كيف يدرّب كنكافا موديلات الذكاء الاصطناعي ويختبرها

عشرة مليارات رقم قد يستخدمه البعض للمباهاة، والمباهاة قد تقنع المرء بالدخول في مركز. هل يرتفع ناسداك إلى الأبد؟ هذا صوت الطمع. ويقول الخوف العكس — وقد يفسد كلاهما القرار التالي. لا ينحاز كنكافا إلى اتجاه. بل يرسم المسارات، والمدى الذي قد يبلغه كل منها، ودرجة ثقة كنكافا في الوصول إليه. لذا فالحجم ليس جوهر ما نقدّمه. بل الغرض من هذا الحجم، وكيف تُراجَع النتيجة لاحقًا، وأين يمكنك التحقق منها دون الاكتفاء بكلامنا: هذا ما نقدّمه.

لماذا نحتاج إلى هذا الحجم

من أجل التغطية. تستند المخرجات إلى نحو عشرة مليارات نقطة من بيانات تاريخ الأسعار، مستمدة من الأسهم والمؤشرات والعملات والسلع والعملات الرقمية. والسبب بسيط: لا يعلّمك السوق إلا ما مرّ به بالفعل. إذا تعلّمت من فترة هدوء، فستحصل على موديل لم يعرف الأسبوع الذي انتهى فيه الهدوء. وإذا تعلّمت من فئة أصول واحدة، فسيكون بارعًا فيها وتائهًا فيما سواها.

ويتميّز تاريخ الأسعار أيضًا بأن قواعده تتغير. القطة في 2010 تشبه القطة في 2026. لكن المؤشر في 2008 لا يتصرف مثل المؤشر نفسه في 2017، والعلاقات بين الأسواق تقوى وتنقطع وتتشكّل مجددًا دون إنذار. لا توجد حيلة تتجاوز ذلك. بل نحتاج إلى اتساع التغطية: أسواق مختلفة بما يكفي، عبر سنوات مختلفة بما يكفي، بحيث تكون الأسابيع العنيفة قد ظهرت مرات كثيرة لا مرة واحدة.

الحجم وحده لا يكفي. عشرة مليارات نقطة من زوج عملات واحد خلال سنة واحدة ستكون عشرة مليارات تكرار لحالة واحدة. المهم في الرقم هو تنوّع الظروف التي يغطيها، لا الرقم ذاته.

سبعون خبيرًا، سؤال واحد لكل خبير

سبعون خبيرًا، وسؤال واحد لكل منهم. يقيّم كل خبير بصورة مستقلة مدى تحرّك السعر المحتمل واتجاهه، ولا يرى أي منهم استنتاجات الآخرين قبل الإجابة.

سبعون رؤية مستقلة للسوق نفسه. ترى اتفاقهم حين يتفقون؛ وحين يختلفون، يخبرك ذلك بشيء أيضًا. الاتفاق الذي يصمد أمام سبعين قراءة منفصلة أهم من اتفاق ناتج عن قراءة واحدة تكررت سبعين مرة. والاختلاف ليس عيبًا ينبغي إخفاؤه — بل يعني أن السوق غير واضح فعلًا، والأمانة تقتضي التصريح بذلك بدلًا من اختلاق اتجاه من تعادل.

ولهذا أيضًا لا يبعد الاتجاه الآخر أكثر من نظرة: يظهر الاتجاه الذي سألت عنه أولًا، والآخر أسفله. لو عرض مخرج الموديل الاتجاه الذي يرجّحه وحده، لأخفى الجزء الأكثر فائدة من الصورة: إلى أين قد يمتد المسار الآخر، وما احتمال ذلك.

اختبار على تحركات لم يرها الموديل

يُختبَر كل خبير على ملايين التحركات السابقة التي استُبعدت تمامًا من تدريبه. هذا الجزء من العمل هو ما يحدد إن كان لبقيته معنى، وهو أيضًا الجزء الأسهل تزييفًا.

الموديل الذي يُقيَّم على التاريخ نفسه الذي تعلّم منه سيبدو مذهلًا دون أن يخبرك بشيء، مثل طالب اطلع على ورقة الامتحان فبدا عبقريًا. حجب البيانات يزيل هذه الأفضلية. يجب أن تكون الحركة جديدة على الخبير، في سوق لم يتمكن من حفظه، ثم إما أن تطابق إجابته ما حدث أو لا تطابقه.

اختبار ملايين التحركات بدلًا من بضع مئات ليس تدقيقًا لمجرد التدقيق. فالظروف النادرة نادرة فعلًا: عينة صغيرة تكفي لشاشة واحدة لن تتضمن إلا القليل جدًا منها، والسجل المبني عليها سيصف الهدوء وحده.

