第一輪參與者見解 — AOT 矩陣： AI交易中的左腦分析、右腦決策

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在WEEX AI交易黑客松中，AOT Matrix選擇了系統設計中更加謹慎的道路 — — 在實盤交易環境中，這條路實際上更難走完。

從一開始，他們就對人工智慧在交易系統中應該和不應該扮演什麼角色做出了明確的選擇。

我們採訪了AOT Matrix,了解他們的決策邏輯、系統架構的多次迭代，以及在WEEX的真實交易環境和工程約束下實現它的感受。

Q1. 在人工智能交易中，大多數人的第一本能是「讓人工智能下單」。 你為什麼從一開始就摒棄這個想法？

AOT 矩陣：

因為加密市場本來就不穩定。

價格分布變化，波動率結構斷裂，歷史模式往往在最重要的時候失敗。 讓人工智慧直接執行買入或賣出訂單將使任何模型不匹配立即變成實際損失。

基於此，在第一週我們就排除了兩種常見的方法：將人工智能用作自動交易機器人，或者讓它直接生成交易信號。

相反，我們選擇讓人工智慧來回答一個更克制但遠為關鍵的問題： 這是正確的交易環境嗎？

Q2. 在準備階段，您最初試驗的是哪種系統架構？

AOT 矩陣：

起初，我們嘗試了混合設置： AI發出方向信號，基於規則的系統執行。

但在反測試和模擬過程中，問題變得很明顯： 人工智慧信號的穩定性在不同的市場階段差異很大。

市場結構一轉變，這些信號的可靠性就大幅下降。

我們後來意識到問題不在於模型的準確性 — — 而是責任的劃分。

Q3. 您是如何重新定義人工智能和交易決策的角色的？

AOT 矩陣：

經過多次迭代，我們最終確定了“<强>左腦/右腦的系統結構。

AI駐留在“左腦”，只負責分析，不負責做出交易決定。

它的工作是評估市場狀況——趨勢、範圍、高風險情景，或者是否應該暫停交易——同時提供環境的信心評分。 它並不會預測準確的價格或下訂單。

實際交易決策由“右腦”處理，這是一個基於規則的系統管理交易權限、持倉大小和槓桿控制。

每筆交易都必須是可審核和可重放的——這是我們在WEEX AI Hackathon為自己設定的硬性要求。

Q4. 在準備過程中，將交易經驗轉化為人工智能可讀輸入具有多大挑戰性？

AOT 矩陣：

極具挑戰性 交易者的經驗通常是直觀的，但人工智能需要結構化的信息。

所以，我們不再只是增加更多的數據，而是分解了邏輯。 我們將交易邏輯分為三種類型： 市場結構、波動率狀態和風險狀況。 AI只學習和輸出這些中間狀態。

這樣，人工智能就不再預測未來價格；它專注於回答當前環境是否健康和適合交易。

由於準備時間空頭，我們認為這是一個更安全、更實際的方法。

Q5. 在整合WEEX API並從模擬交易轉向實盤交易時，出現了哪些意想不到的挑戰？

AOT 矩陣：

大多數挑戰與工程有關。 我們最初透過WEEX API完成了基本的身份驗證和委託提交，但在實盤交易中，我們很快意識到「能夠下單」並不能保證系統長線穩定。

網絡抖動、請求超時和多策略執行問題在模擬和實盤測試中逐漸浮出水面。

為了解決這個問題，我們進行了系統的工程升級，包括：

• 用於委託級別追蹤的全鏈追蹤ID
• 防止重複執行的卓越委託控制
• 異步隊列和委託狀態調節，增強異常情況下的系統恢復

這一階段是將演示變為能夠長線運行的系統的關鍵一步。

Q6. 您投入了大量的精力來記錄交易決策和執行。 這背後的原因是什麼？

AOT 矩陣：

在實盤交易中，任何無法解釋的交易最終都會成為風險源。

因此，我們要求每筆委託可以回答三個問題： 為什麼在那一刻打開？ 系統對市場環境的判斷是什麼？ 如果條件重複，同樣的決定會成立嗎？

該系統全面記錄人工智能對市場狀況的評估、決策執行背後的理由以及最終交易結果。

目標不是讓事情複雜化，而是確保所有交易都是可追蹤、可回放和可審查的——我們稱之為「全鏈條可審計性」。

Q7. 在準備WEEX人工智能交易黑客松時，您對人工智能交易的最大見解是什麼？

AOT 矩阵：

三個主要見解。

首先，交易中的人工智能並不是要取代人類，而是要約束人類。

它比追逐「更大的回報」更能抑制情緒決定和發現不可交易的環境。

其次，系統穩定性通常比模型計算精度更重要。

一個在背測中看似完美的系統卻未能實盤，這只會將其技術優勢轉化為風險敞口。

第三，可解釋性對於長線生存至關重要。

只有能夠理解和審查每一項損益，才能在縮編後修復系統，而不是報廢和重建。

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對於 AOT Matrix 來說，WEEX AI 交易 Hackathon 不僅僅是一場模型競賽 — — 它是對 系統設計、工程和風險意識 的全面測試。

他們的架構是在WEEX實盤交易條件和工程約束下不斷驗證、調整和收斂的產物。

而這正是人工智能交易從概念轉向可持續長線工具必須經歷的過程。