في بيئات السوق الجديدة أو غير المتوقعة، قد تواجه روبوتات التداول بالذكاء الاصطناعي التي تعتمد على البيانات السابقة صعوبة في الأداء بفعالية

قيود روبوتات التداول المدعومة بالذكاء الاصطناعي في الأسواق غير المتوقعة

تعتمد روبوتات التداول الحديثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي بشكل أساسي على بيانات السوق التاريخية، مما يجعلها غير مجهزة للتعامل مع الأحداث غير المسبوقة—مثل عمليات التصفية الضخمة في 10 أكتوبر أو الانخفاضات الحادة التي شهدناها الأسبوع الماضي فقط. عندما تواجه هذه الأنظمة التداولية الذكية سيناريوهات لم تختبرها من قبل، غالبًا ما تقصر في الأداء.

أشارت Gracy Chen، الرئيس التنفيذي لـ Bitget، إلى هذا التحدي خلال مناقشة حول روبوتات التداول الذكية في مؤتمر Consensus Hong Kong 2026. وأوضحت أن هذه النماذج من الذكاء الاصطناعي لم تختبر سابقًا عمليات تصفية واسعة النطاق في يوم واحد، ما يجعل من الصعب عليها التكيف مع مثل هذه الحالات. ونتيجة لذلك، يبقى الإشراف البشري أمرًا بالغ الأهمية.

أضافت Chen: "لا ننوي تطوير نموذج لغوي ضخم خاص بنا كبورصة. ومع ذلك، فإن روبوتات التداول محور تركيز مهم. في الوقت الحالي، تعمل روبوتات الذكاء الاصطناعي مثل المتدربين—فهي أسرع وأكثر توفيرًا للتكاليف، لكنها لا تزال بحاجة إلى التوجيه."

وبالنظر إلى المستقبل، توقعت Chen أنه خلال ثلاث إلى خمس سنوات، قد يتطور الذكاء الاصطناعي ليؤدي أدوارًا مماثلة للموظفين بدوام كامل، وربما يستبدل العديد من الوظائف البشرية في هذا القطاع.

هذه الرؤى تتردد كثيرًا داخل مجتمع التداول الخوارزمي فيما يتعلق بالحالة الراهنة للذكاء الاصطناعي.

على الرغم من التقدم السريع في تقنيات التعلم الآلي والنماذج اللغوية الضخمة في قطاع التداول، يعتقد العديد من الخبراء أن التدخل البشري لا يزال ضروريًا—خاصة خلال فترات التقلب الشديد في السوق، كما شهدنا مؤخرًا في عالم العملات المشفرة.

انضم Saad Naj، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة PiP World الناشئة في مجال التداول الذكي، إلى Chen في الجلسة وأقر بأن التكنولوجيا لا تزال في مراحلها الأولى، مما يجلب معها مخاطر متأصلة. كما أشار إلى أن غالبية المتداولين اليوميين والمستثمرين الأفراد—حوالي 90%—ينتهي بهم المطاف بخسارة الأموال.

قال Naj: "غالبًا ما يتأثر المتداولون البشر بالعواطف، مما يجعل من الصعب علينا التفوق على الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي."