قصة صغيرة عن كيف بدأ كل شيء
بصراحة، لم أتوقع أبدًا أن تستغرق هذه الرحلة كل هذا الوقت. بدأت مع روبوت تداول على Binance. واجهتنا بعض المشكلات في الحسابات وطريقة عمل أمور معينة، وفي مرحلة ما فكرنا: لمَ لا نبني روبوتنا الخاص؟
ظننا أن الأمر سيكون سهلًا لأننا نعرف البرمجة. لكن تبيّن أن بناء نظام تداول قصة مختلفة تمامًا.
أدت مشكلة إلى أخرى. واجهنا تحديات هندسية، ومشكلات في الاستراتيجيات، وصعوبات في التنفيذ، وأمورًا كثيرة لم تخطر ببالنا من قبل.
منذ البداية، كان لدينا هدف واحد: إبقاء كل شيء قريبًا قدر الإمكان من انعدام التكلفة. لم نرد مكالمات API باهظة الثمن أو بنية تحتية سحابية. أردنا شيئًا يعمل بالكهرباء والواي فاي فقط.
وأردنا تنفيذ ذلك على جهاز Mac Mini عادي بذاكرة RAM سعة 8GB. كان بإمكاننا البحث عن قدرة حوسبة أكبر، لكننا أردنا أن نرى إلى أي مدى يمكننا الوصول بما لدينا.
ثم ظهر الذكاء الاصطناعي المحلي وNemotron.
بدأنا نتعامل معه كما لو كنا في صف دراسي. كان Nemotron طالبنا، وكنا نحن معلميه. أعددنا دروسًا، وكتبنا ملاحظات للمعلم، وواصلنا التجربة لمعرفة كيفية تعليمه عن السوق. وبصراحة، كان هذا الجزء ممتعًا جدًا.
بالطبع، لم يكن التداول نفسه ممتعًا إلى هذا الحد. أمضينا ساعات لا تحصى في اختبار الاستراتيجيات وإجراء اختبارات تاريخية على ظروف السوق المختلفة. واجهنا الكثير من الإخفاقات وعمليات التصفية. وفي تجاربنا، تراوحت الأعداد بين نحو 70 و120 عملية تصفية.
واصلنا العودة إلى TAO لأننا كنا نشعر بفضول حقيقي تجاه السوق وصلته بالذكاء الاصطناعي. ومن الأمور التي شجعتنا على الاستمرار رؤية عدد عمليات التصفية في اختباراتنا ينخفض من 78 إلى 16. هل 16 عدد جيد بما يكفي؟ لا. ما زال أمامنا الكثير لنتعلمه ونحسّنه. لكن مقارنةً بنقطة انطلاقنا، فهذا يعني لنا الكثير.
حين ننظر إلى الوراء، لم نتخيل أبدًا أن فكرة بسيطة لروبوت ستتحول إلى أشهر من البرمجة والاختبار والتعلّم والتجربة. لا نشارك هذه القصة باعتبارها قصة نجاح مكتملة، بل كجزء صغير من رحلة ما زالت مستمرة. وبصراحة، نحن سعداء لأننا لم نستسلم.
بصراحة، لم أتوقع أبدًا أن تستغرق هذه الرحلة كل هذا الوقت. بدأت مع روبوت تداول على Binance. واجهتنا بعض المشكلات في الحسابات وطريقة عمل أمور معينة، وفي مرحلة ما فكرنا: لمَ لا نبني روبوتنا الخاص؟
ظننا أن الأمر سيكون سهلًا لأننا نعرف البرمجة. لكن تبيّن أن بناء نظام تداول قصة مختلفة تمامًا.
أدت مشكلة إلى أخرى. واجهنا تحديات هندسية، ومشكلات في الاستراتيجيات، وصعوبات في التنفيذ، وأمورًا كثيرة لم تخطر ببالنا من قبل.
منذ البداية، كان لدينا هدف واحد: إبقاء كل شيء قريبًا قدر الإمكان من انعدام التكلفة. لم نرد مكالمات API باهظة الثمن أو بنية تحتية سحابية. أردنا شيئًا يعمل بالكهرباء والواي فاي فقط.
وأردنا تنفيذ ذلك على جهاز Mac Mini عادي بذاكرة RAM سعة 8GB. كان بإمكاننا البحث عن قدرة حوسبة أكبر، لكننا أردنا أن نرى إلى أي مدى يمكننا الوصول بما لدينا.
ثم ظهر الذكاء الاصطناعي المحلي وNemotron.
بدأنا نتعامل معه كما لو كنا في صف دراسي. كان Nemotron طالبنا، وكنا نحن معلميه. أعددنا دروسًا، وكتبنا ملاحظات للمعلم، وواصلنا التجربة لمعرفة كيفية تعليمه عن السوق. وبصراحة، كان هذا الجزء ممتعًا جدًا.
بالطبع، لم يكن التداول نفسه ممتعًا إلى هذا الحد. أمضينا ساعات لا تحصى في اختبار الاستراتيجيات وإجراء اختبارات تاريخية على ظروف السوق المختلفة. واجهنا الكثير من الإخفاقات وعمليات التصفية. وفي تجاربنا، تراوحت الأعداد بين نحو 70 و120 عملية تصفية.
واصلنا العودة إلى TAO لأننا كنا نشعر بفضول حقيقي تجاه السوق وصلته بالذكاء الاصطناعي. ومن الأمور التي شجعتنا على الاستمرار رؤية عدد عمليات التصفية في اختباراتنا ينخفض من 78 إلى 16. هل 16 عدد جيد بما يكفي؟ لا. ما زال أمامنا الكثير لنتعلمه ونحسّنه. لكن مقارنةً بنقطة انطلاقنا، فهذا يعني لنا الكثير.
حين ننظر إلى الوراء، لم نتخيل أبدًا أن فكرة بسيطة لروبوت ستتحول إلى أشهر من البرمجة والاختبار والتعلّم والتجربة. لا نشارك هذه القصة باعتبارها قصة نجاح مكتملة، بل كجزء صغير من رحلة ما زالت مستمرة. وبصراحة، نحن سعداء لأننا لم نستسلم.
