تداول الذكاء الاصطناعي في العملات الرقمية: أفضل الاستراتيجيات والمخاطر وما ينجح بالفعل

يمكن القول إن تداول الذكاء الاصطناعي هو الموضوع الأكثر سخونة في مجال العملات الرقمية في الوقت الحالي. يريد المتداولون اتخاذ قرارات أسرع، وانفعالات أقل، ولنكن صادقين، أرباحًا أكبر بجهد أقل.

ويبدو الذكاء الاصطناعي وكأنه الاختصار الذي ينتظره الجميع.

ولكن قبل أن تتوقع أن تصلح الخوارزميات PnL الخاص بك بطريقة سحرية، من المفيد أن تفهم ما هو تداول الذكاء الاصطناعي في الواقع وما الذي يمكن أن يفعله بشكل واقعي لنتائجك.

في هذا الدليل، سنقوم بتفصيل كل شيء: الأساسيات والاستراتيجيات والأدوات والمخاطر.

لنتطرق إلى ذلك.

ما هو التداول بالذكاء الاصطناعي؟

التداول بالذكاء الاصطناعي يشير إلى استخدام نماذج التعلم الآلي والأنظمة الآلية لتحليل السوق وتنفيذ الصفقات بأقل قدر من المدخلات البشرية. بدلاً من مسح المخططات البيانية يدويًا أو التفاعل مع كل شمعة، يمكنك السماح للخوارزميات بالبحث عن الأنماط وتوليد الإشارات وتحديد وقت الدخول أو الخروج من الصفقة.

إنها خطوة للأمام من الروبوتات التقليدية القائمة على القواعد. تتبع الروبوتات الأساسية تعليمات ثابتة. تتعلم نماذج الذكاء الاصطناعي من البيانات. ويمكنها التكيف مع ظروف السوق الجديدة، ومعالجة معلومات أكثر بكثير مما يستطيع الإنسان معالجته، وتحديث منطقها بمرور الوقت.

في الممارسة العملية:

التداول الفعلي للذكاء الاصطناعي = نماذج التعلم الآلي + الشبكات العصبية + التعلم المعزز + الوكلاء المساعدين القائم على LLM.

ليس كل “روبوت” تراه على الإنترنت مؤهلًا لأن يكون ذكاءً اصطناعيًا – وهنا يبدأ الالتباس عادةً.

تداول الذكاء الاصطناعي مقابل روبوتات التداول: الاختلافات الرئيسية

يتم الخلط بين التداول بالذكاء الاصطناعي وروبوتات التداول التقليدية طوال الوقت، ولكنهما أداتان مختلفتان تمامًا.

أنظمة تداول الذكاء الاصطناعي

هذه الأنظمة:

• التعلم من البيانات التاريخية والفورية
• اكتشاف الأنماط وظروف السوق
• إنشاء تنبؤات قائمة على الاحتمالات
• تحسين السلوك بمرور الوقت
• التكيف مع البيئات المتغيرة

من الأمثلة على ذلك نماذج التعلم الآلي والشبكات العصبية ووكلاء التعلم المعزز ومساعدو التداول المدعومون من LLM.

روبوتات التداول

هذه الروبوتات تتبع القواعد وليس الذكاء. وهي:

• تنفذ تعليمات محددة مسبقًا
• لا تتعلم أو تتكيف أبدًا
• لا تتنبأ بأي شيء ما لم يتم ترميزه يدويًا
• تتفاعل ببساطة عند استيفاء شروط معينة

أمثلة:أمثلة:

• روبوتات DCA
• روبوتات GRID
• روبوتات إعادة التوازن
• روبوتات التتبع
• محطات “التجارة الذكية”
• إعدادات النسخ الاجتماعي
• منصات مثل Cryptohopper و 3Commas و Pionex

منهذه الأدوات مفيدة للتشغيل الآلي، ولكنها ليست أنظمة تداول تعتمد على الذكاء الاصطناعي. فهي لا تقوم بتقييم السوق، بل تتبع فقط القواعد التي تحددها. 

كيفية عمل تداول الذكاء الاصطناعي

تتبع أنظمة التداول بالذكاء الاصطناعي عملية مباشرة، حتى لو كانت التكنولوجيا التي تقف وراءها أكثر تعقيدًا مما تعترف به معظم المنصات. إليك كيفية عملها من الناحية العملية:

1. تجميع البيانات
الذكاء الاصطناعي يسحب كميات كبيرة من بيانات السوق: حركة الأسعار، والمؤشرات، والحجم، وتدفق الأوامر، وموجزات المشاعر، والمقاييس على السلسلة، أو أي مدخلات أخرى تم تدريب النموذج على استخدامها.

