Preliminary Round Participant Insights — Matrix AOT: Analiza lewego mózgu, decyzje prawego mózgu w handlu AI

By: WEEX|2026/01/07 14:44:28
0
Udostępnij
copy

Preliminary Round Participant Insights — Matrix AOT: Analiza lewego mózgu, decyzje prawego mózgu w handlu AI

Otwórz

W WEEX AI Trading Hackathon, AOT Matrix wybrał bardziej ostrożną ścieżkę w projektowaniu systemu - tę, którą w rzeczywistości trudniej jest wykonać w środowisku handlu na żywo.

Od samego początku dokonali wyraźnych wyborów co do roli, jaką AI powinna i nie powinna odgrywać w systemie handlowym.

Rozmawialiśmy z AOT Matrix na temat ich logiki podejmowania decyzji, wielokrotnych iteracji ich architektury systemu i jak to jest wdrażać ją w rzeczywistym środowisku handlowym i ograniczeniach inżynieryjnych WEEX.

Q1. W handlu AI, pierwszy instynkt większości ludzi jest "niech AI składa zamówienia". Dlaczego odrzuciłeś ten pomysł od początku?

Matryca AOT:

Ponieważ rynki kryptowalut są niestabilne.

Rozkład cen zmienia się, struktury zmienności ulegają zerwaniu, a wzorce historyczne często zawiodą, gdy jest to najważniejsze. Pozwolenie AI na bezpośrednie wykonanie zleceń kupna lub sprzedaży zamieniłoby wszelkie niezgodności modelu w natychmiastowe straty.

Na tej podstawie w pierwszym tygodniu wykluczyliśmy dwa powszechne podejścia: użycie AI jako automatycznego botu handlowego lub pozwolenie mu na bezpośrednie generowanie sygnałów handlowych.

Zamiast tego postanowiliśmy, że AI odpowie na bardziej ograniczone, ale znacznie bardziej krytyczne pytanie: czy to odpowiednie środowisko do handlu teraz?

Q2. Podczas fazy przygotowania, z jaką architekturą systemu początkowo eksperymentowaliście?

Matryca AOT:

Na początku próbowaliśmy hybrydowego ustawienia: AI sygnalizuje kierunek, a system oparty na zasadach wykonuje.

Ale podczas testów i symulacji problemy stały się jasne: stabilność sygnałów AI znacznie różniła się w różnych fazach rynku.

Jak tylko struktura rynku zmieniła się, niezawodność tych sygnałów znacznie spadła.

Później zdajemy sobie sprawę, że problemem nie jest dokładność modelu, lecz podział obowiązków.

Q3. Jak zdefiniowałeś rolę AI i podejmowania decyzji handlowych?

Matryca AOT:

Po kilku iteracjach, zakończyliśmy strukturę systemu "lewy mózg / prawy mózg".

AI znajduje się w „lewym mózgu”, odpowiedzialnym wyłącznie za analizę, a nie za podejmowanie decyzji handlowych.

Jego zadaniem jest ocena warunków rynkowych — tendencji, zasięgu, scenariuszy wysokiego ryzyka lub tego, czy handel powinien zostać zatrzymany — zapewniając jednocześnie ocenę zaufania dla środowiska. Nie przewiduje dokładnych cen ani nie składa zamówień.

Rzeczywiste decyzje handlowe są obsługiwane przez „prawy mózg”, system oparty na zasadach zarządzania uprawnieniami handlowymi, wielkością pozycji i kontrolą dźwigni.

Każda transakcja musi być audytowana i powtarzalna – twardy wymóg, jaki postawiliśmy sobie na WEEX AI Hackathon.

Q4. Podczas przygotowań, jak trudne było przetłumaczenie doświadczenia handlowego na czytelne wejścia AI?

Matryca AOT:

Bardzo wymagające. Doświadczenie inwestorów jest często intuicyjne, ale AI wymaga zorganizowanych informacji.

Więc zamiast tylko dodawać więcej danych, złamaliśmy logikę. Podzieliliśmy logikę handlową na trzy rodzaje: Struktura rynku, stan zmienności i warunki ryzyka. AI uczy się i produkuje tylko te stany pośrednie.

