Preliminary Round Participant Insights — AOT Matrix: Análise do cérebro esquerdo, decisões do cérebro direito no comércio de IA

Abrindo
No WEEX AI Trading Hackathon, AOT Matrix escolheu um caminho mais cauteloso no design do sistema - um que é realmente mais difícil de sair em um ambiente de negociação ao vivo.
Desde o início, eles fizeram escolhas claras sobre o papel que a IA deve e não deve desempenhar no sistema de negociação.
Entrevistamos a AOT Matrix sobre sua lógica de tomada de decisão, as múltiplas iterações de sua arquitetura de sistema e como é implementá-la sob O ambiente de negociação real e as restrições de engenharia da WEEX.
Q1. No comércio de IA, o primeiro instinto da maioria das pessoas é “deixar que a IA coloque ordens”. Por que você rejeitou essa ideia desde o início?
Matrícula AOT:
Porque os mercados de criptomoedas são inerentemente instáveis.
As distribuições de preços mudam, as estruturas de volatilidade quebram e os padrões históricos muitas vezes falham quando é mais importante. Deixar que a IA execute ordens de compra ou venda diretamente transformaria qualquer desajuste de modelo em perdas reais imediatas.
Com base nisso, na primeira semana excluímos duas abordagens comuns: usar a IA como um bot de negociação automatizado, ou deixá-lo gerar sinais de negociação diretamente.
Em vez disso, escolhemos que a IA responda a uma pergunta mais restrita, mas muito mais crítica: este é o ambiente certo para negociar agora?
Q2. Durante a fase de preparação, com que arquitetura de sistema experimentou inicialmente?
Matrícula AOT:
No início, experimentamos uma configuração híbrida: AI sinaliza direção, e o sistema baseado em regras executa.
Mas durante testes e simulações, os problemas ficaram claros: a estabilidade dos sinais de IA variou muito em diferentes fases do mercado.
Assim que a estrutura do mercado mudou, a confiabilidade desses sinais caiu significativamente.
Mais tarde percebemos que o problema não era a precisão do modelo – era a própria divisão de responsabilidades.
Q3. Como você redefiniu os papéis da IA e da tomada de decisão comercial?
Matrícula AOT:
Depois de várias iterações, finalizamos uma estrutura do sistema “brain esquerdo / braço direito”.
A IA reside no “coração esquerdo”, responsável exclusivamente pela análise e não pela tomada de decisões de negociação.
Seu trabalho é avaliar as condições de mercado - tendências, intervalos, cenários de alto risco ou se as negociações devem ser paralisadas - ao mesmo tempo que fornece uma pontuação de confiança para o ambiente. Não prevê preços exatos ou coloca ordens.
As decisões de negociação reais são tratadas pelo “brain right”, um sistema baseado em regras que gerencia permissões de negociação, tamanho de posição e controles de alavancagem.
Cada transação deve ser audível e reproduzível - um requisito difícil que estabelecemos para nós mesmos no WEEX AI Hackathon.
Q4. Durante a preparação, quão desafiador foi traduzir a experiência de negociação em entradas legíveis por IA?
Matrícula AOT:
Extremamente desafiador. A experiência dos comerciantes é muitas vezes intuitiva, mas a IA requer informações estruturadas.
Então, em vez de apenas adicionar mais dados, quebramos a lógica. Dividimos a lógica de negociação em três tipos: estrutura de mercado, estado de volatilidade e condições de risco. A IA aprende e produz apenas esses estados intermediários.
Desta forma, a IA não prevê mais os preços futuros; ela se concentra em responder se o ambiente atual é saudável e adequado para negociação.
Dado o curto tempo de preparação, acreditamos que esta era uma abordagem mais segura e prática.
Q5. Ao integrar a API WEEX e passar da simulação para a negociação ao vivo, quais desafios inesperados surgiram?
Matrícula AOT:
A maioria dos desafios foi relacionada à engenharia. Inicialmente, concluímos a autenticação básica e a submissão de pedidos através da API WEEX, mas na negociação ao vivo, percebemos rapidamente que "poder fazer pedidos" não garante a estabilidade do sistema a longo prazo.
Problemas de jitter de rede, timeouts de solicitação e execução de múltiplas estratégias surgiram gradualmente durante simulações e testes ao vivo.
Para corrigir isso, fizemos atualizações de engenharia sistemáticas, incluindo:
- IDs de rastreamento de cadeia completa para rastreamento de nível de encomenda
- Controle de ordens idempotente para evitar execuções duplicadas
- Coes assíncronas e conciliação de status de ordem para melhorar a recuperação do sistema sob anomalias
Esta fase foi um passo crítico na transformação de uma demonstração em um sistema capaz de operação a longo prazo.
Q6. Você colocou muito esforço em registrar decisões comerciais e execuções. Qual era o raciocínio por trás disso?
Matrícula AOT:
Em negociação ao vivo, qualquer negociação que não possa ser explicada eventualmente se tornará uma fonte de risco.
Portanto, exigimos que cada pedido possa responder a três perguntas: Por que foi aberto naquele momento? Como o sistema julgou o ambiente de mercado? A mesma decisão seria válida se as condições se repetissem?
O sistema registra totalmente as avaliações de IA das condições de mercado, a razão por trás da execução de decisões e o resultado final de negociação.
O objetivo não é complicar as coisas, mas garantir que todas as negociações sejam rastreáveis, reproduzíveis e revisíveis - o que chamamos de "auditabilidade de cadeia completa".
Q7. Enquanto se prepara para o WEEX AI Trading Hackathon, qual foi o seu maior insight sobre a negociação de IA?
Matrícula AOT:
Três insights principais.
Primeiro, a IA no comércio não se destina a substituir os seres humanos, mas a limitá-los.
É melhor conter decisões emocionais e detectar ambientes não negociáveis do que perseguir "rendimentos maiores".
Em segundo lugar, a estabilidade do sistema muitas vezes importa mais do que a precisão do modelo.
Um sistema que parece perfeito em back-tests mas falha ao vivo simplesmente transforma sua vantagem técnica em exposição a riscos.
Terceiro, a interpretabilidade é fundamental para a sobrevivência a longo prazo.
Apenas se cada P&L puder ser compreendido e revisado, o sistema poderá ser corrigido após os levantamentos, em vez de ser demolido e reconstruído.
Fechando
Para a AOT Matrix, o WEEX AI Trading Hackathon não é apenas uma competição de modelos - é um teste abrangente de design de sistema, engenharia e consciência de risco.
Sua arquitetura é o produto de validação contínua, ajustes e convergência sob as condições de negociação ao vivo da WEEX e restrições de engenharia.
E este é exatamente o processo pelo qual o comércio de IA deve passar para passar do conceito para uma ferramenta sustentável e de longo prazo.
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