من المبادئ الأساسية: لماذا #AI Trading لا ينبغي أن يتوقع الارتفاع أو الانخفاض

أولاً، لنفكك الذكاء الاصطناعي: ما الذي تفعله النماذج الكبيرة حقًا؟
الكثيرون يعتبرون النماذج الكبيرة "صندوق أسود يفكر"، لكن من الناحية الجوهرية للحوسبة، فهي تقوم بشيء واحد فقط:
في فضاء المتجهات عالي الأبعاد، حساب التشابه.
جميع المدخلات (#token ، الصور، السلاسل الزمنية) تُحوَّل إلى متجهات؛
جميع "الفهم" و"الاستنتاج"، في جوهرها، هي:
نقطة ضرب المتجه + تحويل غير خطي.
المحور الأساسي لـ Transformer ليس "الذكاء"، بل هو:
ضغط المدخلات إلى متجهات
حساب التشابه بين المتجهات
تجميع المعلومات بناءً على التشابه
إخراج توزيع احتمالي
وهذا يعني حقيقة مهمة:
قدرة نماذج اللغة الكبيرة (LLM) هي التعرف على الأنماط، وليس التنبؤ.
في سياق اللغة، الأنماط مستقرة بما يكفي، لذلك "يبدو وكأنه تنبؤ"؛
لكن في الأسواق المالية، ستظهر هذه النقطة مشكلة جذرية.
ثانياً، لماذا "استخدام الذكاء الاصطناعي لتوقع الارتفاع أو الانخفاض" يكاد يكون حتمياً فشله؟
لأن الأسواق المالية واللغة، هناك ثلاثة اختلافات جوهرية.
1️⃣ نسبة الإشارة إلى الضوضاء منخفضة جدًا
اللغة الطبيعية تتبع قوانين إحصائية قوية؛
أسعار السوق على المدى القصير ≈ حركة عشوائية، والارتفاع والانخفاض تقريبًا 50:50.
ما تتعلمه النماذج غالبًا هو:
الرجوع إلى المتوسط
تنعيم الضوضاء
وليس التقلبات الحادة والأحداث الخطرة التي تهتم بها حقًا.
2️⃣ غير ثابتة
دلالات اللغة لا تتغير لعقود؛
هيكل السوق يتطور باستمرار، القوانين الفعالة في 2021 قد تتوقف عن العمل مباشرة في 2024.
3️⃣ مقاومة قوية
اللغة لا يوجد لها طرف مقابل؛
السوق لعبة صفرية، وأي نمط يتم التعرف عليه بسرعة يتم استغلاله حتى يختفي.
النتيجة مباشرة:
الذكاء الاصطناعي غير مناسب لتوقع "هل ستصعد أو تنخفض الشمعة التالية".
لكن هذا لا يعني أن الذكاء الاصطناعي لا فائدة منه في التداول — فقط السؤال هو الخطأ في طرحه.
ثالثاً، لنطرح سؤالًا مختلفًا: التعرف على النظام (Regime)، وليس التنبؤ بالاتجاه
السؤال الحقيقي ذو نسبة الإشارة إلى الضوضاء العالية هو:
ما هو وضع السوق الحالي؟
السوق ليس عشوائيًا مستمرًا، بل يتنقل بين أنظمة مختلفة:
تذبذب منخفض
تذبذب عالي
اتجاه أحادي
أزمة سيولة
النظام (Regime) له استمرارية، ويقيس على مقياس زمني أكبر بكثير من شمعة واحدة.
وهذا يجعله أكثر استقرارًا بكثير من "التنبؤ بالارتفاع أو الانخفاض".
أظهرت العديد من الدراسات أن عائد استراتيجية النظام (Regime) يأتي بشكل رئيسي من تجنب الحالات السيئة، وليس من استغلال الحالات الجيدة.
رابعاً، الاستخدام الصحيح للذكاء الاصطناعي: تضمين حالة السوق (Market State Embedding)
نقل نموذج الحوسبة الخاص بـ LLM، لكن مع تغيير الهدف.
ليس:
بيانات السوق → الذكاء الاصطناعي → ارتفاع أو انخفاض
بل:
بيانات السوق → تمثيل متجه → التشابه → تحديد النظام (Regime)
الفكرة الأساسية:
استخدام المشفر (encoder) لضغط حالة السوق متعددة الأبعاد إلى embedding
مسافة المتجه تمثل "تشابه حالة السوق"
هل السوق الحالي ≈ أي نوع من المراحل التاريخية؟
هذه الخطوة:
لا تفترض توزيعًا
لا تضع عتبة يدوية
تدعم بشكل طبيعي الأبعاد العالية، والمتعدد العوامل، وغير الخطي
الإخراج ليس "إشارة شراء أو بيع"، بل هو فهم حالة السوق.