2. التعرف على الأنماط
هذا هو المكان الذي يفصل فيه الذكاء الاصطناعي نفسه عن الروبوتات القياسية.
بدلاً من اتباع قواعد ثابتة، يحلل النموذج البيانات ويبحث عن الأنماط التي تعلمها من الأمثلة التاريخية. يقوم بتقييم ما يحدث عادةً في المواقف المتشابهة ويقدر احتمالية النتائج المختلفة.

3. اتخاذ القرار
وبناءً على تلك الاحتمالات، يقرر النظام ما إذا كان سيدخل الصفقة أو يخرج منها أو يتجنبها. وهذا يغطي جوهر كيفية عمل التداول بالذكاء الاصطناعي: لا يتم اتخاذ القرارات من خلال شرط واحد (مثل مؤشر القوة النسبية RSI &lt؛ 30) ولكن من خلال مجموعة من الأنماط المكتسبة.

4. التنفيذ
إذا كان متصلاً ببورصة، يقوم الذكاء الاصطناعي بتنفيذ الصفقات تلقائيًا من خلال واجهة برمجة التطبيقات. تبدو هذه الخطوة مشابهة لما تفعله الروبوتات العادية، ولكن المنطق الكامن وراء الصفقة يأتي من نموذج مكتسب، وليس من قاعدة ثابتة.

5. التعديل المستمر
بعض النماذج تتكيف مع البيانات الجديدة في الوقت الفعلي أو تعيد التدريب بشكل دوري. ويعمل البعض الآخر بأوزان ثابتة حتى يتم نشر إصدار جديد. يعتمد مستوى القدرة على التكيف على نوع الذكاء الاصطناعي المستخدم.

باختصار: أنظمة الذكاء الاصطناعي لا تتبع التعليمات. إنها تحلل المدخلات وتوازن بين الاحتمالات وتختار الإجراءات بناءً على ما تعلمته.

مثال: تجربة تداول ألفا أرينا للذكاء الاصطناعي

تجربة حديثة بأموال حقيقية تسمى Alpha Arena، تم اختبار العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال السماح لها بتداول العملات المشفرة الدائمة على Hyperliquid باستقلالية كاملة. بدأ كل نموذج بمبلغ 10,000 دولار أمريكي وكان لديه إمكانية الوصول إلى نفس بيانات السوق، ولكن سرعان ما أظهر أداؤهم مدى اختلاف سلوك أنظمة الذكاء الاصطناعي في ظل ظروف التداول الحقيقية.

تضمنت التشكيلة نماذج معروفة مثل GPT-5، وكلود سونيت 4.5، وكلود سونيت 4.5، وجوزاء 2.5 برو، وجروك 4، وديبسيك V3.1، وكوين 3 ماكس.

بحلول نهاية الموسم، بدت لوحة المتصدرين بعيدة كل البعد عن المساواة:

• أنهى كوين 3 ماكس الموسم في المركز الأول بنسبة أرباح تتراوح بين 20 و22% تقريبًا.
• DeepSeek: أداء مبكر مثير للإعجاب، وأنهى بشكل إيجابي متواضع.
• أغلقت النماذج الأخرى الموسم في المنطقة الحمراء، مع تسجيل بعضها تراجعات كبيرة.

أظهرت لنا هذه التجربة أن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في التداول قادرة على ذلك، ولكنها بعيدة كل البعد عن الاتساق، وحتى النماذج من الدرجة الأولى تتصرف بشكل غير متوقع عند تعرضها لتقلبات حقيقية وظروف تنفيذية ورافعة مالية. يمكن للذكاء الاصطناعي التحليل والتكيف والتداول بسرعة، ولكنه لا يزال يفتقر إلى الاستقرار والموثوقية التي يفترض العديد من المتداولين أنه يتمتع بها..

لقد قمنا مؤخرًا بتغطية تجربة Alpha Arena بالتفصيل على مدونتنا. تأكد من تحقق من ذلك.

أفضل الاستراتيجيات لتداول الذكاء الاصطناعي

يحقق الذكاء الاصطناعي أفضل أداء عندما يعمل مع الأنماط والاحتمالات ومجموعات البيانات الكبيرة. الاستراتيجيات التالية هي تلك التي تميل فيها أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى إظهار إمكانات حقيقية، بالإضافة إلى المجالات التي يطبق فيها المتداولون عادةً نماذج التعلم الآلي.

