نقطه عطف کریپتو: هوش مصنوعی چگونه جای تریدرها را در بازارهای مالی می‌گیرد؟

بازار ارزهای دیجیتال در آستانه تحولی بزرگ است؛ جایی که هوش مصنوعی با الگوریتم‌های پیشرفته جایگزین تریدرهای انسانی شده و آینده مدیریت دارایی را متحول می‌کند.

سامان تهرانی

نویسنده

آیا بازار ارزهای دیجیتال به لحظه آیفون (iPhone Moment) خود نزدیک شده است؟ لحظه‌ای که هر کسی بتواند یک مدیر سبد دارایی هوشمند و الگوریتمی در جیب خود داشته باشد. گزارش‌های جدید نشان می‌دهد که جنگ هوش مصنوعی در بازارهای مالی وارد مرحله جدیدی شده است؛ جایی که مدل‌های عمومی مشهور در برابر ایجنت‌های معاملاتی تخصصی شکست می‌خورند.

قیمت دلار، یورو و سایر ارزها امروز ۲۳ آذر/ دلار یک‌روزه ۳۲۵۰ تومان گران شد

شرکت Recall Labs اخیراً رقابتی جذاب را برگزار کرده که در آن مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در برابر ربات‌های شخصی‌سازی شده قرار گرفتند. نتایج این نبرد، حقایق جالبی را درباره آینده ترید روشن کرد.

شکست غول‌ها؛ چرا GPT-5 حریف ایجنت‌های تخصصی نشد؟

در یک رقابت معاملاتی در صرافی غیرمتمرکز هایپرلیکویید، مدل‌های مشهوری مانند GPT-5، DeepSeek و Gemini Pro به چالش کشیده شدند. به همه این مدل‌ها یک دستور (Prompt) یکسان داده شد تا به صورت خودکار تصمیم‌گیری و معامله کنند.

نتیجه چه بود؟ این مدل‌های عمومی عملکرد خیره‌کننده‌ای نداشتند و به سختی توانستند کمی بهتر از میانگین بازار عمل کنند.

حرف حساب ژانگ پنگ ژائو

حرکت در مسیر درست سرمایه‌گذاری با «حرف حساب»

00:00
|
00:00

100

00:00
|
00:00

پیروزی مدل‌های سفارشی

مایکل سنا، مدیر بازاریابی Recall Labs، توضیح می‌دهد که ۳ رتبه برتر این رقابت به ایجنت‌های معاملاتی شخصی‌سازی شده رسید.

این ایجنت‌ها صرفاً متکی به مدل پایه نبودند، بلکه لایه‌هایی از منطق اضافی، استنتاج و منابع داده‌ای خاص به آن‌ها افزوده شده بود که باعث برتری آن‌ها نسبت به هوش مصنوعی خام شد.

تغییر قواعد بازی: سودآوری کافی نیست

یکی از مهم‌ترین یافته‌های این آزمایش، تغییر معیار موفقیت بود. در ترید سنتی با هوش مصنوعی، معمولاً همه چیز با سود و زیان (P&L) سنجیده می‌شد. اما نسل جدید ایجنت‌ها یاد می‌گیرند که ریسک و پاداش را متعادل کنند.

این ایجنت‌ها از معیارهای تعدیل‌شده با ریسک مانند نسبت شارپ (Sharpe Ratio) استفاده می‌کنند. یعنی فقط مهم نیست چقدر سود می‌کنید، بلکه مهم است که برای آن سود چقدر ریسک کرده‌اید و حداکثر افت سرمایه (Drawdown) شما چقدر بوده است.

جدول مقایسه: هوش مصنوعی عمومی در برابر ایجنت‌های تخصصی

ویژگی	مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)	ایجنت‌های معاملاتی تخصصی (Agents)
نمونه‌ها	GPT-5, Gemini Pro, DeepSeek	مدل‌های سفارشی Recall Labs
عملکرد	کمی بهتر از بازار (معمولی)	عملکرد برتر و کسب رتبه‌های اول
تمرکز اصلی	پردازش متن و دستورات عمومی	تعادل ریسک و پاداش، منطق مالی
معیار موفقیت	اجرای دستور	نسبت شارپ، ارزش در معرض ریسک (VaR)

آینده ترید: آلفا برای ثروتمندان باقی می‌ماند؟

دموکراتیزه شدن ترید با هوش مصنوعی سوال مهمی را ایجاد می‌کند: اگر همه از یک ربات هوشمند استفاده کنند، آیا دیگر سودی (Alpha) در بازار باقی می‌ماند؟

اگر همه یک استراتژی را اجرا کنند، بازار به سمت تعادل می‌رود و فرصت‌های سوددهی از بین می‌روند.

به همین دلیل، مایکل سنا معتقد است که برندگان واقعی، صندوق‌های پوشش ریسک (Hedge Funds) و دفاتر خانوادگی ثروتمند خواهند بود. آن‌ها منابع مالی لازم برای توسعه ابزارهای سفارشی و خصوصی را دارند و این ابزارها را برای حفظ برتری خود مخفی نگه می‌دارند.

محصول نهایی برای کاربران عادی چیست؟

احتمالاً در آینده نزدیک شاهد ابزارهایی خواهیم بود که نقش مدیر سبد دارایی را بازی می‌کنند. کاربر پارامترها و استراتژی کلی خود را تعیین می‌کند و هوش مصنوعی آن را به شکلی بهینه و بهتر اجرا می‌کند.

سوالات متداول (FAQ)

منظور از لحظه آیفون در ترید چیست؟

زمانی که ابزارهای پیچیده معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی آنقدر ساده و در دسترس شوند که هر کسی بتواند به راحتی از آن‌ها روی گوشی خود استفاده کند.

آیا GPT-5 می‌تواند تریدر خوبی باشد؟

در آزمایش‌های انجام شده، GPT-5 و سایر مدل‌های عمومی به تنهایی نتوانستند عملکرد فوق‌العاده‌ای داشته باشند و ایجنت‌های تخصصی آن‌ها را شکست دادند.

چرا موسسات مالی بزرگ در این زمینه جلوتر هستند؟

زیرا ابزارهای معاملاتی باکیفیت که بیشترین سود (آلفا) را تولید می‌کنند، معمولاً خصوصی هستند و توسعه آن‌ها نیاز به هزینه و منابع زیادی دارد که در اختیار موسسات است.

منبع: آکادمی تبدیل