2025 – Posted in: Arbitrage Software

أعزائي القراء، يرجى قراءة هذه المقالة بعناية ومشاركة أفكاركم وانطباعاتكم وتعليقاتكم. أنا مقتنع تمامًا بأن الاختراق في مجال التحكيم التجاري ممكن فقط من خلال التفاعل الفعّال بين الخبراء في هذا المجال وتقنيات الذكاء الاصطناعي. في المقال، أشرح بالتفصيل لماذا يمكن فقط من خلال العمل المشترك للمحترفين في التحكيم التجاري والذكاء الاصطناعي أن نحقق قفزة نوعية حقيقية ونرفع التحكيم التجاري إلى مستوى جديد كليًا. نعتقد أن كل واحد منكم يجب أن يصبح خبيرًا كهذا. فقط خبرتكم ومعرفتكم ومشاركتكم النشطة في هذا الحوار ستمكننا من فتح إمكانيات الذكاء الاصطناعي بالكامل وتحسين نتائج استراتيجيات التداول بشكل كبير. مع الاحترام والأمل في التعاون المثمر، بوريس فيسينكو، الرئيس التنفيذي لمجموعة BJF Trading.

المقدمة

على الرغم من اعتبار التحكيم التجاري واحدًا من أكثر طرق الاستثمار استقرارًا وأمانًا، إلا أنه يتطلب تطويرًا وابتكارًا مستمرين للحفاظ على الكفاءة في ظل تغير ظروف السوق. مؤخرًا، يزداد اجتذاب المتداولين والمستثمرين لاستخدام الذكاء الاصطناعي في هذا المجال. دعونا ننظر فيما إذا كان الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعزز الخوارزميات الحالية ويستبدلها بالكامل. يتم التأكيد على الاهتمام بالذكاء الاصطناعي في التحكيم التجاري بواسطة الثقافة الشعبية. تذكروا النكتة من فيلم “ذئب وول ستريت”، حيث يطلب الشخصية التي يلعبها دي كابريو بيعه قلمًا، وهو يرد بأن هذا القلم “معزز بالذكاء الاصطناعي”.

هذه النكتة ليست مجرد تسلية؛ إنها تعكس إيمانًا ع

عميقًا بقدرات الذكاء الاصطناعي، الأمر الذي يحفز دمجه في جميع جوانب الأعمال، بما في ذلك التحكيم التجاري. ومع ذلك، فهذا يشير أيضًا إلى إمكانية تقدير مبالغ فيه لدور الذكاء الاصطناعي في استراتيجيات التحكيم.

قدرات الذكاء الاصطناعي في التحكيم التجاري

تعزيز الخوارزميات الحالية للتحكيم

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحسن بشكل كبير كفاءة خوارزميات التحكيم من خلال التحليل العميق والتعلم من البيانات التاريخية، مما يسمح بتوقعات أكثر دقة للوضع السوقي. تضمن قدرة الذكاء الاصطناعي على تحليل مصفوفات البيانات الضخمة من مصادر متنوعة اكتشاف الفرص التحكيمية في الوقت المناسب. ومع ذلك، من المهم مراعاة القيود المفروضة على المُحسِّنات والمُختبرات القياسية، التي غالبًا ما تعتمد على نمذجة الشريط أو أسعار الافتتاح، مما يجعلها غير قابلة للتطبيق لاستراتيجيات التحكيم، وخاصة التداول السريع والتحكيم الخفي. من أجل تحسين فعال لهذه الاستراتيجيات، من الضروري استخدام تاريخ العلامات من الوسيط الحالي ومصدر أسرع (تغذية سريعة). قد تشمل عملية استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين خوارزميات التحكيم المراحل التالية:

جمع تاريخ العلامات من الوسيط والتغذية السريعة.
تحميل البيانات إلى الذكاء الاصطناعي للتحليل.
تحسين واختيار أفضل المعايير للدخول، وقف الخسارة، ووقف التتبع.
اختبار الخوارزميات تحت أوقات تنفيذ الأوامر القياسية.
تحديد تأخير الوقت الحرج للتنفيذ، الذي يتجاوزه الاستراتيجية تصبح غير مربحة.