تُقارَن درجات ثقة كنكافا بالنتائج الفعلية، ثم تُصحَّح

لا تستحق درجة ثقة كنكافا المعروضة على الشاشة القراءة إلا إذا راجعها أحد بالأعداد. لذا نفعل ذلك: نجمع كل المخرجات السابقة التي أعطت قيمة معينة لدرجة ثقة كنكافا، ونحسب عدد مرات حدوث الحركة فعليًا، ونضع الرقمين جنبًا إلى جنب. إذا كانت المخرجات التي أظهرت ثقة كنكافا بنسبة ⁦70%⁩ في بلوغ مستوى قد بلغته بمعدل أقل بكثير من ⁦70%⁩، فالرقم خاطئ، ويُصحَّح بدلًا من تبريره.

هذا هو الفرق الكامل بين مخرج يبدو حذرًا ومخرج يمكنك استخدامه. درجة ثقة كنكافا التي يمكن أخذها كما هي أهم من درجة مرتفعة لا يمكن الوثوق بمعناها. ويجب أن يصح ذلك في الاتجاهين معًا: إذا قرأت ⁦62%⁩ للصعود و⁦55%⁩ للهبوط، فلكل منهما درجة ثقة مستقلة، ولا يُفرَض أن تجمعا إلى 100. ويجب أن تصمد كلتاهما عند مقارنتها بما فعله السوق لاحقًا.

وهذا يفسر أيضًا لماذا يبدو كثير مما تراه عاديًا.

أي أداة تجعل معظم الأيام تبدو حاسمة تخبرك عن نفسها أكثر مما تخبرك عن السوق. أغلبية المخرجات القريبة من 50/50 هي الإجابة الصادقة في وقتها، وهي سبب استحقاق الحالات القليلة التي ترجّح اتجاهًا للانتباه. نناقش ذلك بتفصيل أكبر في احتمالات لا نبوءات، وحدود الفكرة في هل يستطيع الذكاء الاصطناعي تقدير احتمالات الأسواق أصلًا.

لماذا تبقى التفاصيل الداخلية خاصة

لسببين، وليس الغموض أحدهما. الأول أن السوق يستوعب كل ما يُعلَن له. ما ينجح يعمل لأنه غير منعكس في السعر أصلًا، والوصف الكامل لآليته يقدّم طريقة لإدخاله في السعر. والثاني قد يكون أقل إرضاءً للسائل: الوصف لا يثبت شيئًا على أي حال. لا يمكنك التحقق من ادعاء يتعلق بالأسواق بقراءة فقرة عن الآليات وراءه، مهما كانت تقنية. نشر البنية يمنحك شعور التحقق، لا التحقق نفسه.

ما يمكن التحقق منه هو النتيجة. لذلك ننشر السجل كاملًا، بما فيه الأجزاء غير المشرّفة، ونفضّل أن يُحكَم علينا من خلاله. ونشرح طريقة عمل الشاشة ومعنى كل كلمة فيها على كيف يحسب كنكافا احتمالات الأسواق، مع تعريفات واضحة في مسرد كنكافا لمخرجات الموديل للأسواق.

أين يمكنك محاسبتنا

تساعدك نتائج أداء مخرجات موديل كنكافا، وتُحدَّث يوميًا، مع إتاحة الأرقام الخام وراءها على /api/stats.json لمن يفضّل إجراء حساباته بنفسه بدلًا من قراءة حساباتنا.

تظهر الحسابات نفسها بجوار كل مخرج في التطبيق، ضمن «أداء المخرجات المشابهة»، لآخر يوم و7 أيام و30 يومًا وكامل الفترة:

• مخرجات الموديل التي جرى تقييمها — كم منها انتهت مدته وأصبح قابلًا للاحتساب أصلًا.
• قوية بما يكفي لهذا الفلتر — كم منها اجتاز مستوى القوة الذي اخترته.
• انتهت في الاتجاه الذي حدّده الموديل — كم مرة أنهى السعر الفترة في الاتجاه الذي رجّحه المخرج.
• وصلت إلى مستوى الحركة المختار — كم مرة قطع السعر المسافة فعلًا، وهو السؤال الأصعب والأهم.

ما الذي لا يمنحك إياه السجل

لا يمنحك معرفة الحركة التالية. فالنسبة المحسوبة عبر آلاف المخرجات السابقة تصف تلك المخرجات؛ أما المخرج أمامك فقد يقع على أي جانب منها، ودرجة ثقة كنكافا المعروضة بجانبه تعبّر بصدق عن نطاق ما لا نعرفه، وليست إجراءً شكليًا. تواصل الأسواق تغيير قواعدها، ولهذا لا تتوقف المراجعة بالأعداد وتحمل صفحة النتائج تاريخًا.

كما أنه لا يمنحك توصية. لا يخبرك شيء هنا بما تحتفظ به أو بمقداره أو بموعد الخروج؛ ونجيب عن أكثر الأسئلة شيوعًا بشأن هذا الحد في أسئلة كنكافا الشائعة عن مخرجات الموديل والأتمتة.

مخرجات موديل، وليست نصائح استثمارية. للمستثمر العقلاني: استبعد العاطفة وفكّر في السيناريوهات.