أطلقت منصة “إن أو أف 1” للأبحاث بالذكاء الاصطناعي، والمتخصصة في الأسواق المالية، اختباراً جديداً للتداول يُعرف باسم “ألفا أرينا” في 18 أكتوبر.
ما هو اختبار ألفا أرينا؟
شهد هذا الاختبار الفريد من نوعه مشاركة ستة نماذج رئيسية للذكاء الاصطناعي، حيث استخدم كل منها مبلغ 10,000 دولار من الأموال الحقيقية للتداول في سوق العملات الرقمية على منصة “هابرليكيد”. تم تزويد جميع النماذج بنفس التعليمات والبيانات لضمان المنافسة العادلة.
نتائج المنافسة: من الفائز؟
في نهاية التجربة، حقق نموذجا “ديب سيك” و”جروك” أعلى العوائد، حيث تجاوزت أرباحهما 14%. على الجانب الآخر، خسر نموذج “جيميني 2.5 برو” ما يقارب 42.57% من رأس المال.
لماذا تعتبر هذه التجربة مهمة؟
ما يميز “ألفا أرينا” هو أنها لم تكن محاكاة، بل كانت تجربة تداول حقيقية وآلية بالكامل، تقيس الربح والخسارة الفعليين للنماذج. تداولت جميع النماذج عملات رقمية مشهورة مثل:
- البيتكوين (BTC)
- الإيثيريوم (ETH)
- الريبل (XRP)
وقد استفاد النموذجان المتصدران، “ديب سيك” و”جروك”، من صعود السوق من خلال المراهنة على ارتفاع الأسعار. بينما أدى تذبذب استراتيجية النماذج الأخرى بين الشراء والبيع إلى نتائج أقل.
ماذا نتعلم من هذه التجربة؟
تمثل “ألفا أرينا” أول اختبار علني واسع النطاق لقدرة الذكاء الاصطناعي على فهم الأسواق المالية والتفاعل معها في الوقت الفعلي. ولاحظ القائمون على التجربة أن بعض النماذج استطاعت تحديد فرص الربح السريعة حتى أثناء تقلبات سعر البيتكوين الحادة.
مع ذلك، من المهم ملاحظة أن التجربة استمرت 48 ساعة فقط وبميزانية محدودة، لذا لا يمكنها قياس الأداء على المدى الطويل. كما أن النماذج لم تواجه ظروف سوق قاسية، مما يعني أن قدرتها على التعامل مع الأزمات لا تزال غير معروفة. رغم ذلك، تقدم النتائج رؤى قيمة حول كيفية تحسين أدوات الذكاء الاصطناعي لكفاءة التداول وتقليل الأخطاء البشرية.
الأسئلة الشائعة
ما هو اختبار ألفا أرينا؟
هو أول منافسة علنية كبرى بين نماذج الذكاء الاصطناعي للتداول في سوق العملات الرقمية باستخدام أموال حقيقية، لمعرفة أي منها يمكنه تحقيق أعلى ربح.
ما هي النماذج الفائزة في المنافسة؟
حقق نموذجا “ديب سيك” و”جروك” أعلى العوائد، حيث تجاوزت أرباحهما 14%، بينما خسر نموذج “جيميني” أكثر من 42%.
هل تثبت هذه التجربة نجاح الذكاء الاصطناعي في التداول؟
التجربة تقدم لمحة مبشرة على قدرة الذكاء الاصطناعي، لكنها قصيرة المدى ولم تتضمن ظروف السوق القاسية، لذا لا يمكن اعتبارها دليلاً كاملاً على النجاح طويل الأجل.
