آیا هوش مصنوعی نسل جدید می‌تواند استراتژی ترید سودآور بسازد؟

آرمان نیکزاد

6 دی 1404

با معرفی هر نسل جدید از مدل‌های هوش مصنوعی، موجی از هیجان و امیدواری در جوامع مختلف، از جمله دنیای مالی و ترید، به راه می‌افتد. این مدل‌ها با وعده توانایی‌های بی‌سابقه در تحلیل، استدلال و کدنویسی، این سوال را در ذهن تریدرها و توسعه‌دهندگان پررنگ می‌کنند: آیا بالاخره می‌توانیم وظیفه پیچیده و حساس ساخت یک استراتژی ترید با هوش مصنوعی را به طور کامل به این ابزارها بسپاریم؟

اخیراً، با عرضه مدل Gemini 3 گوگل که در بنچمارک‌های مختلفی رتبه‌های برتر را کسب کرده، این بحث‌ها دوباره داغ شده است. اما عملکرد در آزمون‌های استاندارد یک چیز است و کارایی در دنیای واقعی و پر از چالش تریدینگ، چیزی دیگر. این مقاله به دنبال پاسخ به همین سوال است. در یک آزمایش عملی، قابلیت‌های Gemini 3 در زمینه توسعه استراتژی‌های معاملاتی با استفاده از زبان Pine Script در پلتفرم TradingView به چالش کشیده شده است. هدف، ارزیابی صادقانه و بدون بزرگنمایی توانایی‌های این مدل در چهار سناریوی کلیدی است:

تبدیل یک اندیکاتور بصری به یک استراتژی معاملاتی خودکار.
بهبود یک استراتژی موجود با افزودن منطق معاملاتی جدید (پوزیشن شورت).
ساخت یک استراتژی کاملاً جدید از صفر.
بازسازی کد یک اندیکاتور که کد منبع آن در دسترس نیست (Closed-Source).

در ادامه، نتایج این آزمایش‌ها را به تفصیل بررسی کرده و عملکرد Gemini 3 را با رقبای اصلی‌اش مانند Claude، Grok و ChatGPT مقایسه می‌کنیم تا به یک جمع‌بندی واقع‌بینانه از جایگاه فعلی هوش مصنوعی در توسعه استراتژی‌های معاملاتی برسیم.

شناخت بازیگران جدید عرصه هوش مصنوعی

قبل از ورود به آزمون‌های عملی، لازم است درک بهتری از قابلیت‌های ادعایی Gemini 3 و تفاوت‌های آن با سایر مدل‌های پیشرو داشته باشیم. Gemini 3 نه تنها به عنوان یک پیشرفت نسبت به نسخه قبلی خود (Gemini 1.5 Pro) معرفی شده، بلکه به عنوان یک رقیب جدی برای بهترین‌های بازار مانند مدل‌های Claude و Grok نیز مطرح است.

ویژگی‌های برجسته Gemini 3

بر اساس اطلاعات منتشر شده، Gemini 3 در چندین حوزه کلیدی بهبودهای چشمگیری داشته است:

استدلال (Reasoning): ادعا می‌شود این مدل دارای توانایی استدلال در سطح دکترا (PhD-level) است که برای تحلیل‌های پیچیده مالی ضروری به نظر می‌رسد.
کدنویسی (Coding): قابلیت ساخت اپلیکیشن‌ها و ویژگی‌های پیچیده، که مستقیماً به توانایی آن در نوشتن کدهای Pine Script برای ساخت استراتژی ترید با هوش مصنوعی اشاره دارد.
چندوجهی بودن (Multimodality): توانایی درک و پردازش همزمان انواع مختلف داده مانند متن، تصویر، ویدئو و صدا. این ویژگی می‌تواند برای تحلیل چارت‌ها (به صورت اسکرین‌شات) یا فایل‌های داده (CSV) بسیار کاربردی باشد.
پنجره محتوا (Context Window): یکی از مهم‌ترین ویژگی‌ها برای تحلیل‌های بزرگ، پنجره محتوای بسیار بزرگ (تا ۲ میلیون توکن در نسخه Pro) است. این قابلیت به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد حجم عظیمی از داده‌های تاریخی قیمت یا کدهای پیچیده را به یکباره تحلیل کند بدون اینکه اطلاعات اولیه را “فراموش” کند.

