نادرًا ما تعلن الأسواق المالية بشكلٍ مباشر عن التطورات التي تهمّ أكثر. بدلًا من ذلك، يواجه المستثمرون تدفّقًا مستمرًا من تحركات الأسعار، ونشاط التداول، والعناوين الرئيسية، والمشاعر الاجتماعية، وإعلانات المشاريع، والبيانات الاقتصادية، وتفسيرات متنافسة. قد تمثّل بعض هذه التطورات تغييرات مهمّة في ظروف السوق. وقد تكون بعضها الآخر ردود فعل مؤقتة، أو سرديات مُعاد تدويرها، أو ضوضاء.

التحدّي الأول هو ملاحظة أنّ شيئًا ما يحدث. أمّا التحدّي الثاني فهو فهم سبب حدوث ذلك. إنّ هاتين المهمّتين مرتبطتان ارتباطًا وثيقًا، لكنّهما ليستا متطابقتين. يمكن لإشارات السوق أن تساعد المستثمرين على تحديد النشاط الذي يستحق الاهتمام، بينما يمكن للبحث أن يوفّر السياق اللازم لتفسير ذلك النشاط. واحدة تدعم الاكتشاف. والأخرى تدعم الفهم.

لكن في الواقع، غالبًا ما يتم تقديم الإشارات والبحث عبر أدوات منفصلة وسير عمل منفصل. قد يتلقى المستثمر تنبيهًا في تطبيق واحد، ثم يفتح مخططًا في مكان آخر، ويبحث عن الأخبار في منصة أخرى، وبعد ذلك يستخدم مساعدًا بالذكاء الاصطناعي أو خدمة بحث للتحقق من الأصل. النهج الأكثر فعالية هو ربط الإشارة الأولية بأسئلة البحث التي تليها بشكل طبيعي. تصبح الإشارات أكثر فائدة عندما تقود مباشرةً إلى سياق، ويصبح البحث أكثر ملاءمة عندما يبدأ بملاحظة سوقية ذات معنى. الإشارات والبحث ليست مقاربات متنافسة؛ بل هما جزآن من عملية واحدة.

الاكتشاف والفهم يخدمان أهدافًا مختلفة

تُعامل الإشارات والبحث أحيانًا باعتبارهما طريقتين بديلتين للوصول إلى السوق. يرتبط أحدهما بالسرعة واتخاذ الإجراء. ويرتبط الآخر بالعمق والتحليل، وهذا لأن الإشارات والبحث تحلان مشكلات مختلفة. تساعد الإشارات المستثمرين على إدارة الانتباه. يساعد البحث على إدارة التفسير. الإشارات مفيدة لأن المستثمرين لا يمكنهم مراقبة كل شيء. والبحث مفيد لأن تحديد النشاط لا يشرح تلقائيًا معناه.

ضع في اعتبارك الفرق بين طلب من نظام ذكاء اصطناعي أن يبحث في قائمة اعتباطية تضم مئات الأصول، وبين استخدام البحث للتحقق من تطور سوقي محدد تم تحديده بالفعل. قد تنتج المقاربة الأولى كمية كبيرة من المعلومات، لكن قد لا يكون جزء كبير منها ذا صلة بشكل مباشر. أما المقاربة الثانية فتبدأ بوجود سبب للتحقق.

وبالتالي يمكن للإشارات أن تجعل البحث أكثر استهدافًا. تعمل العلاقة أيضًا في الاتجاه المعاكس. يمكن للبحث أن يجعل الإشارات أكثر فائدة عبر مساعدة المستخدمين على التمييز بين الحركات التي قد تستحق متابعة مستمرة وتلك التي قد تكون أقل أهمية. وهذا يخلق تسلسلًا طبيعيًا: اكتشاف الإشارة، فهم السوق، ثم البحث فيما يهم. كل مرحلة تبني على التي قبلها.

المشكلة في سير العمل المنفصل

على الرغم من أن الإشارات والبحث يكملان بعضهما، غالبًا ما يصل إليهما المستثمرون عبر أنظمة غير مترابطة. قد يبدأ سير العمل النموذجي بإشعار من أداة إشارات. ثم يغادر المستثمر تلك المنصة لعرض مخطط، ويبحث في وسائل التواصل الاجتماعي عن تفسيرات، ويقرأ إعلانًا عن مشروع ما، ويستعرض بيانات السوق، وبعد ذلك يفتح منتجًا منفصلًا بالذكاء الاصطناعي أو البحث لتنظيم المعلومات. وعندما يكتمل هذا المسار، ربما يكون المستثمر قد زار عدة منصات وصادف تفسيرات متعددة للحدث نفسه.

