نظام تداول متعدد الوكلاء بالذكاء الاصطناعي

نظام تداول متعدد الوكلاء يعمل بالذكاء الاصطناعي يقسّم قرار التداول الواحد على عدة نسخ من نماذج اللغة الكبيرة، ويمنح كل نسخة دورًا محددًا، ثم يدمج مخرجاتها في أمر شراء أو بيع واحد. التشكيلة المعتادة تضم قارئ أخبار، ومحلل أساسيات، ومحلل رسوم بيانية، ومدقق مخاطر، ووكيل مدير يقوم بالتحكيم بينهم. حتى يوليو 2026، توجد عدة أطر عمل مفتوحة المصدر بهذا الشكل ضمن موضوع التداول الخوارزمي على GitHub، لكل منها بضع مئات من النجوم. تشرح هذه الصفحة البنية، وتفصل الأدلة المنشورة عن الادعاءات الواردة في ملفات README، وتضع بيانات السوق حول التكاليف التي يجب على أي نسخة من هذا النظام تجاوزها.

ما هو نظام التداول الآلي متعدد الوكلاء في الواقع

الهيكل عبارة عن لجنة برئيس. كل وكيل هو قالب تعليمات، ومصدر بيانات، ومخطط إخراج. وكيل الأخبار يتلقى العناوين ويعيد تصنيفًا. وكيل الأساسيات يتلقى مقتطفات الإيداعات ويعيد درجة. وكيل الرئيس يتلقى تلك التصنيفات والدرجات ويعيد أمرًا.

ثلاث خصائص تنتج عن هذا التصميم، وكل منها يستحق الذكر قبل أي ادعاء بالأداء.

عادةً ما يتشارك كل الوكلاء نموذجًا أساسيًا واحدًا. خمس تعليمات موجهة لنفس الأوزان تنتج آراءً مترابطة، لذا فإن تصويت خمسة وكلاء ليس خمسة تقديرات مستقلة. صيغة اللجنة توحي بتنويع لا يوفره التنفيذ.

النظام عبارة عن خط أنابيب نصي يحيط بقرار رقمي. النموذج يقرأ الكلمات ويصدر رمزًا. تحديد حجم المركز، ونوع الأمر، ووضع وقف الخسارة، ومنطق الخروج هي أكواد عادية تقع تحته، ومعظم ما يحدد النتيجة موجود في تلك الأكواد وليس في التعليمات.

جولة كاملة للجنة تستغرق ثوانٍ. هذا قابل للتطبيق لإعادة توازن أسبوعي وغير ذي صلة بسرعات التداول اليومي، حيث يقوم صناع السوق بتسعير وإعادة تسعير في ميكروثانية.

ما تدعمه الأبحاث وما لا تدعمه

تنقسم الأبحاث المنشورة حول نماذج اللغة في التمويل إلى ثلاثة ادعاءات متفاوتة القوة بشكل كبير.

الاستخراج والتصنيف هو الادعاء القوي. تصنف النماذج المشاعر، وتستخرج الأرقام من الإيداعات، وتضغط المستندات الطويلة بدقة كانت تتطلب نموذجًا مخصصًا قبل بضع سنوات. هذا الأداء قابل للقياس على نصوص محجوزة، وهو صامد.

وصف حالة السوق هو الادعاء المختلط. تكتب النماذج تقارير سلسة عن نظام معين، وعادة ما تكون هذه التقارير متسقة مع البيانات التي عُرضت على النموذج. ما إذا كان الوصف يحمل معلومات لا يحملها السعر بالفعل هو سؤال منفصل، والأوراق التي تختبره بدقة تبلغ عن تأثيرات صغيرة مع هوامش خطأ واسعة.

الربحية هي الادعاء الضعيف. معظم ملفات README في المستودعات تبلغ عن اختبار رجعي بدلاً من سجل تمويلي حقيقي، والمسافة بين منحنى حقوق ملكية داخل العينة وحساب حي هي أقدم مسافة في التداول الكمي. إدراج نموذج لغة في الحلقة لا يقصرها.

