تواجه معظم أنظمة التداول بالذكاء الاصطناعي اليوم مشكلة هادئة.

فهي تستطيع تحليل الأسواق بشكل ممتاز. ولكن عندما يتعلق الأمر بالتنفيذ، يصبح الثقة عنق الزجاجة.

يمكن للنماذج الكبيرة أن تولد إشارات واثقة لا تزال تحتوي على أخطاء. نقطة بيانات وهمية، مؤشر غير مفهوم بشكل صحيح، أو فرضية معيبة يمكن أن تتحول بسرعة إلى صفقة مكلفة. لهذا السبب، لا تزال معظم وكلاء التداول بالذكاء الاصطناعي تتطلب إشرافًا بشريًا قبل أن يتحرك رأس المال.

طبقات التحقق مثل ميرا تهدف إلى تغيير هذا الديناميكي.

بدلاً من اعتبار تحليل الذكاء الاصطناعي كمخرجات احتمالية واحدة، تحوّل ميرا عملية التفكير في النموذج إلى مطالب صغيرة قابلة للتحقق يمكن فحصها بشكل مستقل عبر شبكة لامركزية.
يقيم عدة نماذج ذكاء اصطناعي تلك المطالب ويصل إلى إجماع قبل اعتبار النتيجة موثوقة.

بالنسبة لوكلاء التداول، هذا يغير طريقة التعامل مع الإشارات.

تخيل نظام ذكاء اصطناعي يحدد فرصة اختراق. عادةً، يحلل الوكيل المؤشرات وينفذ على الفور. إذا كانت عملية التفكير معيبة، تفشل الصفقة.

مع بنية التحقق، تصبح العملية متعددة الطبقات.

يقترح النموذج فرضية الصفقة.
يقسم النظام ذلك إلى عناصر قابلة للتحقق مثل اتجاه الاتجاه، ظروف السيولة، إشارات التقلب، أو الارتباطات الكلية.
نماذج المدقق المستقلة تتحقق من تلك المطالب قبل تفعيل طبقة التنفيذ.

هذا لا يبطئ الأتمتة. بل يعززها.

بدلاً من الاعتماد على درجة ثقة نموذج واحد، تعمل وكلاء التداول على ذكاء مدعوم بالإجماع. الإشارات تحمل نوعًا من الدليل على أن عدة نماذج توصلت بشكل مستقل إلى نفس الاستنتاج.

هذا يهم بشكل خاص أثناء التقلبات.

الانهيارات المفاجئة للسوق والتحولات المفاجئة هي بالضبط المكان الذي تتسبب فيه هلوسات الذكاء الاصطناعي في أكبر الخسائر. طبقة التحقق تعمل كمرشح في الوقت الحقيقي، تلتقط التفكير غير الموثوق قبل أن يُنفق رأس المال.

مستقبل التداول بالذكاء الاصطناعي قد لا يعتمد فقط على نماذج أكثر ذكاءً.

قد يعتمد على أنظمة تتحقق من قراراتها قبل تنفيذ الصفقة.

$MIRA @mira\_network #Mira