعر السوق.
اختراقات التعلم العميق - التعلم من البيانات
في عام 2010 ، سمح ظهور تقنيات التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) الذكاء الاصطناعي بتعلم أنماط معقدة من البيانات التاريخية وتعديل الاستراتيجيات ديناميكيا. تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على التعلم من البيانات من خلال التعلم الآلي وخوارزميات التعلم العميق لتحسين قدراتها على صنع القرار تدريجيا. على عكس الأنظمة القائمة على القواعد ، فإن أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على التعلم قادرة على التكيف مع التغيرات في السوق ومعالجة البيانات المهيكلة وغير المهيكلة ، مما يمكنها من التفوق في بيئات السوق المعقدة. خاصة في تداول العملات المشفرة ، حيث تشكل تقلباتها العالية ومعلوماتها غير المنظمة ، مثل مشاعر وسائل التواصل الاجتماعي ، تحديا لأنظمة القواعد التقليدية ، في حين أن أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على التعلم قد توفر حلا أفضل. يشمل دور أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على التعلم في تداول العملات المشفرة ما يلي:
حل التعلم العميق أيضاً العجز الذي تعاني منه أنظمة القواعد في معالجة البيانات غير المهيكلة (مثل الأخبار ومنشورات المنتديات). أظهرت الأبحاث أن مشاعر وسائل التواصل الاجتماعي مرتبطة ارتباطًا وثيقًا باتجاهات أسعار البيتكوين، بينما يمكن للذكاء الاصطناعي القائم على التعلم التقاط هذه الإشارات في الوقت الفعلي. مقارنةً بأنظمة القواعد، فإن أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على التعلم تتمتع بعدة مزايا. أولاً، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تعديل الاستراتيجيات والأوزان ديناميكيًا وفقًا لتغيرات السوق، بدلاً من الاعتماد على قواعد ثابتة.
مخاطر الإفراط في التكيف: فخ البيانات التاريخية - الإفراط في التكيف هو ظاهرة تشير إلى أن نموذجًا ما يظهر أداءً ممتازًا على بيانات التدريب، ولكنه يظهر أداءً سيئًا على بيانات جديدة. وغالبًا ما تحدث هذه الحالة في الاستراتيجيات التي تعتمد على تحسين البيانات التاريخية، حيث قد تقوم هذه الاستراتيجيات بالإفراط في التعديل، مما يؤدي إلى التقاط الضوضاء في البيانات بدلاً من الأنماط الحقيقية في السوق. نظرًا لأن أنماط سلوك المشاركين في سوق العملات المشفرة تتغير بسرعة، فإن الاستراتيجيات المفرطة في التكيف غالبًا ما تؤدي إلى تدهور الأداء. على سبيل المثال، اختبر Gort وزملاؤه 10 عملات مشفرة في الفترة من مايو إلى يونيو 2022، خلال تلك الفترة شهد السوق انهيارين. أظهرت النتائج أن النماذج الأقل إفراطًا في التكيف كانت تتفوق في العائدات على النماذج الأكثر إفراطًا في التكيف.
نماذج اللغة الكبيرة والوكيل - دماغ جديد للتداول
في العقد 2020، قامت الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة (LLM) بمزيد من الإطاحة بتداول العملات المشفرة. على سبيل المثال:
الخاتمة: من أداة إلى شريك، طريق تطور الذكاء الاصطناعي
دور الذكاء الاصطناعي في تداول العملات المشفرة قد تطور من "أداة" تنفذ قواعد ثابتة إلى "شريك ذكي" يمكنه الإدراك والتعلم واتخاذ القرارات. في المستقبل، مع الاندماج العميق بين أنظمة متعددة الوكلاء و LLM، قد يصبح الذكاء الاصطناعي "المركز العصبي الرقمي" لسوق العملات المشفرة، مما يوفر للمستثمرين خططًا أكثر دقة للتحكم في المخاطر وتحسين العوائد.
