Tập đoàn BJF Trading Group Inc. — Ontario, Canada Liên hệ Khu vực dành cho thành viên Blog
EN DE JA AR KO ES PT ID VI CN

Tại sao LLM không thể thực hiện kinh doanh chênh lệch giá dựa trên độ trễ (nhưng có thể làm điều này)

Phép tính thời gian đưa ra kết luận rõ ràng: mô hình ngôn ngữ chậm hơn hàng trăm lần so với yêu cầu của nhiệm vụ duy nhất mà chiến lược chênh lệch giá dựa trên độ trễ cần thực hiện.

Mô hình ngôn ngữ lớn không thể thực hiện kinh doanh chênh lệch giá dựa trên độ trễ, và không phiên bản nào trong tương lai có thể làm được. Chiến lược này thắng hoặc thua trong khoảng thời gian vài mili giây, trong khi LLM mất từ hàng trăm mili giây đến vài giây chỉ để tạo ra phản hồi và không đảm bảo trả về cùng một câu trả lời hai lần. Đây là công cụ không phù hợp với chênh lệch từ hai đến ba bậc độ lớn. Điều mô hình ngôn ngữ có thể làm là mọi công việc xung quanh chiến lược: nghiên cứu nhà môi giới, tạo và đánh giá mã nguồn của hệ thống, rồi phân tích nhật ký thực thi sau giao dịch. Bản thân giao dịch phải thuộc về phần mềm tất định.

Phép tính thời gian

Kinh doanh chênh lệch giá dựa trên độ trễ tận dụng khoảng thời gian ngắn khi nguồn dữ liệu nhanh cho thấy giá biến động trước khi báo giá của nhà môi giới chậm hơn được cập nhật. Khoảng thời gian này cực kỳ nhỏ, và toàn bộ chiến lược là cuộc đua để hành động bên trong nó.

Bước Thời gian cho phép
Khoảng cơ hội chênh lệch giá dựa trên độ trễ Khoảng vài mili giây, thường còn ngắn hơn
Phản ứng của hệ thống thực thi tất định Dưới một mili giây đến vài mili giây
Phản hồi của mô hình ngôn ngữ lớn Hàng trăm mili giây đến vài giây

Nói đơn giản, khi mô hình ngôn ngữ đọc xong yêu cầu và tạo ra phản hồi, cơ hội đã xuất hiện rồi biến mất hàng trăm lần. Đây không phải vấn đề có thể giải quyết bằng tinh chỉnh. Việc tạo ngôn ngữ theo từng token vốn chậm hơn một hệ thống đã biên dịch phản ứng với biến động giá, và khoảng cách là rất lớn.

Hai rào cản mang tính cấu trúc, không chỉ là tốc độ

Ngay cả khi quá trình suy luận diễn ra tức thì, hai đặc tính khác vẫn khiến LLM không thể đảm nhiệm việc thực thi.

Tính phi tất định

Cùng một yêu cầu có thể tạo ra các kết quả khác nhau. Điều này khiến LLM không đủ điều kiện cho một hệ thống giao dịch phải hoạt động giống hệt nhau mỗi khi gặp cùng một trạng thái thị trường. Hoạt động thực thi phải có khả năng tái lập; trình tạo văn bản xác suất hoàn toàn trái ngược với yêu cầu đó.

Không có kết nối thị trường tích hợp hoặc khả năng tính toán chính xác

Mô hình ngôn ngữ mặc định không có nguồn giá trực tiếp và cũng không phải máy tính, vì vậy việc xác định quy mô và tính toán rủi ro chính xác có thể bị sai lệch. Hoạt động thực thi đòi hỏi các con số chính xác trên kết nối trực tiếp, theo cách tất định, trong mọi lần.

Dấu hiệu nhận biết trong một câu: nếu một sản phẩm tuyên bố chatbot đang trực tiếp thực hiện chiến lược chênh lệch giá dựa trên độ trễ cho bạn, thì hoặc không có LLM thực sự tham gia quy trình, hoặc đó không thực sự là kinh doanh chênh lệch giá dựa trên độ trễ.

