نظرة عامة على تجربة تعلم مهارة "AI+الكمية" التي تكبدت خسائر مؤخرًا

عندما كنت أول مرة أتعرف على الذكاء الاصطناعي، كان ذلك في منتدى صغير ومتخصص، وكانت في فترة انتشار الأقنعة، وكان الجميع يناقشون استخدام الذكاء الاصطناعي لرسم الرسوم المتحركة لفتاة. لكن للذكاء الاصطناعي عيب كبير: وهو أن الأصابع لا يمكن رسمها بشكل صحيح. ومع ذلك، لم أتوقع بعد ذلك الانفجار الذي أحدثته النماذج اللغوية الكبيرة، والتطور السريع المتسارع لتقنيات الذكاء الاصطناعي.

في الوقت الحالي، وبسبب تأثير صفحات التسويق التي تزرع القلق لدى الجميع، أنا—وكوني شخصًا لا يريد أن يُستبدل في هذا العصر—وبدايةً من عام 2026، بدأت أجرّب استخدام الذكاء الاصطناعي للاستثمار. استكشفت حلًا أعتبره ناجحًا وآخر أقل نجاحًا، وسأشارك مسار التجربة:

لنبدأ بالحل الفاشل:

طرحت EM ذكاءً اصطناعيًا اسمه MiaoXiang. يتمتع MiaoXiang بميزة وهي أنه يملك بيانات مباشرة من منصة EM股吧 ومن قسم أبحاث الاستثمار. لذلك، فكرت: هل يمكن استخدام MiaoXiang لعمل خطة استثمار للتداول قصير الأجل؟ الفكرة هي أن يقوم الذكاء الاصطناعي باقتراح الأصول، ثم تنفيذ صفقات كمية، أي في إغلاق يوم T يوصي بخمسة صناديق ETF داخل السوق، مع ضبط مستويات جني الربح والوقف الخسارة بحيث يتم تفعيلها خلال خمسة أيام تداول بعد T+5. أما الأصول التي لا يتم تفعيلها خلال تلك الأيام الخمسة، فسيتم بيعها تلقائيًا عبر أوامر مع الطرف المقابل. هذه استراتيجية قصيرة الأجل. لكن خلال التشغيل الفعلي، كانت نسبة الفوز أقل من 40% فقط، والخسارة كانت تتزايد يومًا بعد يوم. مهما حاولت، كنت أقول للذكاء الاصطناعي ألا يطارد المكاسب ولا يبيع في القمم، ولكن في الواقع كانت الإشارات التي كنت أحصل عليها في إغلاق يوم T كلها إشارة لمجموعة قطاعات ساخنة. وبعد ذلك، توقفت عن اختبارها. لاحظت مشكلتين: أولًا، إن هذا النموذج يعاني من مشكلة شديدة تتمثل في مطاردة المكاسب والبيع عند القمم. عندما يحدث هبوط في السوق الواسع في يوم T، تكون معنويات السوق منخفضة، فيقترح النموذج تجنّب المخاطر وعدم تنفيذ عمليات شراء. أما عندما يصبح قطاعٌ ما هو السائد أو تحدث أخبار ساخنة عنه، فينصح النموذج بالشراء. لكن في ظروف السوق الحالية، عندما تكون حركة انتقال القطاعات سريعة، يتعرض القرار للضرب من الجانبين. وهذا يطابق تمامًا أسلوب منتجات قسم أبحاث الاستثمار في الترويج، كما يطابق الدوافع العاطفية لدى المستثمرين الأفراد. النموذج تمت تدريبه أيضًا بهذه الطريقة. عندما لا يكون هناك خط رئيسي في السوق، يصبح مخرجه كل مرة فوضويًا. وعند فتح واجهة التفكير، ستجد أن النموذج يقوم فقط بالتقاط بعض الأخبار ومعلومات الأخبار عشوائيًا في اللحظة، وبعدها تكون كل التحليلات مبنية على تلك المعلومات التي تم التقاطها في تلك اللحظة. وهذا يسهل أن يؤدي إلى الاستدلال الجزئي بدلًا من الشامل.

