Approfondimenti preliminari sui partecipanti al round — Matrice AOT: Analisi del cervello sinistro, decisioni sul cervello destro nel trading AI

Apertura
Nel WEEX AI Trading Hackathon, AOT Matrix ha scelto un percorso più cauto nella progettazione del sistema — uno che è in realtà più difficile da realizzare in un ambiente di trading dal vivo.
Fin dall'inizio, hanno fatto scelte chiare su quale ruolo l'IA dovrebbe e non dovrebbe giocare nel sistema di trading.
Abbiamo intervistato AOT Matrix sulla loro logica decisionale, sulle molteplici iterazioni della loro architettura di sistema e su come è implementarla sotto WEEX il reale ambiente di trading e i vincoli ingegneristici.
Q1. Nel trading AI, il primo istinto della maggior parte delle persone è “lascia che l’IA effettui ordini”. Perché ha scartato questa idea fin dall'inizio?
Matrice AOT:
Perché i mercati crypto sono intrinsecamente instabili.
Le distribuzioni dei prezzi si spostano, le strutture di volatilità si rompono e i modelli storici spesso falliscono quando conta di più. Lasciare che l'IA esegua direttamente ordini di acquisto o vendita trasformerebbe qualsiasi disallineamento del modello in perdite reali immediate.
Sulla base di ciò, nella primissima settimana abbiamo escluso due approcci comuni: utilizzare l’IA come bot di trading automatizzato, o lasciare che generi direttamente segnali di trading.
Invece, abbiamo scelto di far rispondere l'IA a una domanda più contenuta ma molto più critica: è questo l'ambiente giusto per fare trading in questo momento?
Q2. Durante la fase di preparazione, quale architettura di sistema hai sperimentato inizialmente?
Matrice AOT:
All'inizio, abbiamo provato un setup ibrido: L'IA segnala la direzione e il sistema basato su regole esegue.
Ma durante i backtest e le simulazioni, i problemi sono diventati chiari: la stabilità dei segnali AI variava notevolmente nelle diverse fasi di mercato.
Non appena la struttura del mercato è cambiata, l'affidabilità di quei segnali è diminuita in modo significativo.
Più tardi ci siamo resi conto che il problema non era la precisione del modello, ma la divisione stessa delle responsabilità.
Q3. Come hai ridefinito i ruoli dell’IA e del processo decisionale di trading?
Matrice AOT:
Dopo diverse iterazioni, abbiamo finalizzato una struttura di sistema “cervello sinistro / cervello destro”.
L’IA risiede nel “cervello sinistro”, responsabile esclusivamente dell’analisi e non delle decisioni di trading.
Il suo compito è quello di valutare le condizioni di mercato – trending, range, scenari ad alto rischio, o se il trading debba essere sospeso – fornendo al contempo un punteggio di fiducia per l’ambiente. Non prevede i prezzi esatti o effettuare ordini.
Le decisioni di trading effettive sono gestite dal “cervello giusto”, un sistema basato su regole che gestisce le autorizzazioni commerciali, il dimensionamento delle posizioni e i controlli della leva finanziaria.
Ogni trade deve essere controllabile e rigiocabile — un requisito difficile che ci siamo posti al WEEX AI Hackathon.
Q4. Durante la preparazione, quanto è stato impegnativo tradurre l'esperienza di trading in input leggibili dall'IA?
Matrice AOT:
Estremamente impegnativo. L’esperienza dei trader è spesso intuitiva, ma l’IA richiede informazioni strutturate.
Quindi, invece di aggiungere altri dati, abbiamo scomposto la logica. Dividiamo la logica di trading in tre tipi: struttura di mercato, stato di volatilità e condizioni di rischio. L'IA apprende e produce solo questi stati intermedi.
In questo modo, l'IA non prevede più i prezzi futuri; si concentra sulla risposta se l'ambiente attuale è sano e adatto al trading.
Dato il breve tempo di preparazione, abbiamo ritenuto che questo fosse un approccio più sicuro e pratico.
Q5. Quando si integra l'API WEEX e si passa dalla simulazione al trading dal vivo, quali sfide inaspettate sono emerse?
Matrice AOT:
La maggior parte delle sfide erano legate all'ingegneria. Inizialmente abbiamo completato l'autenticazione di base e l'invio degli ordini tramite l'API WEEX, ma nel trading dal vivo, ci siamo rapidamente resi conto che "poter effettuare ordini" non garantisce la stabilità del sistema a lungo termine.
Il jitter della rete, i timeout delle richieste e i problemi di esecuzione multi-strategia sono emersi gradualmente sia durante le simulazioni che i test dal vivo.
Per risolvere questo problema, abbiamo effettuato aggiornamenti ingegneristici sistematici, tra cui:
- ID di traccia a catena completa per il tracciamento a livello di ordine
- Controlli degli ordini idempotenti per prevenire esecuzioni duplicate
- Code asincrone e riconciliazione dello stato dell'ordine per migliorare il ripristino del sistema in caso di anomalie
Questa fase è stata un passo fondamentale per trasformare una demo in un sistema in grado di funzionare a lungo termine.
Q6. Hai messo molto impegno nel registrare le decisioni di trading e le esecuzioni. Qual è stato il ragionamento alla base di questo?
Matrice AOT:
Nel trading dal vivo, qualsiasi operazione che non può essere spiegata alla fine diventerà una fonte di rischio.
Pertanto, richiediamo che ogni ordine possa rispondere a tre domande: Perché è stato aperto in quel momento? Quale giudicava il contesto di mercato? La stessa decisione varrebbe se le condizioni si ripetessero?
Il sistema registra completamente le valutazioni AI delle condizioni di mercato, la logica alla base dell'esecuzione delle decisioni e l'esito finale del commercio.
L’obiettivo non è quello di complicare le cose, ma di garantire che tutti i trade siano tracciabili, rigiocabili e rivedibili – ciò che chiamiamo “auditability full-chain”.
Q7. Mentre ti prepari per il WEEX AI Trading Hackathon, qual è stata la tua più grande intuizione sul trading AI?
Matrice AOT:
Tre intuizioni principali.
In primo luogo, l'IA nel trading non è destinata a sostituire gli esseri umani, ma a vincolarli.
È più bravo a frenare le decisioni emotive e individuare gli ambienti non negoziabili che a inseguire “rendimenti più grandi”.
Secondo, la stabilità del sistema spesso conta più della precisione del modello.
Un sistema che sembra perfetto nei backtest ma fallisce dal vivo trasforma semplicemente il suo vantaggio tecnico in esposizione al rischio.
Terzo, l'interpretabilità è fondamentale per la sopravvivenza a lungo termine.
Solo se ogni P&L può essere compreso e rivisto, il sistema può essere sistemato dopo i prelievi, anziché essere demolito e ricostruito.
Chiusura
Per AOT Matrix, il WEEX AI Trading Hackathon non è solo una competizione modello — è un test completo di progettazione, ingegneria e consapevolezza del rischio del sistema.
La loro architettura è il prodotto di continue validazioni, aggiustamenti e convergenze in base alle condizioni di trading live e ai vincoli ingegneristici di WEEX.
E questo è esattamente il processo che il trading AI deve affrontare per passare dal concetto a uno strumento sostenibile e a lungo termine.
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