Hai khái niệm này có phần giao nhau nhưng không giống nhau. Dưới đây là sự phân biệt rõ ràng và phạm vi phù hợp của từng loại.
Sự nhầm lẫn bắt nguồn từ việc gộp mọi thứ được tự động hóa vào khái niệm “AI”. Trên thực tế có ba loại riêng biệt, và việc biết mình đang làm việc với loại nào sẽ cho bạn biết có thể kỳ vọng điều gì.
| Loại | Nguồn gốc của logic | Ứng dụng điển hình |
|---|---|---|
| Thuật toán (dựa trên quy tắc) | Các quy tắc cố định do con người viết ra | Thực thi, định tuyến lệnh, chiến lược tất định |
| Học máy | Các mẫu hình được học từ dữ liệu lịch sử | Tạo tín hiệu, dự đoán, chấm điểm rủi ro |
| Mô hình ngôn ngữ (LLM) | Mô hình văn bản và mã nguồn tổng quát, được đưa ra yêu cầu cho từng tác vụ | Nghiên cứu, mã nguồn, phân tích tin tức và danh mục đầu tư |
Một hệ thống kinh doanh chênh lệch giá tự động thuộc loại thuật toán. Một mô hình dự đoán biến động từ dữ liệu quá khứ thuộc loại học máy. Một chatbot soạn thảo và giải thích chiến lược là mô hình ngôn ngữ. Cả ba có thể xuất hiện trong cùng một hoạt động giao dịch và đảm nhiệm những công việc khác nhau.
So sánh giao dịch thuật toán dựa trên quy tắc với giao dịch do AI điều khiển theo những đặc tính thực sự quan trọng:
| Đặc tính | Thuật toán (dựa trên quy tắc) | Do AI điều khiển (ML / LLM) |
|---|---|---|
| Hành vi | Tất định, luôn giống nhau | Được học hoặc mang tính xác suất, có thể thay đổi |
| Tính minh bạch | Có thể kiểm tra đầy đủ các quy tắc | Thường là hộp đen, khó kiểm tra hơn |
| Tốc độ | Có thể dưới một mili giây | ML có thể nhanh; LLM thì chậm |
| Khả năng thích ứng | Chỉ giới hạn ở những gì đã được lập trình | Có thể thích ứng với các mẫu hình trong dữ liệu |
| Vai trò phù hợp nhất | Thực thi và logic chính xác | Dự đoán, nghiên cứu, phân tích |
Vấn đề không phải là loại nào tốt hơn. Chúng giải quyết những vấn đề khác nhau, và những hệ thống mạnh nhất kết hợp cả hai. Các thuật toán dựa trên quy tắc đảm nhiệm lớp thực thi, nơi tốc độ, tính tất định và khả năng kiểm tra là những yêu cầu không thể thỏa hiệp. Các mô hình học máy phát huy giá trị trong việc tạo tín hiệu và chấm điểm rủi ro, nơi khả năng học từ dữ liệu vượt trội hơn các quy tắc viết thủ công. Mô hình ngôn ngữ nằm ở lớp nghiên cứu và phân tích, soạn thảo mã nguồn và chiến lược, đồng thời đọc tin tức hoặc danh mục đầu tư. Vấn đề chỉ bắt đầu khi một công cụ được sử dụng không đúng phạm vi, chẳng hạn như yêu cầu mô hình ngôn ngữ xử lý hoạt động thực thi nhạy cảm với độ trễ. Chúng tôi giải thích điều này trong bài tại sao LLM không thể thực hiện kinh doanh chênh lệch giá dựa trên độ trễ.
Không. Giao dịch thuật toán tuân theo các quy tắc cố định do con người viết ra. Giao dịch bằng AI học hành vi từ dữ liệu hoặc sử dụng một mô hình. Mọi giao dịch bằng AI đều được tự động hóa, nhưng nhiều hình thức giao dịch thuật toán hoàn toàn không sử dụng AI.
Chúng bổ trợ cho nhau chứ không cạnh tranh. Thuật toán dựa trên quy tắc phù hợp nhất cho việc thực thi, học máy phù hợp cho dự đoán, còn mô hình ngôn ngữ phù hợp cho nghiên cứu và phân tích. Cách tiếp cận mạnh nhất sử dụng từng loại vào đúng thế mạnh của nó.
Không. Phần lớn hoạt động giao dịch tự động đáng tin cậy đều dựa trên quy tắc và không sử dụng AI. AI tạo thêm giá trị trong dự đoán và nghiên cứu, nhưng bản thân việc tự động hóa chỉ cần một thuật toán được xác định rõ ràng.
Các bài viết, báo cáo nghiên cứu và bản phát hành sản phẩm mới sẽ được gửi đến bạn khi chúng tôi xuất bản.
Xem bức tranh toàn cảnh về những gì AI có thể và không thể làm trong giao dịch, cũng như lý do hoạt động thực thi vẫn mang tính tất định.