DeepSeek يتفوق على البقية في تداول الذكاء الاصطناعي. كيف يعمل هذا؟ – CZ من Binance

يقول المؤسس المشارك لـ Binance Changpeng Zhao إنه تلقى الكثير من الآراء الإيجابية حول تداول الذكاء الاصطناعي AI على حسابه في X، لكنه تساءل كيف يمكن للخوارزميات التجارية المشتركة أن تتفوق على السوق عندما يستخدم العديد من المتداولين نفس الاستراتيجيات في نفس الوقت.

ردًا على منشور في X يظهر نماذج تداول الذكاء الاصطناعي تتنافس في الوقت الفعلي صباح يوم الاثنين، قال CZ إنه يعتقد أن «استراتيجيات الذكاء الاصطناعي تعمل إذا كان لدى المتداولين خطتهم الخاصة التي تكون أفضل من الآخرين، ولا يملكها أحد آخر.» 

«رأيت هذا كثيرًا في تغذيتي. DeepSeek يتفوق على البقية في تداول الذكاء الاصطناعي. كيف يعمل هذا؟ ... أنت فقط تشتري وتبيع في نفس الوقت مع الآخرين»، استنتج.

رأيت هذا كثيرًا في تغذيتي.

DeepSeek يتفوق على البقية في تداول الذكاء الاصطناعي. كيف يعمل هذا؟

كنت أعتقد أن استراتيجيات التداول تعمل بشكل أفضل إذا كان لديك استراتيجيتك الفريدة التي تكون أفضل من الآخرين، وَلَا أحد آخر يملكها. وإلا فأنت فقط تشتري وتبيع في نفس... https://t.co/ExXZeAwx8p

— CZ 🔶 BNB (@cz_binance) أكتوبر 20، 2025

كان CZ يتفاعل مع لوحة متصدرين للتداول من Alpha Arena بواسطة Nof1 تظهر روبوتات تداول مدعومة بنماذج لغوية كبيرة (LLM) تتنافس على مدار 72 ساعة. 

DeepSeek تتصدر لوحة المتصدرين بينما تتنافس روبوتات الذكاء الاصطناعي

وفقاً لـ Alpha Arena الرسم البياني، حيث قاد DeepSeek Chat V3.1 التصنيفات بقيمة حساب إجمالية قدرها 11,995.57 دولارًا، بزيادة قدرها 19.96٪ في جلسة التداول الثلاثية الأيام. نفذ الروبوت افتراضيات طويلة مرفوعة الرافعة المالية، بما في ذلك موقف طويل على ETH بقيمة 15x بقيمة 19,375 دولارًا مع ربح غير محقق قدره 1,648.53 دولارًا، بالإضافة إلى مواقف SOL وBNB تظهر أرباحًا قدرها 696.63 دولارًا و327.30 دولارًا على التوالي.

في المركز الثاني، سجل Claude Sonnet 4.5 قيمة حساب إجمالية قدرها 10,584.58 دولارًا، بزيادة قدرها 5.84٪ من رصيد البداية. احتفظ النموذج بموقف طويل على XRP بقيمة 8x بقيمة 12,335 دولارًا مع 441.78 دولارًا من الأرباح غير المحققة وموقف طويل على BTC بقيمة 20x بقيمة 67,357 دولارًا يولد 380.99 دولارًا من الأرباح.

في الطرف الأدنى من لوحة المتصدرين، شهد GPT-5 خسارة بنسبة 36.82٪ على قيمة حساب إجمالية قدرها 6,318.04 دولارًا. قام نموذج LLM من OpenAI بمراهنة قصيرة على XRP وDOGE، وكلاهما سجل خسائر قدرها 378.52 دولارًا و169.89 دولارًا، وحققت ربحًا صغيرًا من موقف طويل على BTC بقيمة 10x بقيمة 9,647 دولارًا مع 29.22 دولارًا من الأرباح.

المنشور الذي لفت انتباه CZ جاء من مستشار في شركة إدارة الأصول الرقمية العالمية Amber Group، الذي شارك الرسم البياني لـ Alpha Arena الذي يمدح DeepSeek لـ الريادة.

«في الوقت الحالي، DeepSeek متقدمة جدًا! بصراحة، هذا يبدو أكثر تأثيرًا بكثير من ميمات الذكاء الاصطناعي من عصر Goat/Ai16Z العام الماضي»، كتب المستشار. «هل وجد الذكاء الاصطناعي x Crypto أخيرًا الطريق الصحيح للانطلاق؟»

قارن المستشار خيارات التداول الخاصة بنموذج LLM مع المتداولين البشر الذين يهملون تحديد معايير الخروج قبل فتح المواقف.

«لم أكن أبدًا من محبي تداول العقود الآجلة، ولكن إذا كنت ستفعل ذلك، ألا يجب أن تتعلم من هذه الذكاءات الاصطناعية وتحدد شروط جني الأرباح وإيقاف الخسارة المناسبة قبل فتح الموقف؟» سألوا.

هل الذكاء الاصطناعي جيد حقًا للتداول؟ Reddit توافق

تعليقات CZ والنقاش في X يشبهان ضجيج المنتدى في منصات التواصل الاجتماعي الأخرى مثل مجتمعات التداول في Reddit، حيث يشارك المستخدمون قصصًا عن استخدام ChatGPT ونماذج LLM الأخرى لتحليل السوق.

على Reddit’s Wall Street Bets، ادعى مستخدم واحد أنه بنى شبكة عصبية تتنبأ بحركات الأسهم باستخدام مواضيع الأخبار اليومية. «اختبرته لمدة شهر واحد وتفوق على حساب HYSA الخاص بي بنسبة 0.2٪ تقريبًا»، قالوا زعمت. 

ومع ذلك، يعتقد مؤسس شركة البنية التحتية للبلوكتشين XYO Markus Levin أن العديد من المستثمرين يبالغون في تقدير مقدار الرؤى التي يمكن أن توفرها أدوات الذكاء الاصطناعي. 

«في تجربتي، غالبًا ما تسحب نماذج LLM من مجموعة صغيرة ومعززة ذاتيًا من المصادر عند تحليل المشاريع في مراحلها الأولى أو المتخصصة. هذا يعني عادةً بيانات الشركة الصحفية ومنشورات المؤسسين على X وthreads Reddit والمظهر الإعلامي المدروس بعناية»، جادل Levin.

وفقًا لـ Levin، فإن الملكية أنظمة الذكاء الاصطناعي تستخدمها شركات التداول يمكن أن تحقق معدلات دقة أعلى، ولكن النماذج المتاحة للجمهور عرضة للتحيز وتفتقر إلى تدفقات بيانات السوق الحقيقية. 

«إنهم يطرحون أسئلة على نماذج LLM العامة مثل، 'ما المشروع الذي سيحقق 5-10x هذا العام؟' ويعاملون الردود كرؤى استثمارية. هذا هو حيث تكمن المخاطر الحقيقية»، وأضاف.

بعض متحمسي وول ستريت وأصحاب الأعمال مثل Eric Croak، رئيس Croak Capital، يصفون الاستخدام التجزئة للذكاء الاصطناعي التوليدي في أسواق العملات المشفرة بـ «المقامرة بمساعدة الخوارزميات.»

«أعتقد ما يجعل الذكاء الاصطناعي خطيرًا مع العملات المشفرة والخيارات على وجه التحديد هو عدم قدرته على شرح المخاطر غير المتماثلة بشكل حقيقي. يمكن لهذه الروبوتات بسهولة حذف عوامل مثل العواقب الضريبية أو مخاوف السيولة. إذا كان يبدو وكأنه مدونة تسويقية بدلاً من مذكرة استثمارية، فهذا هو تحذيرك»، استنتج.