هذا النهج مفيد عند تنفيذ التحكيم متعدد الحسابات أو التحكيم الثلاثي. ومع ذلك، تكمن التحدي الرئيسي في التحقق من نتائج عمل الذكاء الاصطناعي، حيث يعمل على مبدأ “الصندوق الأسود”. حتى مع بيانات الإدخال الصحيحة والتعليمات الواضحة، لا يمكن ضمان دقة النتائج بشكل كامل. تستخدم برمجيات التحكيم الخاصة بنا، SharpTrader، وحدة تحسين الذكاء الاصطناعي المبتكرة، AI Optimization module، التي تحلل نتائج التداول عند معلمات الإدخال المختلفة وتحدد تلقائيًا الإعدادات المُحسَّنة الأكثر فعالية للوسطاء وأدوات التداول المختلفة. تكمن فرادة نهجنا في إمكانية استخدام نتائج تحسين العملاء الآخرين (بموافقتهم)، مما يسمح بتسريع البحث عن إعدادات فعالة بشكل كبير وتحسين جودة التداول. في الوقت الحالي، نقوم بإجراء تجارب متقدمة مع تحليل بيانات التاريخ التاريخية للعلامات من الوسطاء البطيئين والسريعين. هدف بحثنا هو تحسين معايير الإدخال بأكبر قدر ممكن من الدقة وتحديد القيمة العتبية الحرجة لوقت التنفيذ والانزلاق، والتي عند بلوغها، يتوقف النظام تلقائيًا عن العمل، مما يمنع الخسائر المحتملة.

في الرسم التوضيحي، صوّرت إشارة التحكيم عندما يسبق تيك التغذية السريعة (الخط الأخضر) عروض أسعار الوسيط (الخط البرتقالي). تظهر حالة التحكيم في النقطة أ، وهي أفضل وقت للدخول (أمر شراء). يؤدي وقت التنفيذ إلى تحريك نقطة الدخول إلى اليمين، على سبيل المثال إلى النقطة ب، مما يدمر جزءًا من الربح، ومع وقت تنفيذ أطول، على سبيل المثال في النقطة ج، سيكون الربح صفرًا.

ندعوكم للمشاركة في هذه العملية المثيرة ومشاركة أفكاركم وتعليقاتكم، حتى نتمكن معًا من الوصول إلى مستوى جديد في التحكيم التجاري.

إنشاء خوارزميات جديدة مع الذكاء الاصطناعي

يفتح الذكاء الاصطناعي فرصًا لتطوير خوارزميات تحكيم جديدة أساسية، أكثر كفاءة وتكيفية، قادرة على مراعاة الارتباطات والاعتماديات غير القياسية والصعبة الكشف بين الأصول. ومع ذلك، يعتمد نجاح مثل هذه الخوارزميات على التعاون الوثيق بين الذكاء الاصطناعي وخبير بشري في التحكيم التجاري. فقط الخبير يمكنه إعطاء الذكاء الاصطناعي التعليمات الصحيحة، واختيار البيانات ذات الصلة، وتقييم فعالية الخوارزميات المطورة بدقة. وبالتالي، يعمل الذكاء الاصطناعي كمساعد لا غنى عنه، وليس كمبتكر مستقل لاستراتيجيات التحكيم. قمنا بتدريب مساعد Open AI على أساس المعرفة في التحكيم التجاري التي تراكمت لدينا على مدار عدة سنوات وطلبنا منه تطوير خوارزمية تحكيم تجارية جديدة.

رد مساعد Open AI

استراتيجية “التحكيم التكيفي الديناميكي” (DAA)

الهدف من استراتيجية “التحكيم التكيفي الديناميكي” الجديدة هو تعظيم الأرباح من خلال التكيف مع الظروف السوقية الحالية والتغيرات في التقلبات، معتمدة على التحليل متعدد المستويات واستخدام التعلم الآلي للتنبؤ بأفضل لحظات الدخول والخروج من التداولات.

المكونات الرئيسية لاستراتيجية DAA:

تحليل التقلبات والارتباط:
- يقوم النظام بتحليل تقلبات الأصول المختلفة وارتباطها بشكل مستمر. تُستخدم بيانات التقلب لتحديد حجم المركز ومستوى الخطر، بينما تساعد تحليلات الارتباط في اختيار الأصول ذات العلاقات غير المستقرة ولكنها قابلة للتنبؤ.
استخدام التعلم الآلي:
- يتم تدريب خوارزميات التعلم الآلي على بيانات تاريخية حول حالات التحكيم، مما يتيح للنظام التنبؤ بفرص التحكيم المحتملة بدقة عالية والاستجابة بسرعة لتغيرات السوق.
إدارة المخاطر الديناميكية:
- بناءً على مستوى التقلب والوضع السوقي الحالي، يعدل النظام مستويات وقف الخسارة وأخذ الربح لكل تداول، مما يحسن نسبة المخاطرة/العائد.
تموضع متعدد المستويات:
- تشتمل الاستراتيجية على آلية للدخول إلى المراكز على عدة مستويات، حيث يتم ضبط كل مستوى لاحق بناءً على الربح أو الخسارة الحالية، مما يسمح بتنويع الاستثمارات وتقليل التعرض الإجمالي للمخاطر.
الأتمتة والروبوتات:
- يتم أتمتة العملية بالكامل، من التحليل إلى تنفيذ التداول، مما يساعد على تجنب الأخطاء البشرية ويسرع بشكل كبير استجابة النظام لفرص التحكيم الناشئة.