يؤدي هذا التفتت إلى عدة مشاكل. أولًا، يزيد الوقت المطلوب للانتقال من الاكتشاف إلى الفهم. في الأسواق سريعة الحركة، قد يتغير السياق المحيط بالإشارة بينما لا يزال المستثمر يجمع المعلومات. ثانيًا، قد تنفصل المعلومات عن الملاحظة الأصلية. قد يبدأ المستخدم بالتحقق من إشارة سوقية محددة، ثم يَغرق تدريجيًا بسبب أخبار ورؤى وبيانات غير ذات صلة. ثالثًا، تخلق كل عملية انتقال احتكاكًا إضافيًا. قد يحتاج المستخدم إلى البحث عن الأصل مرة أخرى، أو إعادة بناء السياق الأصلي، أو ضبط الإعدادات، أو شرح السؤال نفسه لأداة مختلفة.

لا يعني ذلك أن كل أداة استثمارية يجب أن تؤدي كل وظيفة. تظل الأدوات المتخصصة قيّمة. تنشأ المشكلة عندما تُعامل مراحل رحلة المستخدم على أنها منفصلة تمامًا، رغم أن الأسئلة تتدفق بشكل طبيعي من بعضها. عندما تخبر الإشارة المستخدم أن شيئًا يحدث، لا ينبغي أن تتطلب الخطوة التالية إعادة بناء عملية البحث بالكامل من الصفر.

يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في سد الفجوة

يسهل الذكاء الاصطناعي ربط اكتشاف السوق بتحليل أعمق. تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي معالجة كميات كبيرة من المعلومات، وتلخيص تطورات السوق، وتنظيم البيانات، ومقارنة الأصول، والرد على أسئلة المتابعة. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تقليل الوقت والجهد المطلوبين للانتقال من ملاحظة أولية إلى فهم أكثر تنظيمًا.

عندما تكون متصلة بإشارة، يمكن أن يبدأ بحث الذكاء الاصطناعي بملاءمة أعلى. بدلًا من طرح سؤال عام بلا اتجاه واضح، يمكن للمستثمر التحقق من حركة أو اتجاه أو حالة محددة. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا أن يجعل من الأسهل استكشاف مشكلة من زوايا متعددة. قد يبدأ المستخدم بإشارة سوقية، ثم يراجع شرحًا عامًا، ويفحص سعره وبيانات السوق، ويبحث في رواية أوسع، ثم يطرح أسئلة متابعة أكثر تخصصًا.

لا يعني ذلك أن الذكاء الاصطناعي يجب أن يحل محل حكم المستثمر. قد تحتوي الإشارات على إيجابيات كاذبة. قد تكون البيانات غير مكتملة. قد تتغير الروايات المتعلقة بالسوق بسرعة. كما قد تعتمد التحليلات التي يولدها الذكاء الاصطناعي على جودة المعلومات المتاحة وعلى ملاءمة النموذج أو طريقة التحليل المستخدمة. تتمثل وظيفة الذكاء الاصطناعي في جعل الرحلة من الإشارة إلى الفهم أسرع وأكثر تنظيمًا وأسهل في التتبع.

الأدوات الأفضل يجب أن تحافظ على السياق

أحد أهم عناصر سير العمل المدمج هو الاستمرارية. لا ينبغي التعامل مع الإشارة باعتبارها إشعارًا معزولًا يختفي بمجرد أن يفتحها المستخدم. يجب أن تصبح نقطة الانطلاق للسياق الذي سيستكشفه المستخدم لاحقًا. يمكن للأصل وظروف السوق والاستراتيجية التحليلية والسبب الذي وُلدت لأجله الإشارة أن تساعد في تشكيل البحث الذي يأتي بعدها. إن الحفاظ على هذا السياق يجعل التجربة أكثر كفاءة. لا يحتاج المستخدمون إلى شرح ما يبحثون عنه مرارًا أو البحث عن المعلومات نفسها عبر منصات متعددة.

الطلب العام للبحث عن أصل واحد واسع. يمكن أن يكون الطلب المستند إلى إشارة حديثة أكثر تحديدًا: اشرح الحركة، حدّد التطورات ذات الصلة، قيّم ما إذا كانت الظروف المماثلة قد حدثت من قبل، أو بيّن عوامل السوق التي قد تكون ذات صلة. كلما زادت العلاقة بين الاكتشاف والبحث، أصبح من الأسهل طرح أسئلة متابعة مفيدة. يدعم سير عمل مترابط هذا التدرّج الطبيعي بدلًا من إجبار المستخدمين على البدء من جديد في كل مرة يغيّرون أدواتهم.

