予備ラウンド参加者インサイト — AOTマトリックス： AI取引における左脳分析、右脳判断

オープニング

WEEX AI Trading Hackathonでは、AOT Matrixは、システム設計においてより慎重な方法を選択しました。

取引システムにおいてAIが果たすべき役割と果たすべきでない役割について、最初から明確な選択をしていました。

AOT Matrixの意思決定ロジック、システムアーキテクチャの複数回の反復、そしてWEEXの実際の取引環境とエンジニアリング上の制約下での実装についてインタビューしました。

Q1. AI取引では、ほとんどの人がまず「AIに発注させる」という本能を持っています。 なぜ最初からこの考えを却下したのか。

AOTマトリックス:

なぜなら暗号市場は本質的に不安定だからです。

価格分布がシフトし、ボラティリティ構造が壊れ、ヒストリカルパターンが最も重要な時に失敗することが多い。 AIに直接買い注文や売り注文を実行させるのは、モデルのミスマッチを即座に実際の損失に変えることになる。

それに基づいて、最初の週には、AIを自動売買ボットとして使用する方法と、AIに直接売買シグナルを生成させる方法の2つの一般的なアプローチを除外しました。

代わりに、より抑制的だがはるかに批判的な質問にAIに答えてもらうことを選んだ。 この環境は、今すぐ取引するのに適切な環境ですか?

Q2. 準備段階で、最初に実験したシステムアーキテクチャは？

AOTマトリックス:

最初はハイブリッドセットアップを試しました: AIが方向を合図し、ルールベースのシステムが実行します。

しかし、バックテストやシミュレーションで明らかになった課題は、 AI信号の安定性は、さまざまな市場フェーズで大きく異なっていました。

市場構造が移るやいなや、それらのシグナルの信頼性は著しく低下した。

問題はモデルの精度ではなく、責任の分担そのものだったと、後で気づきました。

Q3. AIと取引の意思決定の役割をどのように再定義したのでしょうか。

AOTマトリックス:

数回の反復を経て 、 「 <強>左脳/右脳」というシステム構造に詰め込んだ。

AIは「左脳」に宿り、売買判断ではなく分析のみを担う。

その仕事は、トレンド、レンジング、ハイリスクシナリオ、取引を一時停止すべきかどうかといった市況を評価すると同時に、環境に対する信頼スコアを提供することです。 正確な価格を予測したり、注文を出したりすることはありません。

実際の取引決定は、取引許可、ポジションサイジング、レバレッジコントロールを管理するルールベースのシステムである「右脳」によって処理されます。

すべてのトレードは監査可能で再生可能なものでなければなりません。WEEX AIハッカソンでは、この厳しい要件を設定しました。

Q4. 準備中、取引経験をAIが読める入力に変換することは、どれほど困難でしたか？

AOTマトリックス:

極めて難しい トレーダーのエクスペリエンスは多くの場合直感的ですが、AIには構造化された情報が必要です。

そこで、単にデータを追加するのではなく、ロジックを分解しました。 取引ロジックを3種類に分けました。 市場構造、ボラティリティ状態、リスク状態。 AIはこれらの中間状態のみを学習して出力する。

こうすることで、AIはもはや将来の価格を予測するものではなく、現在の環境が健全で取引に適しているかどうかを答えることに集中する。

準備期間が短いことから、より安全で実用的なアプローチであると考えました。

Q5. WEEX APIを統合し、シミュレーションからライブ取引に移行する際、どのような予想外の課題が発生したのでしょうか。

AOTマトリックス:

ほとんどの課題はエンジニアリング関連でした。 当初はWEEX APIによる基本認証と注文送信を完了しましたが、ライブ取引では、「発注できる」ことが長期的なシステムの安定性を保証するものではないことがすぐにわかりました。

ネットワークジッタ、リクエストタイムアウト、マルチストラテジー実行の問題は、シミュレーションとライブテストの両方で徐々に表面化しました。

これを解決するため、次のような体系的なエンジニアリングのアップグレードを行いました。

• 注文レベルの追跡のためのフルチェーントレースID
• 重複執行を防ぐ即効性のある注文管理
• 非同期キューと注文状況の調整により、異常時のシステムリカバリを強化

このフェーズは、デモを長期運用可能なシステムへと変えるための重要なステップでした。

Q6. 取引の決定と執行の記録に 多大な労力を注ぎました その背景には何があったのか。

AOTマトリックス:

ライブトレードでは、<強>説明できないトレードは、いずれリスクの源泉となります。

したがって、すべての注文は、次の3つの質問に答えることができることを要求します。 なぜ、その瞬間にオープンしたのか。 システムは市場環境をどう判断したのか。 条件が繰り返された場合、同じ決定が成り立つでしょうか？

このシステムは、市況、意思決定実行の背後にある論理的根拠、最終的な取引結果のAI評価を完全に記録します。

目的は、物事を複雑にすることではなく、すべての取引が追跡可能、再生可能、レビュー可能であることを保証することです。

Q7. WEEX AI Tradingハッカソンの準備中に、AI取引について最も大きな気づきがあった点は何ですか？

AOTマトリックス:

三つの主要な洞察

まず、取引におけるAIは、人間に取って代わるものではなく、人間を拘束するものである。

「より大きなリターン」を追い求めるよりも、感情的な判断を抑え、取引できない環境を見極めるのが上手いのです。

次に、モデルの精度よりもシステムの安定性が重要な場合が多い。

バックテストでは完璧に見えてもライブで失敗するシステムは、単に技術的な優位性をリスクのエクスポージャーに変えるだけです。

第三に、長期生存には解釈可能性が不可欠です。

すべてのP&Lを把握してレビューできれば、システムはスクラップして再構築するのではなく、ドローダウン後に修正することができます。

クロージング

AOT Matrixにとって、WEEX AI Trading Hackathonは単なるモデルコンテストではなく、システム設計、エンジニアリング、リスク認識の総合的なテストです。

同社のアーキテクチャは、WEEXのライブ取引条件とエンジニアリング上の制約の下での継続的な検証、調整、コンバージェンスの産物です。

そして、これがまさにAI取引がコンセプトから持続可能な長期的なツールに移行するために経なければならないプロセスです。