Como os sistemas de negociação com IA se comportam nos mercados reais: Por dentro do teste beta do WEEX AI Hackathon

Lançado pela WEEX Labs, Alpha Awakens: o WEEX AI Hackathon é um hackathon de negociação verdadeiramente global que coloca a IA diretamente em condições reais de mercado, com um prémio total de até US$ 1,88 milhão. Até agora, 788 participantes de todo o mundo se reuniram, colocando suas estratégias de IA frente a frente em ações reais do mercado — sem «negociações simuladas», apenas negociações reais e resultados comprovados pelo mercado. A fase preliminar está agora em pleno andamento, assista ao vivo aqui: https://www.weex.com/events/ai-trading

Antes do início oficial da batalha, a WEEX lançou um teste beta para fornecer aos participantes um campo de provas que reflete fielmente as condições reais de negociação, permitindo que a estabilidade da estratégia, a capacidade de execução e o controlo de risco fossem testados antecipadamente pelo mercado, ao mesmo tempo em que aperfeiçoava uma infraestrutura de negociação de IA que pudesse ser realmente implantada em mercados reais. Durante este teste beta, surgiu um grupo de participantes de destaque — eles não são apenas «pessoas que escrevem código», mas arquitetos de IA que competem ativamente com o mercado. A seguir, apresentamos o pensamento e a estratégia do participante pioneiro Kivi no mundo real.

De estratégias quantitativas de fator único à IA neuro-simbólica: construindo um sistema de negociação inteligente multifatorial, pronto para fallback e sensível a restrições, com base na API WEEX

Kivi, estagiário de derivados de liquidez na WEEX e entusiasta experiente de negociação quantitativa, começou com estratégias quantitativas de fator único e introduziu progressivamente o controlo de risco e a gestão de capital, integrando recursos de modelos de linguagem de grande porte para construir um sistema de negociação híbrido de IA neuro-simbólica «consciente de restrições e pronto para fallback». A fundação depende do Python para uma execução estável, enquanto a IA opera em um nível superior para lidar com a descoberta alfa e a otimização de parâmetros. Durante o teste beta do WEEX, ele aperfeiçoou a estabilidade de alta simultaneidade por meio da API e aplicou um mecanismo de pontuação multidimensional baseado em WAD e volatilidade para filtrar falsas rupturas, permitindo que a IA decidisse dinamicamente se entraria nas negociações. O valor central do sistema não reside numa maior agressividade, mas numa maior robustez — permitindo que a IA alterne automaticamente os modos de controlo de risco com base nas condições do mercado, transformando os negociadores de participantes diretos no mercado em arquitetos de uma legião de negociação impulsionada pela IA.

P1: Pode apresentar brevemente o seu histórico e o tipo de negociação ou orientação técnica em que está focado atualmente?

A1: Sou um entusiasta apaixonado por negociação quantitativa, atualmente estudante de finanças na Curtin University Singapore, bem como estagiário no Departamento de Derivados de Liquidez. O meu foco atual é a IA neuro-simbólica. Embora os modelos atuais de IA tenham fortes capacidades de raciocínio, permitir que eles controlem diretamente todo um sistema quantitativo acarreta riscos significativos e efetivamente o transforma numa caixa preta. Para resolver isso, criei um sistema híbrido: a camada inferior usa Python para garantir uma estrutura de execução altamente robusta, enquanto componentes essenciais, como descoberta alfa, otimização de parâmetros e decisões de controlo de risco, são totalmente tratados em tempo real por grandes modelos de linguagem, como DeepSeek e GPT.

Q2: Quando começou a participar no Teste Beta / Hackathon da WEEX e por que decidiu participar?

A2: Comecei a participar na competição WEEX Beta Testing em 31 de dezembro de 2025. Decidi aderir principalmente para testar a minha arquitetura de sistema não convencional num ambiente de negociação real.

Q3: Como começou a conceber esta estratégia ou sistema e qual foi a abordagem geral?

A3: Antes de implementar o sistema com sucesso, o meu projeto inicial focava-se na atualização de um modelo tradicional de fator único. Nos meses seguintes, novas ideias continuaram a surgir. O primeiro passo foi adicionar módulos de gestão de capital e controlo de risco para apoiar o modelo de fator único. Mais tarde, comecei a considerar se a introdução da assistência da IA poderia adaptar melhor o sistema à incerteza do mercado. Com base nos módulos principais existentes, integrei gradualmente a IA para que, antes de cada ciclo de negociação, a IA pudesse ajustar os parâmetros para diferentes pares de negociação de acordo com as condições atuais do mercado. Por fim, introduzi componentes adicionais de IA, como um Executor Agent e um Alpha Factory, permitindo que o sistema evoluísse de um modelo de fator único para um sistema de negociação quantitativa multifatorial.

P4: Como você integrou e utilizou a API WEEX neste projeto, e quais foram os principais problemas que ela ajudou a resolver?

A4: Conectei-me à API WEEX usando o Kit de Desenvolvimento de Software (SDK) Python, principalmente para lidar com a estabilidade em condições de alta simultaneidade, garantindo que o sistema possa operar de forma suave e contínua.