مقایسه Gemini 3 با رقبا

برای درک بهتر جایگاه Gemini 3، می‌توان آن را در کنار دو رقیب قدرتمند دیگر، یعنی Claude 3 Opus و Grok 1.5، قرار داد. جدول زیر یک مقایسه کلی از این سه مدل ارائه می‌دهد:

ویژگی	Google Gemini 3 Pro	Anthropic Claude 3 Opus	xAI Grok 1.5
پنجره محتوا (Context Window)	۱ تا ۲ میلیون توکن	۲۰۰ هزار توکن	۱۲۸ تا ۲۵۶ هزار توکن
چندوجهی بودن (Multimodality)	ویدئو، صدا، تصویر، متن	تصویر، متن	متن (با دسترسی بلادرنگ به اطلاعات)
بهترین کاربرد (Best Use Case)	تحلیل‌های پیچیده، فایل‌های حجیم، تحقیقات	وظایف پیچیده متنی، کدنویسی، استدلال	تحلیل بلادرنگ، مکالمات طبیعی

همانطور که مشخص است، بر روی کاغذ، Gemini 3 با پنجره محتوای عظیم و قابلیت‌های چندوجهی گسترده، ابزاری ایده‌آل برای تحلیل داده‌های حجیم بازار و توسعه استراتژی ترید با هوش مصنوعی به نظر می‌رسد. اما آیا این برتری تئوریک در عمل نیز خود را نشان می‌دهد؟

چالش اول: تبدیل اندیکاتور به استراتژی خودکار

اولین و ساده‌ترین چالش، آزمودن توانایی هوش مصنوعی در انجام یک وظیفه مشخص و نسبتاً سرراست بود: تبدیل یک اندیکاتور معاملاتی به یک استراتژی کاملاً خودکار. بسیاری از تریدرها از اندیکاتورهایی استفاده می‌کنند که سیگنال‌های خرید و فروش را به صورت بصری (مثلاً با تغییر رنگ) روی چارت نمایش می‌دهند، اما این اندیکاتورها به خودی خود معامله‌ای انجام نمی‌دهند.

شرح چالش و آماده‌سازی

برای این آزمون، اندیکاتور “Mystic Pulse V2.0” انتخاب شد که با سبز شدن، سیگنال خرید و با قرمز شدن، سیگنال خروج یا فروش را صادر می‌کند. هدف این بود که Gemini 3 کدی به زبان Pine Script بنویسد که دقیقاً بر اساس همین منطق عمل کند: با سبز شدن اندیکاتور وارد پوزیشن خرید (Long) شود و با بازگشت رنگ به حالت عادی (قرمز شدن)، از پوزیشن خارج شود.

برای اطمینان از دقت نتایج، آماده‌سازی ورودی‌ها برای هوش مصنوعی با وسواس انجام شد:

پرامپت (Prompt) دقیق: دستورالعمل‌ها به وضوح بیان شدند. از هوش مصنوعی خواسته شد کد اندیکاتور را به استراتژی تبدیل کند، از نگاه به آینده (Repainting/Forward-looking) جلوگیری کند و پارامترهای بک‌تست را مشخص کند (فقط معاملات لانگ، بازه زمانی ۲۰۱۸ به بعد، تایم‌فریم روزانه بیت‌کوین، ۱۰۰٪ سرمایه در هر معامله، و ۰.۱٪ کمیسیون).
فایل‌های ورودی: سه فایل به Gemini 3 داده شد:
- کد منبع اندیکاتور Mystic Pulse.
- فایل CSV حاوی داده‌های قیمت روزانه چارت BTC/USD از سال ۲۰۱۸.

نکته فنی مهم: هنگام استخراج داده‌های چارت از TradingView به صورت CSV، بسیار مهم است که تمام اندیکاتورهای دیگر غیرفعال شوند و فایل خروجی فقط شامل ستون‌های اصلی (زمان، قیمت باز شدن، بالا، پایین و بسته شدن) باشد. وجود ستون‌های اضافی می‌تواند هوش مصنوعی را در تحلیل داده‌ها دچار سردرگمی کند.