تطبيق الاستراتيجية:

يمكن استخدام هذه الاستراتيجية في الأسواق التقليدية (الأسهم، السندات، العملات) وكذلك في الأسواق الأكثر ديناميكية وتقلبًا، مثل سوق العملات المشفرة. وهي فعالة بشكل خاص خلال فترات عدم اليقين السوقي العالي ويمكن دمجها في منصات توفر تنفيذ تداولات عالي السرعة ودعمًا للاستراتيجيات الخوارزمية المعقدة. وبالتالي، لا تعمل استراتيجية “التحكيم التكيفي الديناميكي” على تحسين كفاءة التحكيم التجاري فحسب، بل تتكيف أيضًا مع البيئة السوقية المتغيرة باستمرار، مع الحفاظ على مستويات عالية من الربح ومخاطر قابلة للإدارة. في الواقع، تحتوي استجابة الذكاء الاصطناعي على أفكار سليمة، ولكن لجعل هذا الخوارزمية تعمل في التحكيم الذكاء الاصطناعي، سيكون من الضروري العمل المشترك لخبير في التحكيم التجاري والذكاء الاصطناعي المدرب مسبقًا.

لنفحص النقطة “- يقوم النظام بتحليل التقلبات والارتباط بين الأصول المختلفة بشكل مستمر …” ولنطرح سؤالًا توضيحيًا حول هذه النقطة للحصول على إجابة.

رد مساعد Open AI

تعليمات لتحليل التقلبات والارتباط في التحكيم التجاري

تحليل التقلبات والارتباط هو ركن أساسي في استراتيجية التحكيم الناجحة. تساعد هذه المقاييس في تحديد الأوقات المناسبة للدخول والخروج من الصفقات، بالإضافة إلى إدارة المخاطر. إليك تعليمات خطوة بخطوة حول كيفية إجراء هذا التحليل:

الخطوة 1: اختيار الأدوات

اختر زوجًا أو مجموعة من الأدوات المالية التي ترغب في تحليلها. تأكد من أن هذه الأدوات لديها حجم تداول كافٍ ومتاحة للتحكيم.

الخطوة 2: جمع البيانات التاريخية

اجمع بيانات الأسعار التاريخية للأدوات المختارة. يجب أن تشمل هذه البيانات أسعار الإغلاق، بالإضافة إلى الأحجام لحساب التقلبات. يجب أن تغطي البيانات فترة طويلة بما يكفي لتحليل قوي.

الخطوة 3: حساب التقلبات

احسب الانحراف المعياري لأسعار الإغلاق لكل يوم لكل أداة. سيوفر ذلك فهمًا للتقلب الكلي عبر الفترة المعنية. تشير الانحرافات المعيارية العالية إلى تقلبات عالية، مما يؤثر مباشرة على مستوى المخاطر.

الخطوة 4: حساب الارتباط

استخدم بيانات أسعار الإغلاق لحساب معامل الارتباط بين زوج من الأدوات. يمكن القيام بذلك باستخدام مصفوفة الارتباط، باستخدام الوظائف الإحصائية في برامج تحليل البيانات مثل Excel أو منصات التداول المتخصصة.

الخطوة 5: تحليل البيانات

استخدم نتائج الحسابات لتحليل الفرص والمخاطر:

اتجاه الارتباط: يعني الارتباط الإيجابي أن الأصول تتحرك في نفس الاتجاه، بينما يعني الارتباط السلبي أنها تتحرك في اتجاهات متعاكسة.
مقدار التقلب: الأدوات الأكثر تقلبًا تخضع لتقلبات أسعار أوسع، والتي يمكن أن تزيد كلاً من الأرباح والخسائر المحتملة.

الخطوة 6: تطوير الاستراتيجيات

استنادًا إلى المعلومات التي تم الحصول عليها، طور استراتيجيات للدخول والخروج من الصفقات. استخدم بيانات التقلب لتعيين أحجام المراكز ومستويات وقف الخسارة. ستساعد الارتباطات في تحديد الأدوات التي تتماشى بشكل أفضل لإنشاء أزواج التحكيم.