خامساً، القيمة الحقيقية للنظام (Regime): توجيه الاستراتيجية وإدارة المخاطر
النظام لا يحقق أرباحًا مباشرة، لكنه يحدد ما إذا كنت ستخسر أموالًا كبيرة.
التحويلات النموذجية:
تذبذب → شبكة
اتجاه → تتبع الاتجاه
تذبذب عالي → تقليل المراكز
أزمة سيولة → احتفاظ بمركز فارغ
الهدف ليس زيادة الأرباح بشكل كبير، بل:
عدم القيام بأشياء خاطئة في وضع السوق الخطأ.
سادساً، NoFx: البنية التحتية لتداول الذكاء الاصطناعي، وليس "مُتنبئ الذكاء الاصطناعي"
تحديد NoFx واضح جدًا:
ليس لجعل نماذج اللغة الكبيرة تتوقع السوق، بل لتوفير "نظام تداول يمكنه اتخاذ قرارات آمنة" للذكاء الاصطناعي.
لماذا عنق الزجاجة في تداول الذكاء الاصطناعي ليس في النموذج؟
لأن نظامًا قادرًا على العمل يحتاج إلى:
بيانات مستقرة وموحدة
تنفيذ منخفض التأخير وقابل للتحكم
إدارة مخاطر صارمة وقابلة للتكوين
سجلات كاملة وقابلة للمراجعة
هذه الأشياء، 99% من "منتجات تداول الذكاء الاصطناعي" لا تمتلكها.
سابعاً، ماذا يفعل NoFx (النسخة المبسطة)
1️⃣ طبقة البيانات
توحيد وتشفير جميع البيانات الأساسية للسوق:
الأسعار، حجم التداول، OI، معدل التمويل، التسوية، تدفقات الأموال، دفتر الأوامر، التقلبات، المؤشرات الفنية.
بيانات غير متجانسة → واجهة موحدة.
2️⃣ طبقة التنفيذ
إخفاء اختلافات البورصات، وتوحيد أوامر الشراء، والمراكز، والرافعة المالية، ومنطق وقف الخسارة.
الاستراتيجية لا تحتاج لمعرفة "أي بورصة".
3️⃣ طبقة القرار
الذكاء الاصطناعي لا يتوقع الارتفاع أو الانخفاض، بل:
تحليل السوق بشكل منظم
انتقاء وترتيب الأصول
تقييم المراكز والمخاطر
تحديد شروط الدخول / الخروج
الإخراج هو قرارات منظمة وقابلة للمراجعة، وليس كلمة "شراء".
4️⃣ دمج النظام (Regime)
تحديد النظام كجزء من النظام:
أولاً، تحديد حالة السوق
ثم، تحديد نوع الاستراتيجية ومستوى المخاطر
تلقائيًا، يتكيف مستوى عدوانية الذكاء الاصطناعي مع النظام.
ثامناً، لماذا نصر على الشفافية والمصدر المفتوح؟
في المجال المالي، الصندوق الأسود لا يبني الثقة.
مبادئ NoFx:
كل قرار من الذكاء الاصطناعي يتضمن سياقًا كاملًا
كل صفقة يمكن تتبع "لماذا"
إدارة المخاطر، المراكز، والرافعة المالية قابلة للتكوين
الكود قابل للمراجعة، وقابل للنشر الذاتي
هذه هي البنية التحتية كما ينبغي أن تكون.
تاسعاً، المساواة: تداول الذكاء الاصطناعي لا ينبغي أن يقتصر على المؤسسات فقط
الواقع هو:
عقبة التداول الكمي عالية جدًا
المتداولون العاديون يُستبعدون بشكل منهجي
هدف NoFx بسيط جدًا:
تمكين شخص لا يفهم الكود من إعداد استراتيجية تداول ذكاء اصطناعي خلال 5 دقائق، ومعرفة ما تفعله.
هذا لا يقلل من الاحترافية، بل يعبئ المهارة الاحترافية في أدوات.
مثل:
Excel في تحليل البيانات
Figma في التصميم
يطمح NoFx أن يكون الطبقة القياسية لتداول الذكاء الاصطناعي.
عاشراً، ملخص بكلمة واحدة
جوهر الذكاء الاصطناعي هو التشابه في المتجهات، وليس "القدرة على التنبؤ"
المشكلة ذات القيمة العالية في السوق هي التعرف على النظام، وليس التنبؤ بالارتفاع أو الانخفاض
الحواجز الحقيقية ليست في النموذج، بل في الهندسة، إدارة المخاطر، وقابلية التفسير
مستقبل تداول الذكاء الاصطناعي هو البنية التحتية، وليس الدعاية
إذا رغبت، يمكنني كتابة مقال خاص في المرة القادمة:
👉 لماذا "الذكاء الاصطناعي يقول اشترِ فقط" هو أخطر تصميم لنظام التداول