مؤخرًا أتابع مسار التداول بالذكاء الاصطناعي، واكتشفت أن الوضع أكثر تعقيدًا بكثير مما كنت أتصور.

ابتداءً من بداية عام 2026، بعد انتشار مفهوم الوكيل الذكي، انفجرت أدوات التداول بالذكاء الاصطناعي بشكل مركز. خلال بضعة أشهر فقط، تدفقت عشرات المشاريع الجديدة بشكل مكثف، من إطلاق نانسن لوظيفة التداول الذاتي، إلى استحواذ دونوت على 2200 مليون دولار، إلى فتح منصة بدون كود من MOSS، وكل البورصات تقدم لموكليها مهارات متنوعة لوكلاء الذكاء الاصطناعي. يبدو الأمر حيويًا، لكن عند التدقيق، ستكتشف أن الحدود بين المنتجات التي تدير الأموال وتلك التي تكتفي بسرد القصص غير واضحة في الواقع.

قسّمت هذا المسار بشكل تقريبي إلى ثلاثة مستويات. المستوى الأول هو أدوات المعلومات البحتة، والممثل النموذجي لها هو AIXBT، الذي يشبه رادار تداول مبني على الذكاء الاصطناعي، ينشر أكثر من 2000 تحليل يوميًا على وسائل التواصل الاجتماعي، لمساعدتك على تحديد الأصول التي تستحق الاهتمام، لكنه لا ينفذ أوامر الشراء. هذه المنتجات تنمو بسرعة لأنها أبعد ما تكون عن أمان رأس المال.

المستوى الثاني هو جوهر هذا الاتجاه، حيث يجمع بين اتخاذ القرار والتنفيذ في عملية واحدة. تقدم Minara أربع طرق لتنفيذ الأوامر، من اليدوي إلى التلقائي بالكامل، وتدعم أنماطًا قصيرة الأمد، داخل اليوم، والموجية. جعلت Donut من نظام التشغيل على مستوى المتصفح، بحيث يمكنك مباشرة التداول أثناء مشاهدة الرسوم البيانية أو تصفح DEX. تتيح MOSS وصف الاستراتيجية بلغة بسيطة، ويتحول الذكاء الاصطناعي تلقائيًا إلى وكيل تداول، لكن المثير للاهتمام هو أنها تضع الوكيل في "وضع الجحيم" أولاً، حيث تختبره عبر 150 يومًا من البيانات التاريخية الحقيقية، وإذا اجتاز الاختبار، يُسمح له بالتداول الحقيقي. أما نانسن، فتعتمد على أكثر من 500 مليون عنوان محفظة موسوم، لمراقبة الأنشطة غير الطبيعية على السلسلة وتنفيذ التداولات مباشرة.

هناك أيضًا Mojo AI الذي يبتكر في مجال التمويل اللامركزي، ويدعم أوامر اللغة الطبيعية لتحويل العملات، والت跨链، والرهانات. Cod3x يعمل على العقود الدائمة، ويختبر منتجه Big Tony الذي حقق عائدًا تفوق 21.7% على حيازة البيتكوين. Milo يعمل كوكيل غير موثوق على Solana، والأمر المثير هو أن كل عملية تداول تتضمن "مذكرات تداول" تشرح المنطق، مما يعزز الشفافية. HyperAgent يكلف 550 دولار شهريًا، ويستخدم سبع إشارات تحليلية في آن واحد، مع 17 قيد أمني مدمج، لكن عدد المستخدمين محدود جدًا.

المستوى الثالث هو البنية التحتية. VergeX’s NoFx هو مشروع مفتوح المصدر يمكنه الاتصال بعدة بورصات، وليس مقتصرًا على العملات الرقمية فقط. Almanak أكثر جرأة، حيث يستخدم 18 وكيل ذكاء اصطناعي متخصص يتعاونون بشكل منسق، وجمع تمويل يزيد على 10 ملايين دولار.

لكن وراء ذلك، تظهر مخاطر واضحة أيضًا. أولها هو المخاطر النظامية، حيث تستخدم العديد من الوكلاء الذكاء الاصطناعي نفس النماذج الكبيرة، وتكون معايير التحليل متطابقة بشكل كبير، وعند تفعيل شرط معين، قد يبيع الآلاف من الوكلاء في وقت واحد، مما يسبب تدافع جماعي. بعض المشاريع تحاول كسر هذا الجمود، مثل HyperAgent الذي يستخدم وزنًا ديناميكيًا عبر سبع إشارات مختلفة، وAlmanak الذي يعتمد على قرارات متعددة العقول، لكن مدى فعالية هذه الحلول في التخفيف من المخاطر، لا يزال غير واضح، خاصة في ظروف السوق القصوى.

ثانيًا، هناك ظاهرة "الذكاء الاصطناعي الزائف". العديد من منصات التداول المزعومة بالذكاء الاصطناعي لا تزال تعتمد على السكربتات التقليدية للمؤشرات الفنية، فقط بلفافة خارجية للذكاء الاصطناعي. يعتقد المستخدمون أنهم يستخدمون الذكاء الاصطناعي، لكنهم في الواقع يستخدمون روبوتات قديمة مغلفة بشكل جديد.

ثالثًا، الذكاء الاصطناعي يمكن أن "يقول أشياء غير صحيحة". من اختلاق أزواج تداول غير موجودة، إلى سوء تفسير البيانات على السلسلة، وإعطاء قرارات قديمة أثناء التقلبات، كل ذلك يمكن أن يؤدي إلى خسائر حقيقية. والأخطر هو هجمات حقن الأوامر، حيث يزرع المخترقون أوامر خبيثة في الكود أو صفحات الويب، وإذا نفذها الذكاء الاصطناعي دون تمييز، قد تكون النتائج كارثية. لهذا السبب، لا تزال معظم المنتجات تتطلب خطوة تأكيد يدوية، لكن ذلك قد يفوت فرص التداول.

رابعًا، تتوقف الاستراتيجيات عن العمل في سوق الدببة. تعتمد معظم النماذج على البيانات التاريخية، وعند مواجهة سوق جديدة، قد تفشل. الذكاء الاصطناعي يتفوق في العمل على فرضية "تكرار التاريخ"، لكن السوق يتفوق في كسر هذه الفرضية.

لذا، قبل أن تنخدع بقصة "الذكاء الاصطناعي يساعدك على التداول"، من الأفضل أن تسأل ثلاثة أسئلة: هل هو حقًا ذكاء اصطناعي، أم مجرد غلاف لسكربتات قديمة؟ من يملك أموالك؟ من التداول المراقب إلى إدارة الأموال، ثم إدارة الأموال بشكل جيد، هناك مسافة طويلة تتطلب بناء الثقة، وليس مجرد ترقية الكود.