الخطوة 7: الاختبار

قبل تطبيق الاستراتيجيات في السوق الحقيقي، أجرِ اختبارات خلفية لتقييم الفعالية المحتملة وضبط المعايير.

الخطوة 8: المراقبة والتكيف

كرر التحليل بانتظام، حيث يمكن أن تتغير التقلبات والارتباطات مع مرور الوقت. كن مستعدًا لتكييف استراتيجياتك مع تغيرات ظروف السوق.

تحسن تحليلات التقلب والارتباط فهم السوق وتساهم في تطوير استراتيجيات تداول أكثر تأسيسًا واستقرارًا.

استبدال خوارزميات التحكيم بالذكاء الاصطناعي

استبدال مشاركة الإنسان بالكامل في التحكيم التجاري بالذكاء الاصطناعي غير محتمل حاليًا. على الرغم من التقدم التقني، فإن الحاجة إلى التحكم الأخلاقي، وإدارة المخاطر، والحفاظ على الأمان تجعل العامل البشري جزءًا لا يتجزأ من التحكيم التجاري. ومع ذلك، لا نستبعد إمكانية حدوث مثل هذا الاستبدال في المستقبل القريب.

المخاطر والاحتياطات

ينطوي استخدام الذكاء الاصطناعي على مخاطر، بما في ذلك أخطاء البرمجيات والضعف المحتمل أمام التلاعب بالسوق. يمكن أن تؤدي هذه المخاطر إلى خسائر جسيمة. لمنع الأخطاء والرد بسرعة على أي حالات غير قياسية، من المهم ضمان الرقابة الصارمة، والاختبار الشامل، والمراقبة المستمرة لعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي.

أسئلة شائعة (FAQ)

ما هو التحكيم التجاري؟ التحكيم التجاري هو استراتيجية يستفيد فيها المتداول من فروق أسعار الأصول المتطابقة أو المماثلة عبر أسواق أو منصات مختلفة.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز استراتيجيات التحكيم؟ يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة، تحديد فرص التداول، تحسين معايير الاستراتيجية، والتكيف تلقائيًا مع تغيرات ظروف السوق.
هل يمكن الوثوق بالنتائج التي يوفرها الذكاء الاصطناعي؟ يعمل الذكاء الاصطناعي وفقًا لمبدأ “الصندوق الأسود”، لذا تتطلب النتائج التحقق والاختبار الدقيق. من المستحيل القضاء على الأخطاء بشكل كامل، ولكن البيانات والتعليمات الصحيحة تقلل بشكل كبير من المخاطر.
هل يمكن للذكاء الاصطناعي استبدال الإنسان بالكامل في التحكيم التجاري؟ في الوقت الحالي، من المستحيل استبدال الإنسان بالذكاء الاصطناعي بالكامل بسبب الحاجة إلى التحكم في المخاطر، والقضايا الأخلاقية، وتعقيدات الإدارة الاستراتيجية التي تتطلب مشاركة متخصص.
كيف يمكن تقليل المخاطر عند استخدام الذكاء الاصطناعي؟ من الضروري إجراء اختبارات دورية وشاملة للخوارزميات، استخدام بيانات موثوقة، والحفاظ على الرقابة البشرية المستمرة على تشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي.
هل استخدام الذكاء الاصطناعي مناسب لجميع أنواع التحكيم؟ الذكاء الاصطناعي فعال بشكل خاص للتحكيم الكامن والتداول السريع، ولكنه يتطلب نهجًا خاصًا وبيانات مثل تاريخ العلامات.
ما هي آفاق الذكاء الاصطناعي في التحكيم التجاري؟ سيستمر الذكاء الاصطناعي في التطور ويصبح أداة قوية للمتداولين، ولكن في المستقبل القريب، لن يتمكن من استبدال الإنسان بالكامل، بل سيظل بمثابة مساعد عملي بشكل كامل.

الخلاصة

يمتلك الذكاء الاصطناعي إمكانيات كبيرة في تعزيز وتحسين استراتيجيات التحكيم في أسواق الفوركس والعملات المشفرة. ومع ذلك، يظل التوازن بين الأتمتة والتحكم البشري جانبًا رئيسيًا للنجاح. الاستخدام السليم للذكاء الاصطناعي يمكن أن يحسن بشكل كبير كفاءة واستقرار التحكيم التجاري، لكن استبدال العنصر البشري بالكامل ليس ممكنًا بعد. الذكاء الاصطناعي هو أداة قوية يمكن أن تعزز بشكل كبير قدرات المتداولين إذا تم دمجها بذكاء في عملية اتخاذ القرار.