شاهد النسخة الأصلية
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
تحليل تداول العملات الرقمية الكمي المدعوم بالذكاء الاصطناعي (AI) (الجزء الأول): من القواعد إلى التطور الذكي
المصدر: كوينتيليغراف النص الأصلي: 《 تحليل التداول الكمي للعملات المشفرة المعزز بالذكاء الاصطناعي (AI) (الجزء الأول): من القواعد إلى الذكاء في التطور 》
تاريخ الذكاء الاصطناعي وثورة في المجال المالي
منذ أن تم اقتراحه رسميا في مؤتمر دارتموث في عام 1956 ، تطور الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) من التفكير المنطقي البسيط إلى التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية اليوم. في القطاع المالي ، اخترق تطبيق الذكاء الاصطناعي منذ فترة طويلة سوق الأوراق المالية التقليدية ، وفي السنوات الأخيرة ، تألق في التداول الكمي للعملات المشفرة. توفر التقلبات العالية لسوق العملات المشفرة ، وخصائص التداول على مدار 24 ساعة ، والكميات الهائلة من البيانات على السلسلة وخلاصات الوسائط الاجتماعية أرضية اختبار فريدة الذكاء الاصطناعي. في هذه المقالة ، سنراجع كيف تطورت الذكاء الاصطناعي من نظام بسيط من القواعد إلى وكيل قادر على اتخاذ قرارات مستقلة ، وإعادة تعريف مستقبل تداول العملات المشفرة.
نظام القواعد المبكر - شفاف ولكن جامد
نظام التداول الكمي القائم على القواعد (Rule-based AI) هو أول نمط من أنماط اتخاذ القرار الآلي الذي تم تطبيقه في سوق العملات المشفرة. تتمثل ميزته الأساسية في تحفيز سلوك التداول من خلال مجموعة من القواعد المحددة مسبقًا (مثل "شراء منخفض وبيع مرتفع" عتبة). تستخدم هذه الأنظمة هيكل منطق رمزي، حيث تكون عملية اتخاذ القرار شفافة تمامًا، ويمكنها الاستجابة لتغيرات السوق في أجزاء من الثانية، وتنفيذ عمليات الشراء والبيع تلقائيًا من خلال الشروط المحددة مسبقًا (مثل عتبة السعر)، على سبيل المثال:
تتميز هذه الأنظمة بالشفافية المنطقية والكفاءة في التنفيذ، لكنها تظهر ضعفاً في ظل تقلبات السوق الشديدة. بسبب الخصائص الثابتة للمعلمات المحددة مسبقًا، يصعب عليها التكيف مع الأنماط الجديدة عند حدوث تحولات هيكلية في السوق. يعتبر انهيار نظام Terra/Luna في مايو 2022 مثالاً نموذجياً، حيث أدى انفصال عملة UST المستقرة إلى حدوث ثقب سيولة، مما تسبب في إشارات خاطئة مستمرة لمؤشرات التقنية التقليدية مثل MACD و Bollinger Bands. تفشل الأنظمة القاعدية بشكل عام لعدم قدرتها على إدراك انتقال حالة السوق، مما يتطلب تدخلًا يدويًا لإعادة ضبط المعلمات واستراتيجيات التداول.
في الوقت نفسه، تتعامل الأنظمة المستندة إلى القواعد بشكل رئيسي مع البيانات الهيكلية مثل الأسعار وحجم التداول، بينما تتأثر سوق العملات المشفرة بشكل ملحوظ بالمعلومات غير الهيكلية مثل مشاعر وسائل التواصل الاجتماعي والسياسات التنظيمية. تفتقر أنظمة القواعد إلى معالجة اللغة الطبيعية وقدرة تتبع البيانات في الوقت الحقيقي، مما يمنعها من دمج هذه البيانات بشكل فعال، مما يحد من أدائها في التداول المدفوع بمشاعر السوق.