W ten sposób AI nie przewiduje już przyszłych cen; koncentruje się na odpowiedzi , czy obecne środowisko jest zdrowe i odpowiednie do handlu.

Biorąc pod uwagę krótki czas przygotowania, uważaliśmy, że jest to bezpieczniejsze i bardziej praktyczne podejście.

Q5. Podczas integracji API WEEX i przejścia od symulacji do handlu na żywo, jakie niespodziewane wyzwania pojawiły się?

Matryca AOT:

Większość wyzwań była związana z inżynierią. Początkowo dokonaliśmy podstawowej uwierzytelniania i składania zamówień za pośrednictwem API WEEX, ale w handlu na żywo szybko zdajemy sobie sprawę, że „możliwość składania zamówień” nie gwarantuje długoterminowej stabilności systemu.

Zaburzenia sieciowe, upływ czasu na żądania i problemy z wykonywaniem wielu strategii pojawiały się stopniowo podczas symulacji i testów na żywo.

Aby to naprawić, przeprowadziliśmy systematyczne uaktualnienia inżynieryjne, w tym:

  • Identyfikatory śledzenia pełnego łańcucha do śledzenia na poziomie zamówienia
  • Idempotent Order Controls, aby zapobiec powielaniu egzekucji
  • Asynchroniczne kolejki i dopasowanie stanu kolejek w celu zwiększenia odzysku systemu w przypadku anomalii

Ten etap był kluczowym krokiem w przekształcaniu demonstracji w system zdolny do długotrwałego działania.

Q6. Włożyłeś wiele wysiłku w rejestrowanie decyzji handlowych i egzekucji. Jakie było rozumowanie za tym?

Matryca AOT:

W handlu na żywo, wszelkie transakcje, które nie mogą być wyjaśnione, ostatecznie staną się źródłem ryzyka.

Dlatego wymagamy, aby każde zamówienie mogło odpowiedzieć na trzy pytania: Dlaczego został otwarty w tym momencie? Jak system ocenia otoczenie rynkowe? Czy ta sama decyzja będzie ważna, jeśli warunki się powtórzą?

System w pełni rejestruje sztuczną inteligencję oceniającą warunki rynkowe, uzasadnienie realizacji decyzji oraz końcowy wynik handlu.

Celem nie jest skomplikowanie rzeczy, ale zapewnienie, że wszystkie transakcje są identyfikowalne, powtarzalne i sprawdzalne – to, co nazywamy „audytowalnością całego łańcucha”.

Q7. Przygotowując się do WEEX AI Trading Hackathon, jaki był Twój największy wgląd w handel AI?

Matryca AOT:

Trzy główne spostrzeżenia.

Po pierwsze, AI w handlu nie ma zastąpić ludzi, ale ograniczyć ich.

Lepiej ograniczyć emocjonalne decyzje i zauważyć środowiska, których nie można handlować, niż dążyć do „większych zysków”.

Po drugie, stabilność systemu jest często ważniejsza niż dokładność modelu.

System, który wygląda idealnie w testach zwrotnych, ale nie działa na żywo, po prostu zamienia swoją przewagę techniczną w narażenie na ryzyko.

Po trzecie, interpretowalność jest kluczowa dla długotrwałego przetrwania.

Tylko wtedy, gdy każde P&L można zrozumieć i przejrzeć, system może zostać naprawiony po wycofaniu, zamiast zostać zniszczony i odbudowany.

Zamykanie

Dla AOT Matrix, WEEX AI Trading Hackathon to nie tylko konkurs modelowy – jest to kompleksowy test projektowania systemu, inżynierii i świadomości ryzyka.

Ich architektura jest produktem ciągłej walidacji, dostosowań i konwergencji w warunkach handlu na żywo i ograniczeniach inżynieryjnych WEEX.

I to jest dokładnie proces, przez który handel AI musi przejść, aby przejść od koncepcji do zrównoważonego, długoterminowego narzędzia.