نتایج و ارزیابی عملکرد Gemini 3

Gemini 3 پس از دریافت ورودی‌ها، با موفقیت یک کد استراتژی Pine Script تولید کرد. علاوه بر کد، خلاصه‌ای از عملکرد استراتژی به همراه شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) را نیز ارائه داد:

بازدهی کل (Total Return): ۲,۸۸۵٪
نرخ برد (Win Rate): ۳۵.۲۵٪
تعداد کل معاملات (Total Trades): ۱۲۲

این نتایج اولیه بسیار امیدوارکننده به نظر می‌رسید. اما گام حیاتی بعدی، اعتبارسنجی این کد در محیط واقعی TradingView بود. پس از کپی کردن کد در Pine Editor و اجرای آن بر روی چارت، نتایج واقعی بک‌تست به دست آمد:

سود و زیان کل (Total P&L): +۲,۴۹۷.۱۰٪
حداکثر افت سرمایه (Max Equity Drawdown): ۴۶.۱۲٪
تعداد کل معاملات: ۱۲۷

تحلیل نتایج چالش اول:

Gemini 3 در این چالش موفق عمل کرد. استراتژی تولید شده دقیقاً همان کاری را انجام می‌داد که از آن خواسته شده بود و سودآوری قابل توجهی را در بک‌تست نشان داد. با این حال، یک نکته منفی بزرگ وجود داشت: حداکثر افت سرمایه (Max Drawdown) ۴۶.۱۲٪. این عدد نشان می‌دهد که در بدترین حالت، ارزش حساب معاملاتی نزدیک به نصف شده است. برای یک استراتژی در تایم‌فریم روزانه بیت‌کوین، چنین افت سرمایه‌ای بسیار بالا و پرریسک محسوب می‌شود و بسیاری از تریدرهای حرفه‌ای آن را غیرقابل قبول می‌دانند (معمولاً افت سرمایه زیر ۳۰٪ مطلوب است).

برای ارزیابی بیشتر، این استراتژی ترید با هوش مصنوعی روی سایر ارزهای دیجیتال نیز تست شد:

اتریوم (ETH): سود +۹,۳۰۰٪ با افت سرمایه ۴۵.۵٪ (عملکرد عالی)
سولانا (SOL): سود +۵۸,۳۱۷٪ با افت سرمایه ۶۶.۵٪ (سود فوق‌العاده اما با ریسک بسیار بالا)
کاردانو (ADA) و سوئی (SUI): عملکرد ضعیف و افت سرمایه بالا.

جمع‌بندی چالش اول: Gemini 3 توانست یک وظیفه مشخص و پایه‌ای را به درستی انجام دهد. این نشان می‌دهد که برای تبدیل منطق‌های ساده و از پیش تعریف‌شده به کد، این ابزار می‌تواند یک دستیار کارآمد باشد. با این حال، کیفیت استراتژی تولید شده از نظر مدیریت ریسک (Max Drawdown) جای بحث دارد.

چالش دوم: بهبود یک استراتژی موجود (افزودن منطق شورت)

چالش دوم، یک پله پیچیده‌تر بود. در این آزمون، از هوش مصنوعی خواسته شد تا یک استراتژی موفق و شناخته‌شده که فقط در جهت خرید (Long-only) کار می‌کند را با افزودن منطق فروش استقراضی (Short) بهبود بخشد. هدف دوگانه بود: افزایش سود کلی (PnL) با کسب سود از بازارهای نزولی و کاهش حداکثر افت سرمایه (Max Drawdown).

شرح چالش و آماده‌سازی

استراتژی “Gaussian Channel Strategy v3.1” که یک استراتژی لانگ-اونلی موفق است، برای این کار انتخاب شد. ورودی‌های ارائه شده به هوش مصنوعی شامل موارد زیر بود:

کد منبع استراتژی اصلی.
داده‌های قیمت روزانه BTC/USD (فایل CSV).
فایل اکسل حاوی لیست تمام معاملات (List of Trades) استراتژی اصلی. این فایل به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا عملکرد پایه را درک کرده و بهبودهای خود را با آن مقایسه کند.

پرامپت به وضوح درخواست می‌کرد که منطق شورت به گونه‌ای اضافه شود که به PnL بالاتر و Drawdown کمتر منجر شود.

نتایج Gemini 3 و مقایسه با رقبا

Gemini 3 یک نسخه جدید از استراتژی را با منطق شورت اضافه شده، تولید کرد. اما نتایج بک‌تست داخلی آن ناامیدکننده بود:

سود و زیان کل: +۱۵۳.۰۶٪
حداکثر افت سرمایه: ۳۷.۸۲٪

این اعداد در مقایسه با عملکرد استراتژی اصلی (سود +۲۷۷۹٪ با افت سرمایه ۳۰٪) یک پسرفت بزرگ بود. تحلیل دقیق‌تر نشان داد که منطق شورت اضافه شده توسط Gemini 3 نه تنها سودی به همراه نداشته، بلکه زیان‌ده نیز بوده و عملکرد کلی استراتژی را به شدت تضعیف کرده است.