P5: Em que trabalho específico de depuração você se concentrou durante o processo de ajuste?

A5: O ajuste mais memorável foi a modificação do algoritmo TWAP (Preço Médio Ponderado pelo Tempo). O TWAP funciona bem para ordens grandes, mas quando aplicado a posições menores, as ordens divididas podem se tornar muito pequenas para abrir uma posição com sucesso. Para resolver isso, alterei a lógica para que, se uma entrada TWAP falhar, o sistema mude automaticamente para uma ordem de mercado, evitando oportunidades perdidas devido a entradas falhadas.

P6: Em que sinais principais a sua estratégia se baseia, tais como tendência, volatilidade ou sentimento, e por que os escolheu?

A6: Todo o sistema é construído em torno de uma estrutura de pontuação multidimensional para determinar se deve-se entrar numa negociação. Os dois sinais que mais valorizo são a Distribuição de Acumulação de Williams (WAD) e a volatilidade. Escolhi estes porque os grandes modelos linguísticos são excelentes no tratamento de relações não lineares. Confiar num único indicador pode facilmente levar a perdas devido a falsas rupturas, mas ao combinar o RANK-WAD com a volatilidade, a IA pode distinguir com mais precisão entre rupturas genuínas e falsas. Somente quando os critérios de pontuação multidimensionais são atendidos é que a IA abre a “porta” para que o modelo multifatorial entre em uma negociação.

P7: Durante o processo de elaboração da estratégia, quais regras ou mecanismos da WEEX tiveram um impacto direto na sua abordagem?

A7: Durante a fase de testes beta, não havia regras ou mecanismos específicos que afetassem diretamente o design do meu sistema.

P8: Houve uma série de decisões que o fizeram sentir claramente a estabilidade ou consistência da IA pela primeira vez?

A8: A introdução da IA permitiu que o sistema alternasse dinamicamente os modos de controlo de risco com base nas condições do mercado, reduzindo proativamente a exposição em ambientes desfavoráveis, em vez de suportar passivamente perdas consecutivas.

P9: A sua mentalidade mudou durante a competição, e a presença da IA afetou o seu envolvimento emocional na tomada de decisões?

A9: A minha mentalidade não mudou significativamente durante a competição. Em certa medida, a presença da IA reduziu o meu envolvimento emocional no processo de negociação. Uma vez que os ajustes estratégicos fundamentais e as mudanças no modo de controlo de risco são orientados por regras claramente definidas e decisões baseadas no estado, já não intervenho frequentemente devido a ganhos ou perdas de curto prazo e, em vez disso, concentro-me em garantir que o sistema opere dentro dos limites de risco predefinidos.

P10: Olhando para trás, para este Hackathon/Teste Beta, qual foi a sua maior lição aprendida ou mudança na sua compreensão?

A10: Essa experiência reforçou a minha convicção de que, para que um sistema de negociação com IA seja realmente implantável em mercados reais, o cerne não está no modelo estratégico em si, mas no posicionamento da IA dentro de uma estrutura preparada para contingências e consciente das restrições — de modo que ela sirva como um potenciador da estabilidade do sistema, em vez de um amplificador de riscos.

P11: Ao longo do processo, de que formas específicas a WEEX realmente o apoiou?

A11: A WEEX proporcionou um ambiente bastante próximo das condições reais do mercado, ao mesmo tempo que permitia espaço para tentativa e erro, possibilitando-me validar muitas das minhas premissas de design de sistema sob regras de negociação reais.

Na opinião de Kivi, o teste beta não se tratava de competir por lucros antecipadamente, mas sim de colocar a IA e os sistemas de negociação em condições reais de mercado para verificar se o sistema funcionava de forma estável e se a IA estava devidamente restringida. Na prática, esta ronda de testes expôs uma série de problemas tanto ao nível do sistema como da execução, ao mesmo tempo que ajudou a eliminar obstáculos relacionados com a estabilidade da API, o alinhamento das regras e o fluxo de trabalho geral, lançando as bases para um desenrolar mais suave da competição.

Veja como a negociação com IA funciona em mercados reais durante o WEEX AI Trading Hackathon beta com negociação de criptomoedas ao vivo, estratégias de negociação com IA e resultados reais da competição.

O objetivo deste teste beta pré-competição era levar os participantes diretamente da «fase de ideia» para ambientes de negociação reais, permitindo que sistemas, estratégias e IA fossem testados em condições de mercado reais e estabelecendo uma base sólida para o evento principal. A regra principal da competição é clara: A IA deve estar envolvida — seja na tomada de decisões, no controlo de riscos, na execução ou na análise auxiliar. O foco não está no quão elevados são os retornos, mas sim em como a IA está genuinamente integrada num sistema de negociação. A competição começou oficialmente, com o evento entrando totalmente na fase de batalha do mercado ao vivo. Isso marca um momento crucial em que estratégias em todas as guerras de IA estão a ser ativamente implementadas e reveladas. Se deseja ter uma visão sistemática de como as ideias de negociação com IA funcionam nos mercados reais, agora é o melhor momento para assistir.

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