برای بیش از ۲۵ سال، نگرانی در مورد جایگزینی معامله‌گران انسانی با ماشین‌ها وجود داشته است، با این حال، امروز بیشتر از همیشه مردم در حال معامله‌اند. گسترش الگوریتم‌های معاملاتی چشم‌اندازی مختلط ایجاد کرده است، که شامل موفقیت‌ها و شکست‌ها در بازار مالی می‌شود. گوگل دیپ‌ماین AlphaEvolve را معرفی کرده است، یک عامل هوش مصنوعی که قادر به ایجاد الگوریتم‌های جدید است که سپس در زیرساخت شرکت استفاده می‌شوند. این نوآوری مدل‌های زبانی جمنی گوگل را با تکنیک‌های تکاملی ترکیب می‌کند و به بهبود در کارایی و حل مشکلات در مراکز داده و سیستم‌های آموزش هوش مصنوعی منجر می‌شود. AlphaEvolve به‌وسیله ترکیب خلاقیت با بررسی الگوریتمی عمل می‌کند و راه‌حل‌های تولید شده توسط مدل‌های زبانی بزرگ را تصفیه می‌کند. این قابلیت به AlphaEvolve اجازه داده است که مسائل پیچیده‌ای را حل کند که محققان از حل آن‌ها ناتوان بوده‌اند، و جذابیت این سیستم را در صنایع مختلف افزایش داده است. در حالی که کاربردهای بالقوه AlphaEvolve در بازارهای مالی قابل توجه است، این فناوری مشابه همچنین می‌تواند به کاربردهای نظامی نیز اعمال شود. ماهیت دوقلو-کاربردی این فناوری سازوکارهایی را ایجاد می‌کند که ممکن است جنبه‌های مختلفی از تجارت و دفاع را شکل دهد. در واقع، ما شاهد تحولی هستیم که توسط نوآوری در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی پیش رانده می‌شود. اضافه شدن اخیر AlphaEvolve که به پردازش زبان و منطق تکاملی متکی است، مرحله جدیدی در توسعه سیستم‌های خودکار رقم می‌زند که نه تنها دستورات را دنبال می‌کنند بلکه می‌توانند راه‌حل‌های جدید را از ابتدا ایجاد کنند. توانایی دیپ‌ماین در ترکیب مدل‌های ساختاری با تکنیک‌های انطباقی به آن اجازه می‌دهد تا چالش‌هایی را که ممکن است تیم‌های انسانی هفته‌ها یا حتی ماه‌ها برای حل آن‌ها تلاش کنند، حل کند—اگر اصلاً. پیشرفت‌های ابتدایی در بهینه‌سازی مرکز داده و توسعه مدل‌های هوش مصنوعی نشان می‌دهند که این سیستم‌ها محدود به محیط‌های آزمایشگاهی نیستند—آن‌ها در حال حاضر به بهبودهای ملموس در عملکرد زیرساخت و کاهش هزینه‌های عملیاتی کمک می‌کنند. این مزایا در نگاه اول ممکن است از میز معاملاتی دور به نظر برسند، اما این گونه نیستند. سیستم‌هایی که به‌طور خودکار استراتژی‌های مبتنی بر الگوریتم جدید تولید می‌کنند، نیازی به باقی‌ماندن محدود به زمان‌بندی سرور یا تحلیل تعمیر مکانیکی ندارند. اگر چیزی در حال حاضر در انتخاب مسیرهای بهینه در سیستم‌های عملیاتی متراکم عمل می‌کند، تنها تنظیمات کمی برای بازتمرکز آن بر پیش‌بینی جریان‌های نقدینگی یا شناسایی آربیتراژ از طریق نقشه‌برداری تاخیر لازم است. همه افراد به این نکته آگاه نیستند که این مدل‌ها در معنای قدیمی خود مبتنی بر قانون نیستند. آن‌ها به انسان‌ها برای ارائه پارامترهای اگر-آنگاه وابسته نیستند. در عوض، آن‌ها از طریق آزمایش و تصحیح استراتژی‌های منعکس‌کننده توسعه می‌دهند، که در اینجاست که قضیه پیچیده‌تر می‌شود. به‌جای تحمیل منطق به داده‌ها، آن‌ها با مقاومت در برابر شکست در شبیه‌سازی‌ها الگوهای یاد می‌گیرند و اغلب ساختارهایی ایجاد می‌کنند که تحلیلگران کمی سنتی ممکن است حتی هنگام مرور خروجی‌های کد نیز آن‌ها را شناسایی نکنند. برای کسانی که به اندازه‌گیری اعتماد از طریق ثبات بازنگری و منحنی‌های افت عادت کرده‌اند، این موضوع نیاز به بازسازی مدیریت انتظار را توجیه می‌کند. بنابراین، قابل ذکر است که هاسابیس با بردن این پروژه فراتر از فقط فروم‌های تحقیق آنلاین و به داخل استقرار داخلی چه چیزی را نشان داده است. این ابزارها قادر به نه تنها مدیریت داده‌های وسیع و پر سر و صدا هستند، بلکه تصمیم‌گیری درباره چگونگی انجام این کار را نیز انجام می‌دهند. به عنوان معامله‌گران، ما گاهی اوقات بر اساس درک خود از رفتار موجود در بازار، برتری خود را اندازه‌گیری کرده‌ایم. اکنون، برتری ممکن است جایی باشد که سیستم‌ها در زیر ابزارهای حسابرسی به بهبود بپردازند و همواره یک قدم جلوتر از سیگنال قابل مشاهده بمانند. این بدان معنا نیست که کنترل را واگذار کنیم. اما، این موضوع استانداردهای تفسیر مدل را بالا می‌برد. ساختارهایی که زمانی به‌عنوان پیشرفته شناخته می‌شدند—مانند موتورهای تجزیه احساسات یا وزن‌دهی ریسک چندعاملی—ممکن است به زودی به‌عنوان اصلی در نظر گرفته شوند. به‌ویژه اگر مشاهده کنیم که کد ارگانیک می‌تواند رویکردهایی را تکامل دهد که در طول روز براساس نیاز تغییر می‌کنند. این موضوع نشان می‌دهد و در حال حاضر به‌صورت تدریجی در حال وقوع است، این است که پاسخگویی از توازن مجدد استراتژی به بازتعریف مداوم گسترش خواهد یافت. اکنون تجارت را شروع کنید – برای ایجاد حساب VT Markets زنده خود اینجا را کلیک کنید