Możesz również polubić

Od teorii do rynków na żywo: Podwójny system AOT Matrix w WEEX AI Trading Hackathon

Na rynkach kryptowalut — jednym z najbardziej niewybaczalnych systemów niestacjonarnych — porażka strategii rzadko jest spowodowana zbyt prostymi modelami. Dzieje się tak, ponieważ większość strategii nigdy nie jest naprawdę narażona na presję rynkową. Właśnie w tym celu został zaprojektowany WEEX AI Trading Hackathon — przesuwając nacisk z innowacji teoretycznych na rzeczywistą wdrażalność, rzeczywiste wykonanie i rzeczywistą wydajność. Wśród uczestniczących zespołów, AOT Matrix wyróżnia się zaawansowanymi zdolnościami ilościowymi opartymi na sztucznej inteligencji. Dzięki architekturze podwójnego mózgu V4.4, system osiągnął optymalizację od końca do końca — od podstawowej logiki po wykonanie — odzwierciedlając podwójny nacisk platformy na innowacje i rzeczywiste wydajności.

Dlaczego tokeny AI rosną szybciej niż na szerszym rynku kryptowalut

Tokeny AI przewyższają wydajność — i nie w ciszy. Bitcoin się rusza. Ethereum utrzymuje grunt. Jednak niektóre z najsilniejszych względnych zysków pochodzą z tokenów oznaczonych sztuczną inteligencją, nie majors, nie memy. Na pierwszy rzut oka wydaje się to intuicyjne. AI to prawdziwa technologia. To kształtuje branże daleko poza kryptowalutą. Ale rynki rzadko poruszają się tylko na intuicji — szczególnie nie tak szybko. Kiedy ceny przyspieszają przed przyjęciem, bardziej użytecznym pytaniem nie jest "Czy sztuczna inteligencja jest ważna?" To jest jaka wersja historii AI rynek kupuje — teraz.

Dlaczego roboty handlowe AI stają się niezbędne na rynku kryptowalut 24/7

Rynki kryptowalut działają nieprzerwanie i poruszają się szybciej niż ludzka uwaga może niezawodnie utrzymać. Ceny reagują natychmiast na wydarzenia globalne, zmiany płynności w różnych regionach, a możliwości handlowe często istnieją przez minuty, a nie godziny. Dla wielu traderów głównym wyzwaniem nie jest już generowanie pomysłów, ale konsekwentne wykonywanie decyzji bez ciągłego monitorowania lub interwencji emocjonalnej. W tym miejscu coraz częściej przyjmowane są roboty handlowe AI — nie jako gwarancje zysku, ale jako narzędzia zaprojektowane do przetłumaczenia predefiniowanych strategii na niezawodne, powtarzalne wykonanie.

Konkurencja w handlu kryptowalutami AI: Pełny przewodnik po WEEX Alpha Awakens

Integracja sztucznej inteligencji w handlu kryptowalutami ewoluowała z nowego eksperymentu do podstawowego narzędzia. W 2026 r. narzędzia oparte na sztucznej inteligencji stały się niezbędne dla traderów poszukujących ulepszonej dyscypliny, wyższej szybkości realizacji i ustrukturyzowanego, opartego na danych podejmowania decyzji w kontekście zmienności rynku. Ten przewodnik zawiera praktyczne, krok po kroku podsumowanie sposobu uczestnictwa w WEEX Alpha Awakens, z ukierunkowanym badaniem, jak te strategie są wdrażane w środowiskach handlowych na żywo.

Jak AI pomaga inwestorom kryptowalut analizować rynki, zarządzać ryzykiem i inteligentniej handlować

Handel kryptowalutami nie polega już tylko na posiadaniu dobrego pomysłu – chodzi o konsekwentne wykonywanie na rynku, który nigdy się nie kończy. W miarę wzrostu objętości danych i szybkości rynku, tradycyjna analiza ręczna osiąga swoje granice. AI pomaga inwestorom przekraczać te granice, zmieniając sposób analizy rynków, interpretację nastrojów i kontrolę ryzyka. Ten artykuł bada, w jaki sposób sztuczna inteligencja zmienia kształt handlu kryptowalutami – i co to oznacza dla handlowców dzisiaj.

Od Wuhan do Doliny Krzemowej, Manus zrobił to w zaledwie dziewięć miesięcy.

Możesz to nazwać “wrapper”, ale to owinęło swoją drogę aż do Meta.

Popularne monety

Najnowsze wiadomości kryptowalutowe

Czytaj więcej