در این مرحله، برای ارزیابی جامع‌تر، همین چالش برای سایر مدل‌های هوش مصنوعی نیز مطرح شد. نتایج شگفت‌انگیز بود:

ChatGPT-5: سود +۷۱۴٪ با افت سرمایه ۵۷٪. (سود بیشتر از Gemini اما با ریسک بسیار بالاتر)
Grok: سود +۷۷۳٪ با افت سرمایه ۴۷٪. (کمی بهتر از ChatGPT)
Claude: سود +۱,۳۳۵٪ با افت سرمایه ۴۷٪. (بهترین عملکرد در میان مدل‌های تست شده)

نتیجه کلیدی چالش دوم: هیچ‌کدام از مدل‌های هوش مصنوعی، از جمله Gemini 3، نتوانستند یک منطق شورت سودآور و مفید به استراتژی موجود اضافه کنند. در واقع، بهترین عملکرد همچنان متعلق به استراتژی اصلی و بدون تغییر (فقط لانگ) بود. این شکست دسته‌جمعی نشان‌دهنده یک محدودیت مهم در توانایی فعلی هوش مصنوعی برای درک ظرافت‌های بازار و ایجاد منطق‌های معاملاتی پیچیده و متضاد است. ساخت یک استراتژی ترید با هوش مصنوعی که در هر دو جهت بازار (صعودی و نزولی) بهینه عمل کند، همچنان یک چالش بزرگ باقی مانده است.

چالش‌های پیشرفته: شکست در ساخت و بازسازی

دو چالش نهایی، سخت‌ترین آزمون‌ها برای سنجش خلاقیت و توانایی حل مسئله عمیق هوش مصنوعی بودند. در این دو چالش، از Gemini 3 خواسته شد تا از یک بوم خالی شروع کند یا یک پازل پیچیده را حل کند.

چالش سوم: ساخت یک استراتژی جدید از صفر

در این چالش، پرامپت بسیار ساده و باز بود: “بهترین استراتژی معاملاتی که می‌توانی را برای چارت روزانه BTC/USD از ابتدا بساز.” این درخواست، آزمونی برای سنجش خلاقیت و توانایی مدل در ترکیب مفاهیم مختلف تکنیکال برای ایجاد یک استراتژی ترید با هوش مصنوعی کاملاً جدید بود.

نتیجه: شکست کامل. Gemini 3 پس از چند دقیقه تلاش برای پردازش، با یک پیام خطا مواجه شد و نتوانست هیچ کد یا استراتژی‌ای تولید کند. این نشان می‌دهد که وظایف باز و خلاقانه که نیاز به جستجو در فضای گسترده‌ای از احتمالات دارند، هنوز برای این مدل بسیار دشوار هستند.

چالش چهارم: بازسازی یک اندیکاتور با کد بسته

چالش نهایی، مهندسی معکوس بود. از Gemini 3 خواسته شد تا کد یک اندیکاتور محبوب که کد منبع آن در دسترس نبود (Closed-source) را صرفاً بر اساس رفتار بصری آن روی چارت، بازسازی کند. این کار نیازمند تحلیل عمیق الگوها و محاسبات ریاضی احتمالی پشت اندیکاتور است.

نتیجه: شکست مجدد. همانند چالش قبل، Gemini 3 دوباره پس از مدتی پردازش، با نمایش پیام “I’m having a hard time fulfilling your request” (در انجام درخواست شما با مشکل مواجه شده‌ام) از انجام کار باز ماند.

تحلیل این شکست‌ها به یک فرضیه محتمل اشاره دارد: محدودیت‌های زمانی (Timeout) در زیرساخت گوگل. به نظر می‌رسد وظایف محاسباتی بسیار سنگین و زمان‌بر، پس از مدت مشخصی توسط سیستم متوقف می‌شوند. این در حالی است که برخی رقبا، مانند Claude، به نظر می‌رسد توانایی پردازش برای مدت طولانی‌تری را دارند که به آن‌ها اجازه می‌دهد وظایف پیچیده‌تر را به سرانجام برسانند.