نماذج التنبؤ القائمة على الاتجاه

يمكن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على التعرف على هياكل السوق المتكررة التي تسبق استمرار الاتجاه أو انعكاس الاتجاه. فهي تنظر إلى السلوك السعري السابق وتحولات التقلبات وأنماط الزخم لتقدير احتمالية حدوث حركة صعودية أو هبوطية.

هذا يعمل بشكل جيد في أنظمة السوق النظيفة ولكنه يصبح أقل موثوقية في البيئات المتقلبة منخفضة الاتجاه.

التقلب والتنبؤ بحركة الأسعار على المدى القصير

التنبؤ قصير الأجل هو أحد حالات الاستخدام الأكثر واقعية للذكاء الاصطناعي.

النماذج تحلل التغيرات السريعة في التقلبات وتكتشف مفاتيح النظام وتحاول التنبؤ بالحركات الصغيرة على الأطر الزمنية الأقل.

يمكن أن تساعد هذه الأنظمة في المضاربة أو الدخول السريع، ولكنها أيضًا تفشل بسرعة عندما تتحرك الأسواق بشكل غير متوقع.

التداول المدفوع بالمشاعر

يمكن لنماذج التعلم الآلي والتعلّم الآلي معالجة المعلومات التي لا يمكن للبشر تحليلها على نطاق واسع: موجز الأخبار، ودفقات المشاعر الاجتماعية، والمناقشات الخاصة بالرموز الرمزية، والنشاط على السلسلة، والمزاج العام للسوق.

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يربط بين ارتفاع المشاعر وردود الفعل المحتملة للأسعار، وتحديد الفرص بشكل أسرع من المراقبة اليدوية.

المراجحة والكشف عن عدم كفاءة السوق

يمكن للذكاء الاصطناعي مسح أسواق متعددة في وقت واحد لاكتشاف عدم تطابق الأسعار أو عدم الكفاءة.

هذا يشمل التبادل المتقاطع المراجحة، وتباين أسعار التمويل، والتسعير الخاطئ بين الأسواق الدائمة والأسواق الفورية.

ومع ذلك، فإن المراجحة تتسم بالمنافسة الشديدة وتعتمد بشكل كبير على سرعة التنفيذ.

تحسين المحفظة وإعادة التوازن الذكي

يمكن لنماذج التعلم الآلي تقييم تكوين المحفظة والأداء التاريخي ومخاطر التقلبات والارتباط بين الأصول.

تقوم بتعديل المخصصات بشكل ديناميكي، إما لتقليل المخاطر أو تعظيم النمو حسب الهدف.

هذا الأمر لا يتعلق ب “التنبؤ بالشمعة التالية” بقدر ما يتعلق بالإدارة طويلة الأجل القائمة على البيانات.

عوامل التعلم المعزز

هذه الأنظمة تتعلم عن طريق التجربة والخطأ في بيئات المحاكاة. تحاول هذه الأنظمة زيادة المكافأة على المدى الطويل من خلال اختيار أفضل الإجراءات في كل خطوة. في حين أنها تبدو مثيرة للإعجاب في عمليات المحاكاة، إلا أن أداءها في العالم الحقيقي يتفاوت بشدة لأن الأسواق لا تبقى متسقة.

لا تزال هذه الاستراتيجية تجريبية، ولكنها جديرة بالذكر لأنها تقود الكثير من الأبحاث وراء “الذكاء الاصطناعي للتداول المستقل.”

بشكل عام، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعزز هذه الاستراتيجيات، ولكن لا يضمن أي منها أرباحًا مستقرة. تتغير ظروف السوق، وتتدهور النماذج، ويمكن أن تتعطل الأنظمة القائمة على التنبؤ دون سابق إنذار. الهدف ليس السماح للذكاء الاصطناعي “بالتداول بالنيابة عنك”، ولكن استخدام الذكاء الاصطناعي حيثما يضيف قيمة حقيقية.

أفضل منصات وأدوات التداول القائمة على الذكاء الاصطناعي

معظم “منصات تداول الذكاء الاصطناعي” هي في الواقع أدوات أتمتة. يعيش التداول بالذكاء الاصطناعي الحقيقي في التحليلات ودعم اتخاذ القرار والأنظمة المخصصة القائمة على النماذج. تقوم هذه المنصات بتحليل البيانات، وتوليد الرؤى، وتكييف منطقها بناءً على الأنماط، بدلاً من مجرد تنفيذ القواعد.

إليك قائمة بالأدوات التي تُعد مؤهلة حقًا لأن تكون أنظمة تداول تعتمد على الذكاء الاصطناعي..