الحد الأدنى للتكلفة الذي يجب أن تتجاوزه الإشارة

كل صفقة تعبر فارق السعر، وهذا العبور هو الحد الأدنى الذي يجب أن تتجاوزه الاستراتيجية قبل أي شيء آخر. متوسط فارق السعر المعلن خلال ساعات التداول العادية، من 22 يونيو إلى 26 يونيو 2026، لستة أسهم مدرجة في الولايات المتحدة:

SELECT ticker,
       round(quantileExactIf(0.5)(toFloat64(ask_price - bid_price) / (toFloat64(ask_price + bid_price) / 2), bid_price > 0 AND ask_price > bid_price) * 10000, 2) AS spread_bps,
       round(2 * quantileExactIf(0.5)(toFloat64(ask_price - bid_price) / (toFloat64(ask_price + bid_price) / 2), bid_price > 0 AND ask_price > bid_price) * 10000, 2) AS round_trip_bps,
       round(count() / 1e6, 1) AS quote_updates_m
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE ticker IN ('SPY', 'AAPL', 'MSFT', 'KO', 'F', 'RIOT')
  AND sip_timestamp >= toDateTime('2026-06-22 00:00:00')
  AND sip_timestamp < toDateTime('2026-06-27 00:00:00')
  AND (toHour(sip_timestamp) * 60 + toMinute(sip_timestamp)) BETWEEN 810 AND 1199
GROUP BY ticker
HAVING countIf(bid_price > 0 AND ask_price > bid_price) > 0
ORDER BY spread_bps

النقطة الأساسية هي واحد من مئة من النقطة المئوية. السهم الأضيق في اللوحة، SPY، أعلن متوسط فارق سعر قدره 0.27 نقطة أساس خلال ذلك الأسبوع. الأوسع، RIOT، أعلن 7.09. الرحلة ذهابًا وإيابًا تدفع فارق السعر مرتين، لذا فإن الدخول والخروج في السهم الأول يبدأ متخلفًا بمقدار 0.55 نقطة أساس، ونفس الزوج في السهم الأخير يبدأ متخلفًا بمقدار 14.19. الوكيل الذي يقلب محفظته مرتين في الأسبوع يدفع تلك الرسوم حوالي مئة مرة في السنة، وتُفرض الرسوم سواء كانت الصفقة صائبة أم خاطئة. تفاصيل تكلفة تداول السهم يوضح بقية الفاتورة.

الضوضاء التي يجب أن يتغلب عليها التوقع الاتجاهي

يتم تقييم التوقعات الاتجاهية مقابل توزيع يتكون في الغالب من أرقام صغيرة. كل جلسة تداول لمؤشر SPY في السنة التقويمية 2025، مرتبة حسب حجم حركتها من الإغلاق إلى الإغلاق:

WITH daily AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           argMax(close, window_start) AS close_px
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2025-01-01')
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2025-12-31')
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY d
),
paired AS (
    SELECT d, close_px,
           any(close_px) OVER (ORDER BY d ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS prev_px
    FROM daily
),
rets AS (
    SELECT d, round(100 * (toFloat64(close_px) / toFloat64(prev_px) - 1), 3) AS ret_pct
    FROM paired
    WHERE prev_px > 0
)
SELECT multiIf(abs(ret_pct) < 0.25, 'under 0.25%',
               abs(ret_pct) < 0.5, '0.25 to 0.5%',
               abs(ret_pct) < 1.0, '0.5 to 1%',
               abs(ret_pct) < 2.0, '1 to 2%',
               '2% and up') AS move_bucket,
       count() AS sessions,
       round(100 * count() / sum(count()) OVER (), 1) AS pct_of_sessions
FROM rets
GROUP BY move_bucket
ORDER BY min(abs(ret_pct))

نصف العام كان داخل نصف نقطة مئوية. حزمة under 0.25% احتوت 24.9% من الجلسات وحزمة 0.25 to 0.5% احتوت 24.1% أخرى. في الطرف الآخر، تحركت 13 جلسة بنسبة 2% and up، أي 5.2% من العام.

ضع ذلك بجانب لوحة فروق الأسعار. النقطة الأساسية الواحدة تساوي 0.01%. حركة الجلسة النموذجية البالغة 0.3% هي ثلاثون ضعف الفارق الضيق وحوالي أربعة أضعاف الفارق الواسع. الحساب يترك مجالاً لتوقع صبور وصحيح، ومساحة ضئيلة جداً لتوقع سريع وهامشي.

أين يقع الكون القابل للتداول فعليًا

تعلن أطر عمل الوكلاء عن تغطيتها، وغالبًا ما تفحص مئات الرموز كل صباح. يُظهر حجم التداول بالدولار مقدار ما يمكن لهذه القائمة استيعابه من أحجام. كل اسم مدرج في الولايات المتحدة تم تداوله خلال ساعات التداول العادية في 30 يونيو 2026، مجمّعًا حسب ترتيبه في حجم التداول بالدولار لتلك الجلسة:

WITH tv AS (
    SELECT ticker,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dollar_volume
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = toDate('2026-06-30')
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY ticker
    HAVING sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) > 0
),
ranked AS (
    SELECT ticker, dollar_volume,
           row_number() OVER (ORDER BY dollar_volume DESC) AS rk
    FROM tv
)
SELECT multiIf(rk <= 10, 'top 10 names',
               rk <= 50, 'ranks 11 to 50',
               rk <= 200, 'ranks 51 to 200',
               rk <= 1000, 'ranks 201 to 1000',
               'ranks beyond 1000') AS liquidity_tier,
       count() AS tickers,
       round(sum(dollar_volume) / 1e9, 2) AS dollar_volume_bn,
       round(100 * sum(dollar_volume) / (SELECT sum(dollar_volume) FROM tv), 1) AS pct_of_dollar_volume
FROM ranked
GROUP BY liquidity_tier
ORDER BY min(rk)

حملت عشرة أسماء 22.5% من حجم التداول بالدولار للجلسة، أي حوالي 205.04 مليار دولار. أما الـ 40 التالية فقد حملت 20.5%. في الطرف الآخر، تقاسمت 10966 اسمًا مرتبة بعد المرتبة 1000 نسبة 12.9% فيما بينها، أي ما يقرب من 117.83 مليار دولار موزعة على الذيل بأكمله.

الاتساع رخيص في الإعلان عنه، لكنه مكلف في التداول. لجنة تُصنف ثلاثة آلاف اسم تنفق معظم جهدها في التصنيف على ذلك الذيل، حيث تكون لوحة فروق الأسعار أعلاه تكلفة حقيقية وليست خطأ تقريبيًا.

لماذا تُجمّل هذه الاختبارات الخلفية النظام

أكبر مصدر منفرد لاختبار خلفي مُجمّل هو اختيار النافذة الزمنية. مؤشر SPY حسب السنة التقويمية، من 2016 حتى 2025، مع الفجوة بين أعلى وأدنى سعر إغلاق سنوي إلى جانبها:

WITH daily AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           argMax(close, window_start) AS close_px
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2016-01-01')
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2025-12-31')
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY d
),
yr AS (
    SELECT toYear(d) AS year,
           argMin(close_px, d) AS first_close,
           argMax(close_px, d) AS last_close,
           max(close_px) AS high_close,
           min(close_px) AS low_close,
           count() AS sessions
    FROM daily
    GROUP BY year
)
SELECT year,
       sessions,
       round(100 * (toFloat64(last_close) / toFloat64(first_close) - 1), 1) AS price_return_pct,
       round(100 * (toFloat64(high_close) / toFloat64(low_close) - 1), 1) AS high_low_range_pct
FROM yr
ORDER BY year

النظام الذي يُختبر فقط على 2021، وهي سنة أغلقت مرتفعة بنسبة 28.7%، يرث مساراً صاعداً. والنظام نفسه الذي يُختبر فقط على 2022، والتي أغلقت منخفضة بنسبة -20%، يرث مساراً هابطاً. بلغت الفجوة خلال العام بين أعلى وأدنى سعر إغلاق 68% في 2020، وبقيت فوق 25.3% حتى في السنوات الأكثر هدوءاً.

أربعة فخاخ تقع فوق مشكلة النافذة الزمنية، وأحدها خاص بنماذج اللغة وحدها.

• الاستباق عبر بيانات التدريب. النموذج المُدرّب على نصوص حتى عام 2025 قد قرأ بالفعل كيف انتهت صفقة عام 2023. الاختبار الخلفي على عام 2023 يطرح سؤالاً يعرف النموذج إجابته، ولا يمكن لأي إعادة ترتيب لسلسلة الأسعار أن تزيل تلك المعرفة.
• الانتقاء في قائمة الرموز. المجموعة المُجمّعة من الإدراجات الحالية تستبعد الأسماء التي شُطبت من القائمة على طول الطريق.
• افتراضات التنفيذ. الاختبار الخلفي الذي ينفذ كل أمر عند نقطة المنتصف يمحو لوحة التكاليف بأكملها أعلاه.
• الانتقاء عبر صيغ المطالبات. عشرون صياغة لمطالبة تم تجربتها وأفضل واحدة تم الإبلاغ عنها هي نفس الإفراط في التكييف الذي ابتلي به مسح المعاملات قبل فترة طويلة من وجود نماذج اللغة.

أين يمكن لوكلاء اللغة أن يساعدوا بشكل معقول

النسخة الصادقة من الطرح أضيق مما ورد في ملف README، لكنها لا تزال مفيدة.

حجم القراءة هو المكسب الأوضح. وكيل يعمل على كل ملف وعنوان رئيسي في قائمة المتابعة طوال الليل ويعيد ملخصاً منظماً يوفر ساعات من الجهد البشري، ويمكن التحقق من المخرجات مقابل المصدر.

