Une question a dominé la discussion sur l'IA dans le trading pendant des années : L'IA peut-elle prévoir la direction future du marché ? En supposant que connaître le prochain mouvement donnerait le plus grand avantage, les traders ont poursuivi des signaux plus forts, des modèles plus complexes et des prévisions plus rapides. Cependant, cette hypothèse est en train d'être réécrite par les marchés onchain.
L'écosystème décentralisé d'aujourd'hui est dispersé à travers des chaînes, des pools de liquidité, des ponts Open, et des conditions de marché en évolution rapide. Deux systèmes peuvent avoir des résultats complètement différents même s'ils reçoivent le même signal de marché. La qualité d'exécution est souvent le seul facteur qui fait la différence.
Une opportunité peut être trouvée par la prévision. Que cette opportunité génère réellement un profit dépend de la manière dont elle est mise en œuvre. Les moteurs de prévision simples cèdent progressivement la place à des cadres de prise de décision multilayer dans les systèmes IA modernes. Les systèmes autonomes posent plus de questions que simplement "Où ira le prix ?"
• Quel emplacement a la meilleure liquidité ?
• Quel est le risque de slippage ?
• La volatilité du marché fluctue-t-elle rapidement ?
• Devons-nous diviser ou différer l'ordre ?
• Comment les ajustements en temps réel de l'exposition au risque doivent-ils être réalisés ?
• Est-il possible pour plusieurs stratégies de travailler ensemble à travers les chaînes ?
Un nouveau stack IA Open pour les marchés onchain est en train d'être créé à la suite de ce changement.
L'ingestion de signaux, où les systèmes prennent des informations de l'activité du marché, du sentiment social, du mouvement de liquidité et des données réseau, est la pierre angulaire. Au-dessus de cela se trouvent des mesures de contrôle des risques destinées à éviter une surexposition dans des circonstances incertaines. Ensuite, il y a l'intelligence de routage, dans laquelle les systèmes recherchent le meilleur itinéraire à travers des environnements avec une liquidité fragmentée. Open
La coordination inter-espaces est la prochaine couche, où les choses deviennent encore plus intrigantes Open.
Il n'y a plus un seul endroit où réside la liquidité. Le capital se déplace constamment entre les écosystèmes. Les futurs systèmes IA pourraient fonctionner de manière similaire à des ingénieurs de course supervisant un environnement stratégique à grande vitesse, modifiant constamment les itinéraires, réaffectant les ressources et réagissant rapidement aux circonstances changeantes.
Le dernier composant est les boucles de rétroaction continues d'Open.
Les systèmes conventionnels prennent souvent des décisions et s'arrêtent là. Les systèmes autonomes apprennent des résultats. Chaque exécution génère de nouvelles données qui peuvent améliorer l'action suivante. Au lieu d'une automatisation statique, cela produit finalement un comportement adaptatif.
Le résultat est un changement significatif dans le processus de création de l'avantage. Ouvert
Les systèmes qui ne font que prédire le marché avec plus de précision ne sont peut-être pas l'avenir du trading IA. Cela pourrait faire partie de systèmes qui fonctionnent plus précisément, s'ajustent plus rapidement et coordonnent les actions plus efficacement dans des environnements de plus en plus complexes.
La prévision pourrait mener à des opportunités dans des marchés onchain fragmentés.
Qui passe à travers cela est déterminé par l'exécution.