تحليلات تعتمد على الذكاء الاصطناعي وأنظمة القرار

مقاييس الرموز المميزة

توكين ميتريكس يستخدم التعلم الآلي لتحليل بيانات السوق وإنشاء تقييمات وإشارات الاتجاهات ورؤى المحفظة. وهو لا يتداول نيابةً عنك، ولكنه يطبق الذكاء الاصطناعي في دعم اتخاذ القرار، وهو غالبًا ما يضيف الذكاء الاصطناعي القيمة الأكبر..

Stoic AI

تضع شركةStoic نفسها كنظام محفظة تدار بالذكاء الاصطناعي. فهو يستخدم النماذج الكمية والبيانات التاريخية لإعادة موازنة المراكز تلقائيًا بناءً على ظروف السوق. وفي حين أنه ليس مستقلاً تمامًا بكل معنى الكلمة، إلا أنه أقرب إلى الذكاء الاصطناعي الحقيقي من معظم “الروبوتات الذكية.”

Numerai Signals

Numerai هو نظام بيئي للتعلم الآلي يعتمد على التعهيد الجماعي حيث يقدم علماء البيانات نماذج تنبؤية. على الرغم من أنه ليس روبوتًا للتشغيل والتوصيل للعملات المشفرة، إلا أنه أحد أوضح الأمثلة الواقعية للتعلم الآلي المطبق على التنبؤ بالسوق على نطاق واسع.

مساعدي التداول القائم على التعلم الآلي

وكيل تشات جي بي تي

هنا حيث تصبح الأمور مثيرة للاهتمام. لن يتنبأ الوكيل المستند إلى ChatGPT بالأسعار من تلقاء نفسه، لكنه مؤهل لأن يكون ذكاءً اصطناعيًا بالطريقة التي حددناها سابقًا: فهو يحلل المعلومات ويفسر البيانات ويفسر الاستراتيجيات ويعدل المخرجات بناءً على السياق.

باستخدامه بشكل صحيح، يمكنه:

• المساعدة في تصميم استراتيجيات التداول وتنقيحها،
• شرح ظروف السوق،
• تحليل المخاطر وتحديد حجم المركز،
• المساعدة في منطق الاختبار الخلفي،
• ومراقبة الأخبار أو المشاعر.

لقد تناولنا هذا النهج بالتفصيل في مقال مقارنة حديث: وكيل تشات جي بي تي مقابل روبوتات التداول: أيهما أفضل للتداول.

أطر عمل الذكاء الاصطناعي المخصصة (للمستخدمين المتقدمين)

بالنسبة للمتداولين والمطورين ذوي الخبرة، غالبًا ما تكون أقوى إعدادات التداول بالذكاء الاصطناعي مصممة خصيصًا. وعادةً ما تستخدم هذه الأطر المستندة إلى Python مع TensorFlow أو PyTorch لتدريب نماذج التعلم الآلي أو نماذج التعلم المعزز على بيانات السوق التاريخية.

يوفر هذا المسار أقصى قدر من المرونة والتحكم، ولكنه يتطلب أيضًا مهارات تقنية قوية ومعالجة مناسبة للبيانات وتوقعات واقعية. يمكن أن تفشل النماذج سيئة التدريب بنفس سرعة فشل الصفقات اليدوية سيئة الإدارة.

أنظمة التداول التجريبية القائمة على الذكاء الاصطناعي

مشاريع مثل تجربة ألفا أرينا تُظهر ما يحدث عندما تتداول نماذج الذكاء الاصطناعي في الأسواق الحية في ظل ظروف حقيقية. وغالبًا ما تجمع هذه الإعدادات بين منطق LLM ومنطق التنفيذ، وهي بمثابة بيئات بحثية أكثر من كونها منتجات استهلاكية.

إيجابيات وسلبيات تداول الذكاء الاصطناعي

التداول بالذكاء الاصطناعي له مزايا حقيقية، ولكنه ليس كلي القدرة؛ فهو ينطوي على بعض القيود التي غالبًا ما يتم دفنها تحت ادعاءات التسويق.

إليك ما يجب أن تضعه في اعتبارك.

الإيجابيات

يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي معالجة كميات هائلة من البيانات أسرع بكثير من أي متداول بشري.

ميزة رئيسية أخرى هي الاتساق. فالذكاء الاصطناعي لا يصاب بالذعر أو يطارد الشموع أو يتداول بشكل انتقامي بعد الخسارة. عندما يتم تصميمه بشكل صحيح، فإنه يتبع منطقه في كل مرة، وهو ما يمكن أن يساعد في تقليل بعض الأخطاء السلوكية التي تضر بالمتداولين البشر

تتألق الذكاء الاصطناعي أيضًا في البحث ودعم اتخاذ القرار. فيمكنه إجراء اختبار رجعي للاستراتيجيات، وتحليل الارتباطات، وتقييم التعرض للمخاطر، والمساعدة في تنقيح أفكار التداول قبل أن يتم استخدام أموال حقيقية. عند استخدامه بهذه الطريقة، فإنه يعمل كطيار مساعد أكثر من كونه طيارًا آليًا.