اختراقات التعلم العميق - التعلم من البيانات
في عام 2010 ، سمح ظهور تقنيات التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) الذكاء الاصطناعي بتعلم أنماط معقدة من البيانات التاريخية وتعديل الاستراتيجيات ديناميكيا. تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على التعلم من البيانات من خلال التعلم الآلي وخوارزميات التعلم العميق لتحسين قدراتها على صنع القرار تدريجيا. على عكس الأنظمة القائمة على القواعد ، فإن أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على التعلم قادرة على التكيف مع التغيرات في السوق ومعالجة البيانات المهيكلة وغير المهيكلة ، مما يمكنها من التفوق في بيئات السوق المعقدة. خاصة في تداول العملات المشفرة ، حيث تشكل تقلباتها العالية ومعلوماتها غير المنظمة ، مثل مشاعر وسائل التواصل الاجتماعي ، تحديا لأنظمة القواعد التقليدية ، في حين أن أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على التعلم قد توفر حلا أفضل. يشمل دور أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على التعلم في تداول العملات المشفرة ما يلي:
حل التعلم العميق أيضاً العجز الذي تعاني منه أنظمة القواعد في معالجة البيانات غير المهيكلة (مثل الأخبار ومنشورات المنتديات). أظهرت الأبحاث أن مشاعر وسائل التواصل الاجتماعي مرتبطة ارتباطًا وثيقًا باتجاهات أسعار البيتكوين، بينما يمكن للذكاء الاصطناعي القائم على التعلم التقاط هذه الإشارات في الوقت الفعلي. مقارنةً بأنظمة القواعد، فإن أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على التعلم تتمتع بعدة مزايا. أولاً، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تعديل الاستراتيجيات والأوزان ديناميكيًا وفقًا لتغيرات السوق، بدلاً من الاعتماد على قواعد ثابتة.
مخاطر الإفراط في التكيف: فخ البيانات التاريخية - الإفراط في التكيف هو ظاهرة تشير إلى أن نموذجًا ما يظهر أداءً ممتازًا على بيانات التدريب، ولكنه يظهر أداءً سيئًا على بيانات جديدة. وغالبًا ما تحدث هذه الحالة في الاستراتيجيات التي تعتمد على تحسين البيانات التاريخية، حيث قد تقوم هذه الاستراتيجيات بالإفراط في التعديل، مما يؤدي إلى التقاط الضوضاء في البيانات بدلاً من الأنماط الحقيقية في السوق. نظرًا لأن أنماط سلوك المشاركين في سوق العملات المشفرة تتغير بسرعة، فإن الاستراتيجيات المفرطة في التكيف غالبًا ما تؤدي إلى تدهور الأداء. على سبيل المثال، اختبر Gort وزملاؤه 10 عملات مشفرة في الفترة من مايو إلى يونيو 2022، خلال تلك الفترة شهد السوق انهيارين. أظهرت النتائج أن النماذج الأقل إفراطًا في التكيف كانت تتفوق في العائدات على النماذج الأكثر إفراطًا في التكيف.
نماذج اللغة الكبيرة والوكيل - دماغ جديد للتداول
في العقد 2020، قامت الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة (LLM) بمزيد من الإطاحة بتداول العملات المشفرة. على سبيل المثال:
الخاتمة: من أداة إلى شريك، طريق تطور الذكاء الاصطناعي
دور الذكاء الاصطناعي في تداول العملات المشفرة قد تطور من "أداة" تنفذ قواعد ثابتة إلى "شريك ذكي" يمكنه الإدراك والتعلم واتخاذ القرارات. في المستقبل، مع الاندماج العميق بين أنظمة متعددة الوكلاء و LLM، قد يصبح الذكاء الاصطناعي "المركز العصبي الرقمي" لسوق العملات المشفرة، مما يوفر للمستثمرين خططًا أكثر دقة للتحكم في المخاطر وتحسين العوائد.