ثم سأذكر نموذجًا ناجحًا نسبيًا:

في تلك الفترة، حصلت من GJ证券 على صلاحية QMT. وللاحتياط، حصلت أيضًا على حساب محاكاة. أنا لم أتعرف على البرمجة إلا في مرحلة البكالوريوس، وفي مرحلة الدراسات العليا اخترت—كتسلية كهواية—نمذجة رياضية وخوارزميات رياضية كمادة اختيارية، وكانت هذه قبل خمسة عشر عامًا. لكنني الآن أنسى تقريبًا كل شيء. ومع ذلك، فإن طريقة التفكير في تعلم البرمجة والخوارزميات ظلت تؤثر علي دائمًا. أثناء تعلم QMT، كنت أحيانًا ندمان على سبب عدم فتح petrade، إذ إن مقاطع الفيديو والمواد المتعلقة بـ QMT أقل بكثير من petrade. ربما لأن petrade أسهل في البدء ولديه برامج تداول جاهزة. لكن في الحقيقة، فإن الحلول التي تجني المال لا تقدم مجانًا أو بسعر منخفض؛ وإلا فسيصبح هذا المجال مزدحمًا. بمساعدة البرمجة بالذكاء الاصطناعي، قمت خلال أكثر من شهر بكتابة حل استراتيجي تدريجيًا يناسبني، كما قمت بتشغيل الاستراتيجية باستخدام حساب محاكاة—وذلك كان أول خطوة حقيقية نحو التداول الكمي. عندما قمت بتشغيل الاستراتيجية لأول مرة ونجحت، شعرت بإنجاز كبير. كنت أصلًا أنوي أن لا أتمكن من كتابتها، فكنت سأبحث عن خدمة كتابة بالنيابة عبر Taobao. لكن هذا المصروف تم توفيره.

بعد تجربتي هاتين المرتبطتين باستخدام الذكاء الاصطناعي، فكرت: في عصر يتطور فيه الذكاء الاصطناعي بسرعة، كيف يجب أن أتكيف؟ أولًا، يجب أن أتقن أدوات الإنتاج الخاصة بي، وإلا فلن تعتمد فقط على القدرة على العمل. من السهل أن يتم استبدالنا. مثلما حدث معي: لو لم أمتلك أدوات ذكاء اصطناعي، كنت سأذهب إلى Taobao للبحث عن شخص يكتب بالنيابة. وفي المستقبل، مع انتشار الذكاء الاصطناعي، فإن مبرمجي “كتابة كود بسيط” سيكونون عرضة للتأثير بسهولة. ثانيًا، لا يمتلك الذكاء الاصطناعي قدرات ابتكار أصلية؛ بل هو “مُركِّب/مُخيط” يجمع أجزاءً من مصادر. من النظرة الأولى قد يبدو جديدًا ومثيرًا، لكن بعد الاطلاع عليه أكثر يصبح بلا طعم. إذا قمت بإطعامه بما تريد، فإنه “يلصق” ما تُطعمه به. إنه يعزز الكفاءة ويمنح الناس إلهامًا، لكنّه بذاته لن يبتكر—على الأقل حتى الآن لا يملك ابتكارًا أصليًا. إذا لم يتم تزويده بمواد جديدة، فإنه يميل إلى أن يصبح متشابهًا أو فوضويًا. ويمكن للمرء أن يرى “طعم الذكاء الاصطناعي” من أول نظرة. أخيرًا، كل أدوات التداول الكمي هي في الأساس تُعلّمك كيفية استخدام المؤشرات الفنية لإجراء تداول عالي التردد. وهذا لا يختلف كثيرًا عن صيَغ Tongdaxin التي كانت رائجة قبل أكثر من عشرة أعوام. لكن طرق كسب المال الحقيقية ربما لن تتغير بسبب التطور التكنولوجي؛ فالكمية مجرد “فن/حرفة”. إذا لم تكن الطريق صحيحًا، حتى لو درست كمّية كثيرًا، فلن تفعل سوى تسريع مستوى الأرباح والخسائر.