Статистика учасників попереднього раунду — Матриця AOT: Аналіз лівої півкулі мозку, рішення правої півкулі мозку в торгівлі за допомогою штучного інтелекту

Відкриття

На хакатоні WEEX AI Trading, AOT Matrix обрала більш обережний шлях у розробці системи — той, який насправді важче реалізувати в умовах реальної торгівлі.

З самого початку вони зробили чіткий вибір щодо того, яку роль штучний інтелект повинен, а яку ні, відігравати в торговельній системі.

Ми взяли інтерв'ю у AOT Matrix про їхню логіку прийняття рішень, численні ітерації архітектури їхньої системи та про те, як це – впроваджувати її в реальному торговому середовищі WEEX та інженерних обмеженнях.

**Квартал 1**. У торгівлі на штучному інтелекті перший інстинкт більшості людей — «нехай штучний інтелект розміщує ордери». Чому ви відкинули цю ідею з самого початку?

Матриця AOT:

Тому що криптовалютні ринки за своєю суттю нестабільні.

Розподіл цін зміщується, структури волатильності порушуються, а історичні моделі часто дають збій саме тоді, коли це найважливіше. Дозвіл ШІ виконувати ордери на купівлю або продаж безпосередньо перетворить будь-яку невідповідність моделі на негайні реальні втрати.

Виходячи з цього, вже в перший тиждень ми виключили два поширені підходи: використання ШІ як автоматизованого торгового бота або дозвіл йому генерувати торгові сигнали безпосередньо.

Натомість ми вирішили, що ШІ відповість на більш стримане, але набагато критичніше питання: чи це зараз правильне середовище для торгівлі?

**Другий квартал**. З якою системною архітектурою ви спочатку експериментували на етапі підготовки?

Матриця AOT:

Спочатку ми спробували гібридну конфігурацію: Штучний інтелект подає сигнали напрямку, а система, що базується на правилах, виконує їх.

Але під час тестування на попередніх даних та симуляцій проблеми стали очевидними: стабільність сигналів штучного інтелекту значно відрізнялася на різних етапах ринку.

Щойно структура ринку змінилася, надійність цих сигналів значно знизилася.

Пізніше ми зрозуміли, що проблема полягала не в точності моделі, а в самому розподілі обов'язків.

**Квартал 3**. Як ви переосмислили ролі штучного інтелекту та прийняття торгових рішень?

Матриця AOT:

Після кількох ітерацій ми остаточно визначили структуру системи «ліва півкуля / права півкуля».

Штучний інтелект знаходиться в «лівій півкулі мозку» та відповідає виключно за аналіз, а не за прийняття торгових рішень.

Його завдання полягає в оцінці ринкових умов — трендів, діапазонів, сценаріїв високого ризику або необхідності призупинення торгівлі — одночасно надаючи оцінку достовірності для середовища. Він не передбачає точні ціни та не розміщує замовлення.

Фактичні торгові рішення обробляються «правою півкулею мозку» – системою, що базується на правилах, яка керує дозволами на торгівлю, розміром позиції та контролем кредитного плеча.

Кожна угода має бути аудитованою та повторно програною — це сувора вимога, яку ми встановили перед собою на WEEX AI Hackathon.

**Четвертий квартал**. Наскільки складним було під час підготовки перевести торговий досвід у вхідні дані, зрозумілі для штучного інтелекту?

Матриця AOT:

Надзвичайно складно. Досвід трейдерів часто інтуїтивно зрозумілий, але штучний інтелект вимагає структурованої інформації.

Тож замість того, щоб просто додавати більше даних, ми зламали логіку. Ми розділяємо торговельну логіку на три типи: структура ринку, стан волатильності та умови ризику. Штучний інтелект навчається та виводить лише ці проміжні стани.

Таким чином, штучний інтелект більше не прогнозує майбутні ціни; він зосереджується на відповіді на питання, чи є поточне середовище здоровим та придатним для торгівлі.

З огляду на короткий час підготовки, ми вважали, що це безпечніший та практичніший підхід.

**П'ятий квартал**. Які неочікувані труднощі виникли під час інтеграції WEEX API та переходу від симуляції до реальної торгівлі?

Матриця AOT:

Більшість труднощів були пов'язані з інженерією. Спочатку ми виконали базову автентифікацію та подання ордерів через API WEEX, але в реальній торгівлі ми швидко зрозуміли, що «можливість розміщувати ордери» не гарантує довгострокової стабільності системи.

Тремтіння мережі, тайм-аути запитів та проблеми з виконанням кількох стратегій поступово з'являлися як під час симуляцій, так і під час реальних тестів.

Щоб виправити це, ми провели систематичні інженерні модернізації, зокрема:

• Ідентифікатори відстеження повного ланцюжка для відстеження на рівні замовлень
• Ідемпотентні елементи керування замовленнями для запобігання дублікатному виконанню
• Асинхронні черги та узгодження статусу замовлень для покращення відновлення системи в умовах аномалій

Цей етап був критичним кроком у перетворенні демонстраційної версії на систему, здатну до довгострокової роботи.

**П6**. Ви докладаєте багато зусиль для запису торгових рішень та їх виконання. Яка була причина цього?

Матриця AOT:

У реальній торгівлі **будь-яка угода, яку неможливо пояснити, зрештою стане джерелом ризику.**

Тому ми вимагаємо, щоб кожне замовлення могло відповісти на три запитання: Чому його відкрили саме тоді? Яким, за оцінкою системи, було ринкове середовище? Чи буде те саме рішення чинним, якщо умови повторяться?

Система повністю фіксує оцінки ринкових умов, здійснені штучним інтелектом, обґрунтування виконання рішень та кінцевий результат торгівлі.

Мета полягає не в тому, щоб ускладнювати ситуацію, а в тому, щоб забезпечити відстеження, повторюваність та можливість перегляду всіх угод — те, що ми називаємо «повноланцюжковою аудитабельністю».

**П7**. Під час підготовки до хакатону WEEX AI Trading, яке було ваше найбільше відкриття щодо торгівлі на основі штучного інтелекту?

Матриця AOT:

Три основні висновки.

По-перше, штучний інтелект у торгівлі не призначений для заміни людей, а для їхнього обмеження.

Краще стримувати емоційні рішення та виявляти невигідні умови для торгівлі, ніж гнатися за «більшою прибутковістю».

По-друге, стабільність системи часто важливіша за точність моделі.

Система, яка виглядає ідеально в тестах на минулі часи, але не працює в реальному часі, просто перетворює свою технічну перевагу на ризик.

По-третє, інтерпретованість має вирішальне значення для довгострокового виживання.

Тільки якщо кожен звіт про прибутки та збитки можна зрозуміти та переглянути, систему можна виправити після спаду, а не замінити її на браковану та перебудову.

Закриття

Для AOT Matrix хакатон WEEX AI Trading — це не просто змагання моделей, а комплексна перевірка проектування, інженерії та усвідомлення ризиків систем.

Їхня архітектура є продуктом постійної перевірки, коригування та конвергенції в умовах реальної торгівлі на WEEX та за інженерних обмежень.

І саме через цей процес має пройти торгівля за допомогою штучного інтелекту, щоб перейти від концепції до сталого, довгострокового інструменту.