وصف النظام الحالي بلغة واضحة هو المكسب الثاني. فقرة يومية عن التشتت والاتساع والتقلب، تُنتج من نفس الأرقام التي يقرؤها الإنسان، تشكل وثيقة إحاطة مفيدة حتى لو لم تحمل أي توقعات.

النظافة الإجرائية هي المكسب الثالث. وكيل يرفض أمراً يخالف حداً للمراكز المعلن، أو ينبه إلى استراتيجية على وشك التداول في تاريخ إعلان أرباح، يفرض قواعد يتجاهلها إنسان مشتت الذهن.

لا يمثل أي من هذه المكاسب الثلاثة ميزة في السوق. جميعها أعمال بحث وتشغيل، وهنا تكمن المكاسب القابلة للقياس اليوم. تأثير موثق مثل شذوذ التقلب المنخفض استغرق عينات كبيرة وتكراراً خارج العينة مراراً قبل أن يعامله أحد على أنه حقيقي، وإطار الوكيل الجديد إما أن يفي بالمعيار نفسه أو لا يتجاوزه. تفويت أفضل الأيام يوضح كم تكلف التبديل المتكرر حامل الأفق الطويل.

الانضباط الذي يصفه الممارسون

تميل الفرق التي تدير هذه الأنظمة علنًا إلى وصف التسلسل نفسه. اختبر مسبقًا على عمليات تنفيذ محاكاة لأشهر وليس لأيام، لأن السجل الورقي يتراكم فقط بسرعة الزمن الحقيقي. احتفظ بفترة اختبار خارج العينة لم ترها المطالبات من قبل. سجل كل مطالبة وكل استجابة وكل أمر، لأن لجنة لا يمكن إعادة تشغيلها لا يمكن تصحيح أخطائها. حدد أحجام المراكز بقواعد ثابتة تقع خارج النموذج. احسب كل تكلفة من اللوحات أعلاه قبل أن تطلق على أي فترة أنها مربحة.

الأسئلة الشائعة

هل تحقق أنظمة التداول بالذكاء الاصطناعي متعددة الوكلاء أرباحًا فعلًا؟

الأدلة العامة ضئيلة. تنشر معظم المشاريع مفتوحة المصدر اختبارًا خلفيًا بدلًا من سجل حي مدقق، وتحمل الاختبارات الخلفية لاستراتيجيات النماذج اللغوية عيبًا محددًا: فقد دُرب النموذج على نصوص تصف فترة الاختبار. منحنى الأسهم غير المدقق يثبت عمل البرنامج، وليس ميزة تنافسية.

هل لجنة من وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة أفضل من نموذج واحد؟

اللجنة تقلل بعض أخطاء التنسيق والتحليل وتضيف هيكلية للمخرجات. لكنها لا تضيف معلومات مستقلة عندما يستعلم كل وكيل عن نفس النموذج الأساسي باستخدام نفس البيانات الأساسية. خمسة آراء مترابطة تصوت كرأي واحد تقريبًا، مع تأخير إضافي وتكلفة رموز إضافية.

هل يمكن لوكيل ذكاء اصطناعي التداول أسرع من صانع السوق؟

لا. دورة النموذج اللغوي تستغرق ثوانٍ بينما تعمل أنظمة التسعير الاحترافية بالميكروثانية عبر أجهزة متجاورة. أي استراتيجية يعتمد ربحها على السرعة تقع خارج نطاق قدرة هذه الأنظمة، مما يترك آفاق الأيام والأسابيع كمجال معقول.

ما أكبر فخ في الاختبار الخلفي خاص بوكلاء التداول من النماذج اللغوية؟

الاطلاع المسبق على بيانات التدريب. الاختبارات الخلفية التقليدية تمنع تسرب الأسعار المستقبلية إلى القرار، لكن أوزان النموذج تحتوي بالفعل على تعليقات منشورة عن فترة الاختبار. النوافذ المنزلقة والتقسيمات خارج العينة لا تزيل المعرفة المضمنة في الأوزان، والاختبار الوحيد النظيف هو فترة بعد تاريخ قطع التدريب.

كم يجب أن تستمر فترة التداول الورقي؟

الإطار المفيد هو حجم العينة وليس طول التقويم. استراتيجية تتداول أسبوعيًا تنتج حوالي خمسين ملاحظة سنويًا، وهي عينة صغيرة لأي ادعاء بميزة تنافسية. الممارسون عمومًا يريدون عددًا كافيًا من الصفقات لرؤية تراجع، وليس مجرد فترة جيدة.

كل لوحة في هذه الصفحة هي استعلام مخزن ومُرقم الإصدارات على بيانات سوق أمريكية حقيقية. افتح أي لوحة لقراءة لغة SQL خلفها، أو شغّل استعلامك الخاص على نفس الجداول في محطة ستراسمور.