جمع‌بندی نهایی: جایگاه واقعی Gemini 3 در دنیای ترید

پس از انجام این چهار چالش، تصویر روشنی از توانایی‌ها و محدودیت‌های فعلی Gemini 3 در زمینه توسعه استراتژی‌های معاملاتی به دست می‌آید. نتایج را می‌توان اینگونه خلاصه کرد:

موفقیت در وظایف ساده و مشخص: Gemini 3 توانست یک اندیکاتور را با موفقیت به استراتژی تبدیل کند. این نشان می‌دهد که به عنوان یک دستیار کدنویسی برای وظایف روتین و از پیش تعریف‌شده، می‌تواند مفید باشد.
شکست در وظایف پیچیده و تحلیلی: این مدل در بهبود یک استراتژی موجود، ساخت یک استراتژی جدید از صفر و مهندسی معکوس یک اندیکاتور، کاملاً شکست خورد.

با توجه به این نتایج، می‌توان گفت که Gemini 3، علی‌رغم امتیازات بالای خود در بنچمارک‌های عمومی، در حال حاضر ابزار قابل اعتمادی برای توسعه پیشرفته استراتژی ترید با هوش مصنوعی در Pine Script نیست. موفقیت آن در چالش اول نیز کار خارق‌العاده‌ای محسوب نمی‌شود، زیرا این قابلیتی است که مدل‌های دیگر مانند ChatGPT ماه‌ها پیش به آن دست یافته بودند و اکنون یک توانایی استاندارد در میان مدل‌های پیشرو به شمار می‌رود.

برای تریدرها و توسعه‌دهندگانی که به دنبال استفاده از هوش مصنوعی برای حل مسائل پیچیده معاملاتی هستند، به نظر می‌رسد در حال حاضر مدل‌هایی مانند Claude و Grok گزینه‌های بهتری هستند، زیرا حداقل در آزمون‌های انجام شده، توانایی بیشتری برای مقابله با پیچیدگی و پردازش‌های طولانی‌مدت از خود نشان داده‌اند.

نکات کلیدی برای کار با هوش مصنوعی در ترید

تجربه این آزمایش‌ها، درس‌های مهمی را برای هر کسی که قصد استفاده از این ابزارها را دارد، به همراه دارد:

۱. هنر پرامپت‌نویسی (Prompt Engineering): کیفیت خروجی هوش مصنوعی مستقیماً به کیفیت ورودی شما بستگی دارد. دستورالعمل‌های خود را واضح، دقیق و با تمام جزئیات لازم بنویسید. پارامترها، محدودیت‌ها و اهداف خود را مشخص کنید.

۲. اهمیت داده‌های تمیز: هوش مصنوعی به داده‌های ورودی خود حساس است. همیشه از داده‌های تمیز و با فرمت صحیح (مانند فایل CSV استاندارد) استفاده کنید تا از نتایج اشتباه جلوگیری شود.

۳. بک‌تست، حرف آخر را می‌زند: هرگز به نتایج بک‌تستی که خود هوش مصنوعی گزارش می‌دهد، اعتماد کامل نکنید. همیشه کد تولید شده را در یک محیط واقعی مانند TradingView Strategy Tester اجرا کرده و نتایج را خودتان اعتبارسنجی کنید.

۴. هوش مصنوعی یک دستیار است، نه یک جادوگر: در وضعیت فعلی، هوش مصنوعی ابزاری قدرتمند برای سرعت بخشیدن به کارها، تولید ایده‌های اولیه و خودکارسازی وظایف ساده است. آن را به عنوان یک دستیار برنامه‌نویس بسیار سریع در نظر بگیرید، نه یک استراتژیست معاملاتی که قرار است راز سودآوری را کشف کند.

در نهایت، مسیر ساخت یک استراتژی ترید با هوش مصنوعی همچنان یک مسیر پر از آزمون و خطاست. این ابزارها به سرعت در حال پیشرفت هستند، اما هنوز به نقطه‌ای نرسیده‌اند که بتوانند جایگزین درک عمیق انسانی از بازار، مدیریت ریسک و تفکر انتقادی شوند. استفاده هوشمندانه از آن‌ها می‌تواند یک مزیت رقابتی ایجاد کند، اما اتکای کورکورانه به آن‌ها می‌تواند به سرعت منجر به شکست شود.