الذكاء الاصطناعي في تداول العملات الرقمية لم يصل بعد إلى عتبة نظام التداول. تعمل ستة نماذج في وقت واحد، وفي النهاية لم تخسر شركتان، مما يعادل في الأساس رمي النرد للحصول على نتائج جيدة، وليس ميزة نظامية. خاصةً استراتيجيات مثل deepseek التي تكاد لا تفرغ، طالما أن السوق يتحرك بشكل متذبذب نحو الأعلى خلال الفترة، فإنها تبدو جيدة، لكن بمجرد أن ينخفض السوق، فإنها تكشف عن نقص قاتل في آلية إيقاف الخسارة، ولا تختلف عن الإنسان، لكن هذا مناسب جدًا لوسائل الإعلام الذاتية لجذب الحركة، حاليًا لا يوجد أي نموذج كبير يمكنه تحقيق أرباح مستقرة، وما أتحدث عنه هو "مستقر"، أي أنه قادر على البقاء بعد عدة دورات سوقية، يمكنه تلخيص السوق، ولكنه لا يعرف بعد كيفية البقاء في السوق، بالإضافة إلى أن الاستراتيجيات العامة التي يمكنك رؤيتها كلها تخسر المال، لا تتبع بسهولة الاستراتيجيات المفتوحة المصدر على github، إذا كانت قادرة على تحقيق أرباح مستقرة، فلماذا يجب عليهم أخذهم معك. علاوة على ذلك، كلما تولد إجابة من الذكاء الاصطناعي، حتى مع ثبات prompt ومعلمات الحرارة، لا يزال هناك عشوائية طفيفة في أخذ عينات الرموز من النموذج، مما يجعل القرار غير قابل للتكرار، إنه صندوق أسود بالكامل، وفي السوق المتقلبة، لن تخلو من تصرفات الذكاء الاصطناعي الواثقة التي لا أساس لها.

من الأفضل جمع بيانات التداول الخاصة بك، وضبط LoRA، وتثبيت منطق تداولك في معلمات النموذج، دون الحاجة إلى إدخال بيانات تاريخية في كل مرة، حيث يتمتع النموذج بقدرة على تذكر قواعد تداولك، ولن يؤدي طول المحادثة إلى انحراف القرار، بالمقارنة مع النموذج العام الذي يتخذ قرارات بلا تمييز، سيكون نموذجك قادرًا على محاكاة تفضيلاتك في الدخول، وعاداتك في حجم الصفقة، ومنطق إدارة المخاطر بدقة.