Analiza danych z rzeczywistych działań: skrajne różnice w projektowaniu strategii i zarządzaniu ryzykiem

Raport Alpha Arena wyraźnie pokazuje, że granice wydajności modeli AI nie są określane przez same modele, ale przez projektowanie strategii i logikę zarządzania ryzykiem, które za nimi stoją.

1. Lider DeepSeek (+39.55%): zwycięstwo dyscypliny kwantowej

Sukces DeepSeek (83% wskaźnik zwycięstw) jest w istocie zwycięstwem dojrzałej strategii kwantowej, której kluczową przewagą jest:

Wykonanie strategii opartej na danych: przyjęta strategia trójwymiarowa 'śledzenie wielorybów + arbitraż zmienności + ostrzeżenia o czarnych łabędziach' opiera się na bieżącej analizie danych na poziomie 10TB (np. Arkham, Glassnode). Na przykład, precyzyjne wychwycenie sygnału 'przelew wieloryba Binance >5000 ETH' i szybkie otwarcie pozycji długiej przyczyniło się do 45% zysku.

Absolutna dyscyplina wykonawcza: W strategiach podążania za trendem DeepSeek wykazał mechaniczną moc wykonawczą bez zakłóceń emocjonalnych. Nawet w przypadku generowania zysku, ściśle przestrzegał założonych warunków awaryjnych, unikając nieracjonalnych zmian w portfelu spowodowanych ludzką chciwością lub strachem.

Zbigniew Gemini (-42,65%): brak zarządzania ryzykiem i sztywność strategii

Porażka Gemini (38% wskaźnik zwycięstw) ujawniła poważne wady obecnych modeli handlowych AI na poziomie zarządzania ryzykiem:

Ignorowanie ryzyka portfela: Gemini brakowało świadomości zarządzania ryzykiem portfelowym, jednocześnie stawiając zakład na ETH z dźwignią 25x i BTC z dźwignią 20x. Model nie zdołał rozpoznać wysokiej korelacji tych dwóch aktywów, co prowadziło do nieliniowego skumulowania ryzyka.

Iluzje modelu i braki poznawcze: Raport wskazuje, że AI błędnie zinterpretowało „podwyżkę stóp procentowych” jako „obniżkę stóp”, co doprowadziło do błędów w strategii. Tego rodzaju „iluzja modelu” jest śmiertelną słabością AI w rozumieniu złożonej narracji makroekonomicznej.

Sztywność strategii: W przypadku odwrócenia rynku prowadzącego do głębokich strat, Gemini wciąż trzymało się sztywnej zasady „trzymaj, dopóki nie uruchomi się stop-loss”, brakując elastyczności, którą mają najlepsi ludzie-traderzy w sytuacjach czarnych łabędzi.

Kluczowe zalety AI: granice wykonania i efektywności

7x24 Wysokiej częstotliwości monitorowanie i wielowymiarowa analiza: AI posiada zdolności przetwarzania danych znacznie przewyższające ludzkie ograniczenia. DeepSeek był wywoływany 601 razy w ciągu 1627 minut (średnio 2-3 minuty na wywołanie), mogąc jednocześnie monitorować dziesiątki wymiarów, takich jak K-line, przepływ zamówień, fundusze na łańcuchu itp., i zakończyć operacje arbitrażowe w ciągu 0,8 sekundy.

Dyscyplina bez zakłóceń emocjonalnych: AI wyeliminowało nieracjonalne zachowania handlowe spowodowane emocjami, takimi jak chciwość i strach, osiągając idealne wykonanie poszukiwane przez fundusze kwantowe.

Szybka iteracja strategii: Otwarte modele (takie jak DeepSeek) pozwalają deweloperom na „optymalizację crowdsourcingową”, co pozwala na codzienne dostosowywanie parametrów zarządzania ryzykiem, unikając „zależności od ścieżki” i „inercji poznawczej”, w które mogą wpaść ludzie-traderzy.

Śmiertelne słabości AI: luki w poznaniu i zarządzaniu ryzykiem

Brak związku między makro a narracją: AI nie jest w stanie naprawdę zrozumieć złożonych łańcuchów logicznych stojących za nieustrukturyzowanymi informacjami, takimi jak stopy procentowe i polityka regulacyjna. Porażka Gemini wynika właśnie z tego.

Opóźnienie w przypadku zdarzeń nagłych (czarne łabędzie): AI może zareagować dopiero po przekształceniu zdarzeń czarnych łabędzi w dane cenowe. Najlepsi ludzie-traderzy mogą przewidzieć i aktywnie zarządzać ryzykiem we wczesnym stadium wystąpienia zdarzenia (jak incydent bezpieczeństwa giełdy), a ta różnica czasowa jest decydująca.

Brak kreatywności Alpha: AI jest dobra w „dopasowywaniu” i „optymalizacji” strategii zatwierdzonych przez ludzi, ale nie potrafi „tworzyć” całkowicie nowych Alpha. Nie mogą opracować strategii dla nowych instrumentów pochodnych, które nie mają danych historycznych.

Brak „przeciw-konsensusu” w handlu: Nadwyżkowe zyski najlepszych traderów często pochodzą z operacji „przeciw-konsensusu”. AI bazujące na danych historycznych dopasowuje „reguły konsensusu”, naturalnie brakuje jej zdolności do działania wbrew trendom w ekstremalnych emocjach rynkowych.

Wnioski i perspektywy: nieuniknioność współpracy człowieka i maszyny

Eksperyment Alpha Arena wzmocnił konsensus w branży: „AI zastępuje najlepszych traderów” to fałszywe stwierdzenie, prawdziwa przyszłość leży w współpracy „AI + ludzie”.

Zagrożenie „konwergencji strategii”, o którym wspomniał założyciel Binance CZ, jest godne uwagi: jeśli wszystkie instytucje zastosują zhomogenizowaną strategię AI, spowoduje to synchronizację transakcji, a w konsekwencji wyczerpanie płynności i systemowe załamanie. To dowodzi wartości „zróżnicowanego poznania” ludzkich traderów jako stabilizatora rynku.

Przyszły model handlu w najlepszych instytucjach będzie charakteryzował się wyraźnym podziałem pracy:

AI (warstwa wykonawcza): Odpowiada za 80% zwykłych transakcji, przetwarzania danych, monitorowania ryzyka i zadań arbitrażowych o wysokiej częstotliwości.

Ludzie (warstwa poznawcza): Skupiają się na 20% kluczowych decyzji, w tym innowacjach strategii (tworzenie Alpha), ocenach makroekonomicznych, reagowaniu na czarne łabędzie oraz ostatecznym podejmowaniu decyzji w sprawie ryzyka AI.

Ostateczna wartość Alpha Arena polega na udowodnieniu, że AI jest narzędziem do „wykonania”, podczas gdy człowiek pozostaje rdzeniem „poznawczym”. Zwycięstwo DeepSeek to zwycięstwo kwantowego wykonania, a porażka Gemini to porażka poznawczego zarządzania ryzykiem. Ostateczny kierunek rynku kryptowalutowego musi być głębokim połączeniem dyscypliny AI i makro poznania najlepszych ludzkich traderów.