人工智能交易系統在實盤市場的表現：WEEX AI 黑客馬拉松測試內部

By: WEEX|2026/01/20 14:36:20

人工智能交易系統在實盤市場的表現：WEEX AI 黑客馬拉松測試內部

由WEEX實驗室推出的《阿爾法覺醒：WEEX人工智能黑客馬拉松》是一個真正的全球交易黑客馬拉松，將人工智能直接推向真實的市場環境，總獎池高達188萬美元。迄今為止，來自全球的788名參與者聚集一堂，在實盤市場行動中面對面地討論他們的人工智能策略 — — 沒有“紙面交易 ” ，只有真實的交易和被市場證明的結果。初賽現在如火如荼地進行，請在這裡觀看實盤：https://www.weex.com/活動/ai-交易

在正式對戰開始前，WE-Launch了Beta測試，為參與者提供一個緊密反映真實交易條件的試驗場，讓市場提前測試策略穩定性、執行能力和風險控制，同時完善能夠真正部署在實盤市場的AI交易基礎設施。在這次測試中，湧現出一群傑出的參與者 — — 他們不僅僅是“寫代碼的人 ” ，而是積極與市場競爭的人工智能架構師。接下來，我們將帶您進入先驅參與者基維的真實思維和戰略場景。

從單因素量化策略到神經符號人工智能：構建基於WEEX API的備回、約束感知、多因素智能交易系統

Kivi是WEEX的流動性衍生品實習生，也是經驗豐富的量化交易愛好者，他從單因素量化策略入手，逐步引入風險控制和資本管理，整合大型語言模型功能，構建“約束感知、備回”的神經符號AI混合交易系統。該基金會依靠Python實現穩定執行，而人工智能則在更高層次上運行，以處理阿爾法發現和參數優化。在WEEX Beta測試中，他通過API完善了高並發穩定性，並應用基於WAD和波動率的多維評分機制過濾虛假突破，讓AI動態決定是否進入交易。該系統的核心數值不在於更強的攻擊性，而在於更強的魯棒性 — — 使人工智能能夠根據市場條件自動切換風險控制模式，將交易者從直接的市場參與者轉變為人工智能驅動的交易軍團的架構師。

問題1：能否簡要介紹一下您的背景以及您目前關注的交易類型或技術方向？

答1：我是一名熱情的量化交易愛好者，目前是新加坡柯丁大學金融專業的本科生，同時也是流動性衍生品系的實習生。我目前的重點是神經符號人工智能。儘管當今的人工智能模型具有強大的推理能力，但允許它們直接控制整個量化系統會帶來巨大的風險，並有效地將其變成黑匣子。為了地址這個問題，我構建了一個混合系統：底層使用Python確保高度健壯的執行框架，而核心組件，如alpha發現、參數優化和風險控制決策，完全由DeepSeek和GPT等大型語言模型實時處理。

問題2：你什麼時候開始參加WEEX Beta測試/哈克松，你為什麼決定加入？

答2：我於2025年十二月31日開始參加WEEX Beta測試比賽。我決定加入主要是為了在真實交易環境中測試我的非傳統系統架構。

問題3：您最初是如何開始設計這一戰略或系統的，總體做法是什麼？

答3：在成功實施該系統之前，我最初設計的重點是升級傳統的單因素模型。在接下來的幾個月裡，新的想法不斷湧現。第一步是增加資本管理和風險控制模塊，以支持單因素模式。後來，我開始考慮引入人工智能輔助是否能更好地使系統適應市場的不確定性。在現有核心模塊的基礎上，我逐步整合了人工智能，使得在每個交易周期之前，人工智能可以根據當前的市場情況調整不同交易對的參數。最終，我引入了額外的人工智能組件，如執行代理和阿爾法工廠，使系統從單因素模型演變為多因量化交易系統。