بناء تجربة سوق مترابطة أكثر

تم إنشاء Bella’s Signal Bot وResearch Bot في الأصل لمعالجة احتياجين مختلفين لدى المستخدمين. جاء المستخدمون إلى Signal Bot لاكتشاف تحركات السوق عبر إشارات تعتمد على الذكاء الاصطناعي وبطريقة Telegram بسيطة. وجاء المستخدمون إلى Research Bot لاستكشاف الأصول والأسعار وبيانات السوق والسياق الأوسع المحيط بتلك التحركات. هذه الاستخدامات مختلفة، لكنها مرتبطة ارتباطًا وثيقًا. عزز نمو كلا المنتجين فكرة بسيطة: يجب ألا يشعر اكتشاف السوق وفهم السوق وكأنهما تجربتان منفصلتان تمامًا.

يجب أن يكون المستخدمون قادرين على تحديد شيء ذي مغزى والاستمرار في استكشافه دون فقدان السياق. ينبغي أن تتاح لهم إمكانية الوصول إلى أساليب تحليل مختلفة وفقًا للسؤال الذي يحاولون الإجابة عنه. كما يجب أن يكونوا قادرين على الانتقال من الإشارة الأولية إلى بحث أعمق عبر سير عمل أكثر طبيعية.

تستعد Bella الآن للمرحلة التالية من تجربة منتجها بالذكاء الاصطناعي وفقًا لهذا المبدأ. لأن أكثر أدوات السوق فائدة لا ينبغي أن تخبر المستخدمين فقط أين ينظرون، بل ينبغي أن تساعدهم على فهم ما يجدونه.

حول Bella

استهدافًا لمساعدة المستخدمين على تبسيط تداول العملات المشفرة وتحسين عوائد العملات المشفرة عبر سلاسل متعددة، يقدّم Bella Protocol الآن مجموعة قوية من أدوات مبسطة، بما في ذلك Perpetual Trading Signal Bot المدعوم بالذكاء الاصطناعي وLLM Research Bot، وبروتوكول عوائد قائم على zkSync، ومحاكي Uniswap V3.

أحدث منتج بالذكاء الاصطناعي، Bella Signal Bot، هو مساعد تداول مدفوع بالذكاء الاصطناعي يمكّن المستخدمين من رؤى فورية حول السوق، ويقدّم إشارات شراء/Long وبيع/Short والإغلاق/Close بناءً على نماذج متقدمة من الذكاء الاصطناعي. ومن خلال التكامل مباشرةً مع Telegram، يمكن للمتداولين تلقي تنبيهات بسلاسة لأزواج الرموز المفضلة لديهم وتنفيذ صفقات مستنيرة بسهولة، مما يساعدهم على البقاء في المقدمة أمام تحركات السوق.

Bella Research Bot، الذي يتم تقديمه عبر Telegram، هو حل متقدم للذكاء الاصطناعي مدعوم بتقنية LLM ومُحسّن للتوليد المعزّز بالاسترجاع (RAG). يتفوق في البحث النصي ويوفر بيانات مرتبطة بالتداول في الوقت الفعلي بسلاسة.

المنتج الرائد، Bella LP Farm، هو بروتوكول عوائد مبني على zkSync Era وMantle Network وManta Pacific يعمل على تحسين العوائد من توفير السيولة. من خلال إيداع رموز LP عبر بوابة سهلة الاستخدام، يستطيع المستخدمون تعزيز إمكانات الأرباح بسهولة عبر مكافآت متعددة من الرموز.

يخدم Bella Protocol احتياجات المطورين واستراتيجيي الكميات عبر عرض فريد يُسمّى Tuner. يتيح هذا المُحاكي البرمجي لـ Uniswap V3 للمستخدمين إجراء اختبارات رجعية وضبط استراتيجياتهم الكمية على أساس عملية-بعملية (transaction-to-transaction). وبفضل القدرة على العمل مع بيانات عشوائية أو تاريخية دون الاعتماد على EVM، يعمل Tuner بشكل مستقل مع الحفاظ بالكامل على سلوك العقد الذكي الدقيق للتصميم والتنفيذ المعقدين لـ Uniswap V3.

يدعم Bella Protocol Binance Labs وArrington XRP Capital والعديد من المستثمرين المرموقين الآخرين.

لمزيد من المعلومات عن Bella أو للانضمام إلى فريقنا، يُرجى التواصل معنا على contact@bella.fi

تعرّف على آخر الأخبار الرسمية من Bella:

Medium: https://medium.com/@Bellaofficial

Twitter: @BellaProtocol

Telegram: https://t.me/bellaprotocol

Discord: https://discord.gg/jcuFJZWFMh

Gitbook: https://bellafi.gitbook.io/bella-protocol