السلبيات

الجانب السلبي الأكبر هو الموثوقية. فالأسواق تتغير، ونماذج الذكاء الاصطناعي المدربة على البيانات السابقة يمكن أن تتعطل عندما تتغير الظروف. فالاستراتيجية التي تعمل بشكل جيد في نظام ما يمكن أن تفشل بسرعة في نظام آخر، وأحيانًا دون تحذير واضح.

هناك أيضًا مشكلة الشفافية. فالعديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي تعمل كصناديق سوداء، مما يجعل من الصعب فهم سبب إجراء صفقة ما أو كيفية إدارة المخاطر. وتصبح هذه مشكلة عندما تسوء الأمور، ولا تعرف ما الذي يجب تعديله.

وأخيرًا، هناك عامل الضجيج. فالعديد من المنتجات التي يتم تسويقها على أنها “تداول بالذكاء الاصطناعي” هي مجرد روبوتات أساسية أو خدمات إشارات تحمل علامة جديدة. ويؤدي ذلك إلى توقعات غير واقعية واعتقاد خاطئ بأن الذكاء الاصطناعي يمكنه التداول بشكل مربح دون رقابة.

الخلاصة: يمكن أن يكون تداول الذكاء الاصطناعي قويًا، ولكنه ليس بعيدًا عن الرقابة، أو خاليًا من المخاطر، أو مربحًا بشكل عام. تأتي القيمة من فهم أين يساعد الذكاء الاصطناعي وأين لا يزال الحكم البشري ضروريًا.

سؤال

هل التداول بالذكاء الاصطناعي شرعي؟

نعم، تداول الذكاء الاصطناعي شرعي، ولكن فقط عندما نتحدث عن أنظمة ذكاء اصطناعي حقيقية مثل نماذج التعلم الآلي أو الشبكات العصبية أو المساعدين المعتمدين على LLM. وتكمن المشكلة في أن العديد من المنتجات التي يتم تسويقها على أنها “تداول بالذكاء الاصطناعي” هي مجرد أدوات أتمتة أساسية. التكنولوجيا نفسها حقيقية، ولكن التسويق حولها غالبًا ما يكون مضللًا.

هل يعمل تداول الذكاء الاصطناعي؟

يمكن أن ينجح تداول الذكاء الاصطناعي في سيناريوهات محددة، خاصةً عندما يتعلق الأمر بالتعرف على الأنماط أو معالجة البيانات أو دعم اتخاذ القرار. ومع ذلك، فإن الأداء يعتمد بشكل كبير على النموذج والاستراتيجية وظروف السوق وإدارة المخاطر. ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي لا يقضي على الخسائر. يجب على المتداولين أن يضعوا ذلك في اعتبارهم.

هل التداول بالذكاء الاصطناعي مربح؟

يمكن أن يكون كذلك، ولكنه ليس مربحًا تلقائيًا. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحسن الكفاءة ويقلل من الأخطاء العاطفية، ولكنه لا يضمن لك تحقيق الربحية. لا تزال الربحية تعتمد على تصميم الاستراتيجية وجودة التنفيذ والرسوم والتحكم في المخاطر.

ما هو أفضل روبوت للتداول باستخدام الذكاء الاصطناعي؟

لا يوجد “أفضل” روبوت تداول واحد يعمل بالذكاء الاصطناعي. تخدم الأدوات المختلفة أغراضًا مختلفة: التحليلات، أو توليد الإشارات، أو إدارة المحافظ، أو دعم اتخاذ القرار. في العديد من الحالات، تتفوق النماذج المصممة خصيصًا أو تدفقات العمل المدعومة بالذكاء الاصطناعي على المنتجات الجاهزة.

ما هو التداول بالذكاء الاصطناعي الكمي؟

التداول بالذكاء الاصطناعي الكمي هو في الغالب مصطلح تسويقي. في حين أن أبحاث الحوسبة الكمية موجودة، إلا أنه لا يتم تطبيقها بشكل هادف على تداول العملات الرقمية بالتجزئة اليوم. إذا ادعت إحدى المنصات أنها تستخدم “الذكاء الاصطناعي الكمي” لضمان الأرباح، فتعامل معها بحذر.