«ستة تجار AI: عشرة أيام من التحدي: دورة مفتوحة حول الاتجاه والانضباط والجشع»

أقل من عشرة أيام، تضاعف رأس المال.

عندما حقق DeepSeek و Qwen3 هذا الإنجاز في تداول AlphaZero AI الفعلي الذي أطلقته Nof1، كانت كفاءة أرباحهما قد تجاوزت بكثير معظم المتداولين البشريين. وهذا يجبرنا على مواجهة سؤال: هل أن الذكاء الاصطناعي يتحول من "أداة بحث" إلى "مُتداول في الخط الأمامي".

كيف يفكرون؟ قامت PANews بمراجعة شاملة للتداولات التي تمت على مدى عشرة أيام لأهم ستة نماذج AI في هذه المنافسة، في محاولة لكشف أسرار اتخاذ قرارات المتداولين بالذكاء الاصطناعي.

لا يوجد "فجوة معلومات" في المواجهة التقنية البحتة

قبل التحليل، يجب علينا توضيح شرط أساسي: إن قرارات الذكاء الاصطناعي في هذه المسابقة هي من نمط "قطع الشبكة". جميع النماذج تتلقى بشكل سلبي نفس بيانات التحليل الفني تمامًا (بما في ذلك السعر الحالي، والمتوسطات المتحركة، وMACD، وRSI، والعقود المفتوحة، ومعدل التمويل، وبيانات السلاسل الزمنية على مدى 4 ساعات و3 دقائق، وما إلى ذلك)، ولا يمكنها الاتصال بالإنترنت للحصول على المعلومات الأساسية بشكل نشط.

هذا يستبعد تأثير "فجوة المعلومات"، كما يجعل هذه المنافسة اختبارًا نهائيًا للاختبار القديم "هل يمكن أن تحقق التحليل الفني البحت أرباحًا؟"

من حيث المحتوى المحدد، فإن المحتوى الذي يمكن أن تحققه الذكاء الاصطناعي يشمل الجوانب التالية:

1، الحالة الحالية لسوق العملة: تشمل معلومات السعر الحالية، سعر المتوسط المتحرك لمدة 20 يومًا، بيانات MACD، بيانات RSI، بيانات العقود المفتوحة، سعر التمويل، بالإضافة إلى سلسلة البيانات المذكورة سابقًا على مدار اليوم (دورة 3 دقائق)، وسلسلة الاتجاهات طويلة الأجل (دورة 4 ساعات) وغيرها.

2، معلومات الحساب والأداء: تشمل الأداء العام الحالي للحساب، معدل العائد، الأموال المتاحة، نسبة شارب، وغيرها. الأداء الفعلي للمراكز الحالية، شروط جني الأرباح، وقف الخسارة، وظروف الفشل الحالية.