問題4：您是如何在此項目中集成和使用 WEEX API 的，它幫助您解決了哪些關鍵問題？

答4：我使用Python軟件開發工具包（SDK）連接到WEEX API，主要是為了地址在高並發條件下的穩定性，確保系統能夠平穩、持續地運行。

問題5：在調優過程中，您關注了哪些具體的調試工作？

答5：最令人難忘的調整是修改了TWAP（時間加權平均價格）算法。TWAP對於大額持倉很有效，但是當應用於較小的持倉時，拆分訂單可能會變得太小而無法成功開倉。為了地址這個問題，我改變了邏輯，這樣，如果TWAP條目失敗，系統會自動切換到市價單，避免因為條目失敗而錯失機會。

問題6：您的策略主要依賴於哪些核心信號，如趨勢、波動率或情緒，您為何選擇這些信號？

答6：整個系統圍繞多維評分框架構建，以確定是否進入交易。我數值最大的兩個信號是威廉姆斯累積分佈(WAD)和波動率。我選擇這些是因為大型語言模型擅長處理非線性關係。依賴單一指標很容易導致虛假突圍造成的損失，但通過將RANK-WAD與波動率性相結合，人工智能可以更準確地區分真假突圍。只有滿足多維評分標準，人工智慧才會打開多因素模型進入交易的「大門」。

問題7：在策略設計過程中，哪些 WEEX 規則或機制對您的方法有直接影響？

答7：在測試階段，沒有直接影響我系統設計的具體規則或機制。

問題8：是否有一系列的決定讓你第一次清楚地感受到人工智慧的穩定性或一致性？

答8：人工智慧的引入使系統能夠根據市場情況動態切換風險控制模式，主動降低不利環境中的風險敞口，而不是被動承受連續損失。

問題9：在競爭中，你的心態是否漲跌幅度，人工智慧的存在是否影響你在決策中的情感參與？

答9：我的心態在比賽中沒有明顯漲跌幅。在某種程度上，人工智慧的存在減少了我在交易過程中的情緒參與。由於關鍵策略調整和風險控制模式切換由明確界定的規則和基於國家的決策驅動，我不再因為空頭貸款期限漲幅或虧損而頻繁干預，而是專注於確保系統在預定義的風險邊界內運行。

問題10：回顧這次哈克馬拉松/測試，你最大的收穫或理解的轉變是什麼？

A10：這一經歷堅定了我的信念，即要使人工智慧交易系統真正能夠在真實市場中部署，核心不在於策略模型本身，而在於將人工智慧定位在備回和約束感知的框架內——因此，它充當系統穩定性的增強器而不是風險的放大器。

問題11：在整個過程中，WEEX以哪些具體方式真正支持您？

答11：WEEX提供了一個足夠接近真實市場條件的環境，同時仍然允許試錯的空間，使我能夠在實際交易規則下驗證我的許多系統設計假設。

在基維看來，Beta測試不是為了提前爭奪利潤，而是將人工智慧和交易系統置於真實市場條件下，以觀察系統能否穩定運行，人工智慧是否得到適當約束。在實踐中，這一輪測試暴露了系統和執行層面的若干問題，同時也有助於清除 API 穩定性、規則一致性和整體工作流方面的障礙——為競爭的平穩推進奠定基礎。

通過實盤加密交易、人工智慧交易策略和真實競爭結果，了解在WEEX人工智慧交易哈卡松測試賽期間，人工智慧交易如何在真實市場運行。

本次賽前測試旨在將參賽者從「想法階段」直接帶入真實交易環境，讓系統、策略和人工智慧在實盤市場條件下進行測試，為主體活動奠定堅實的基礎。競賽的核心規則是明確的：人工智慧必須參與——無論是決策、風險控制、執行還是輔助分析。重點不在於回報有多高，而在於人工智慧如何真正融入交易系統。比賽現已正式開始，活動已全面進入實盤對戰階段。這標誌著跨人工智能戰爭的戰略正在積極部署和揭示的一個關鍵窗口。如果您想系統了解人工智能交易理念在真實市場中的運作，那麼現在就是觀看的最佳時機。

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