Những việc mô hình ngôn ngữ có thể làm xung quanh chiến lược này

Loại LLM khỏi khâu thực thi không khiến nó trở nên vô dụng. Điều đó chỉ chuyển LLM sang những phần trong quy trình mà tốc độ chậm và tính xác suất không gây ra vấn đề.

Tác vụ Lý do phù hợp với LLM
Nghiên cứu nhà môi giới Tóm tắt những địa điểm giao dịch chấp nhận luồng lệnh này và danh tiếng thực thi của họ
Tạo và đánh giá mã nguồn hệ thống Viết, giải thích và gỡ lỗi mã nguồn của hệ thống tất định nhanh hơn làm thủ công
Phân tích nhật ký thực thi Đọc dữ liệu khớp lệnh và phát hiện trượt giá bất đối xứng hoặc độ trễ bổ sung như một chuyên viên phân tích
Giải thích chiến lược Chuyển một ý tưởng thực thi phức tạp thành bản tóm tắt rõ ràng để con người hành động

Tất cả những việc này đều diễn ra trước hoặc sau giao dịch, không bao giờ diễn ra trong khi giao dịch. Đây là cách phân công đúng: mô hình ngôn ngữ cung cấp thông tin và đánh giá, còn hệ thống tất định thực thi. Đây cũng là sự phân chia giữa nghiên cứu và thực thi mà chúng tôi trình bày trong bài viết chính về việc AI có thể giao dịch Forex hay không.

Kiến trúc phù hợp

Thiết lập chuyên nghiệp không phải là “AI hoặc phần mềm”, mà là cả hai trong đúng phạm vi của mình. Một hệ thống tất định xử lý việc thực thi trong mili giây, còn mô hình ngôn ngữ hoạt động ngoại tuyến bên cạnh để hỗ trợ nghiên cứu, mã nguồn và phân tích. Đây chính là lý do một lợi thế tồn tại trong kiểm thử quá khứ với giả định khớp lệnh hoàn hảo vẫn có thể biến mất trong thực tế vì độ trễ thực thi, điều chúng tôi định lượng trong khoảng cách thời gian thực thi. Đây cũng là lý do việc đo lường các lệnh khớp thực tế, như được trình bày trong tính minh bạch trong thực thi của nhà môi giới, quan trọng hơn ý kiến của bất kỳ mô hình nào.

Câu hỏi thường gặp

Chip AI nhanh hơn có giúp LLM thực hiện kinh doanh chênh lệch giá dựa trên độ trễ không?

Không. Ngay cả khi suy luận nhanh hơn, tính phi tất định và nhu cầu thực thi chính xác, trực tiếp, có thể tái lập vẫn loại mô hình ngôn ngữ khỏi chính giao dịch. Tốc độ chỉ là một trong ba rào cản.

Một tác nhân AI có thể đặt lệnh nếu LLM chỉ đưa ra quyết định không?

Không thể đối với kinh doanh chênh lệch giá dựa trên độ trễ, vì ngay cả quyết định cũng phải được đưa ra trong vài mili giây. Với các chiến lược chậm hơn, tác nhân do LLM điều khiển có thể đưa ra quyết định cấp cao, nhưng việc thực thi nhanh vẫn chạy bằng mã nguồn tất định.

Vậy AI có vô dụng đối với nhà giao dịch chênh lệch giá không?

Hoàn toàn không. AI có giá trị trong nghiên cứu, mã nguồn hệ thống và phân tích nhật ký thực thi. AI chỉ nên nằm bên cạnh chiến lược, không phải bên trong vòng lặp thực thi.

Giữ AI và hoạt động thực thi trong đúng phạm vi

Xem toàn cảnh những gì AI có thể và không thể làm trong giao dịch, cũng như cách hoạt động thực thi tất định quyết định kết quả khớp lệnh của bạn.

AI có thể giao dịch Forex không?
Hướng dẫn kinh doanh chênh lệch giá dựa trên độ trễ