Trưởng bộ phận Quant của Man Group đã nói một điều khiến tôi nhớ mãi:
"Thách thức là khối lượng dữ liệu khổng lồ và các mối quan hệ thị trường tiềm năng đã phát triển nhanh hơn bất kỳ đội ngũ con người nào có thể đánh giá thủ công."
Vì vậy, họ đã xây dựng AlphaGPT. Nó tạo ra các giả thuyết tín hiệu, viết mã và chạy backtest. Một cách tự động. Hàng trăm ý tưởng mỗi tuần thay vì 20 mỗi quý.
Bridgewater đi xa hơn và xây dựng một quỹ trị giá 2 tỷ USD nơi AI đưa ra các quyết định giao dịch chính.
Jane Street đã chi 6 tỷ USD cho cơ sở hạ tầng GPU vào năm ngoái để huấn luyện các mô hình độc quyền.
Tôi sẽ không giả vờ rằng tôi biết chính xác những gì đang chạy bên trong các hệ thống này. Nhưng các tuyên bố công khai từ những người xây dựng chúng kể một câu chuyện khá nhất quán và đó không phải là điều hầu hết mọi người nghĩ khi nghe đến "giao dịch bằng AI".
Các công ty chiến thắng không thay thế các quants của họ. Họ đang làm cho mỗi quant nhanh hơn khoảng 10 lần.
Bài viết này là khuôn khổ hoàn chỉnh để chạy cùng một kiến trúc trên Polymarket ngày nay.
PHẦN 1 - AI CÓ THAY THẾ QUANTS KHÔNG?
Câu hỏi mà mọi người đều hỏi sai.
Man Group đã công khai AlphaGPT vào tháng 7 năm 2025. Hệ thống tạo ra các giả thuyết tín hiệu, viết mã triển khai và chạy backtest một cách tự động. Hàng chục tín hiệu đã được phê duyệt để giao dịch thực tế sau khi vượt qua quy trình xem xét của con người.
Thách thức trong đầu tư định lượng là khối lượng dữ liệu khổng lồ và các mối quan hệ thị trường tiềm năng đã phát triển nhanh hơn bất kỳ đội ngũ con người nào có thể đánh giá thủ công.
Một đội ngũ nghiên cứu mạnh có thể kiểm tra nghiêm túc 20 ý tưởng tín hiệu trong một quý. AlphaGPT kiểm tra hàng trăm ý tưởng trong một tuần.
Nhưng không một tín hiệu nào từ AlphaGPT chạm đến vốn thực tế mà không có một nhà nghiên cứu đưa ra quyết định có chủ đích về nó.
Bridgewater đã xây dựng một Công cụ Lý luận AI kết hợp LLM, học máy và các công cụ lý luận. Đồng CIO của họ gọi đây là "một bước nhảy vọt lớn". Nhưng con người vẫn giám sát quản lý rủi ro và thực thi.
CTO của Citadel nói thẳng: "Chúng tôi không muốn các PM chuyển giao phán đoán đầu tư của con người cho AI."
Chính Ken Griffin cũng nói rằng AI tăng hiệu quả nhưng khó có thể tự tạo ra lợi nhuận vượt trội thị trường.
Các công ty chiến thắng đang làm cho quants của họ nhanh hơn 10 lần. Không phải thay thế họ.
PHẦN 2 - NĂM TRƯỜNG HỢP SỬ DỤNG CÓ LỢI THẾ THỰC SỰ
TRƯỜNG HỢP SỬ DỤNG 1: KHÁM PHÁ TÍN HIỆU DẠNG AGENT
AlphaGPT của Man Group chạy bốn agent trong một vòng lặp:
- Agent 1 tạo ra một giả thuyết tín hiệu.
- Agent 2 viết mã triển khai.
- Agent 3 đóng vai trò là người thách thức thuần túy - tìm mọi lý do khiến tín hiệu có thể là giả hoặc bị overfit.
- Agent 4 đánh giá backtest và quyết định có gửi nó đến quy trình xem xét của con người hay không.
Trên Polymarket, điều này được ánh xạ trực tiếp:
- Agent 1 tạo ra ước tính xác suất từ tin tức, các thị trường liên quan và tỷ lệ cơ sở.
- Agent 2 so sánh với giá thị trường hiện tại.
- Agent 3 thách thức: điều gì phải đúng để điều này sai?
- Agent 4 đánh giá EV và gửi quyết định go/no-go đến con người.
TRƯỜNG HỢP SỬ DỤNG 2: TRÍCH XUẤT DỮ LIỆU THAY THẾ
Đối với thị trường dự đoán, mọi tuyên bố từ quan chức Fed, mọi diễn biến địa chính trị, mọi dữ liệu kinh tế được công bố đều chứa tín hiệu. AI chuyển đổi văn bản phi cấu trúc thành một sự thay đổi xác suất có cấu trúc.
TRƯỜNG HỢP SỬ DỤNG 3: KIỂM TRA Ý NGHĨA MONTE CARLO
Backtest tiêu chuẩn sử dụng một đường đi qua lịch sử. Một đường đi là không đủ.
TRƯỜNG HỢP SỬ DỤNG 4: ĐỊNH CỠ VỊ THẾ THEO CHẾ ĐỘ
f_adjusted = f_kelly x regime_factor x (1 - drawdown_factor)
TRƯỜNG HỢP SỬ DỤNG 5: GIÁM SÁT TRIỂN KHAI
PHẦN 3 - ĐƯỜNG ỐNG HOÀN CHỈNH
Bắt đầu từ đây nếu bạn chưa ở trên Polymarket: polymarket.com/?r=atlas
28 tỷ USD đã được giao dịch. Hơn 9.000 thị trường. Mỗi hợp đồng đã được giải quyết là một điểm dữ liệu thực tế cho mô hình của bạn.
6 giai đoạn. 5 tự động hóa. 1 luôn là con người.
Giai đoạn 1 - Tiếp nhận dữ liệu: tỷ lệ giải quyết lịch sử, chuỗi thời gian giá, tương quan thị trường liên quan, số liệu khối lượng.
Giai đoạn 2 - Giả thuyết tín hiệu: cụ thể, có thể kiểm tra, có cơ sở kinh tế và các điều kiện khiến nó thất bại.
Giai đoạn 3 - Thách thức đối nghịch: một agent riêng biệt mà công việc duy nhất là phá vỡ giả thuyết trước khi bất kỳ thời gian nào được đầu tư để xây dựng nó. Man Group gọi đây là phần có giá trị nhất của AlphaGPT.
Giai đoạn 4 - Backtest walk-forward: mọi tham số được ước tính chỉ sử dụng dữ liệu có sẵn tại thời điểm giao dịch. Yêu cầu duy nhất này loại bỏ nguyên nhân phổ biến nhất của kết quả backtest bị thổi phồng.
Giai đoạn 5 - Kiểm tra ý nghĩa Monte Carlo: nếu tín hiệu của bạn nằm trong top 5% của 10.000 lựa chọn thay thế ngẫu nhiên, bạn có bằng chứng về lợi thế thực sự.
Giai đoạn 6 - Cổng xem xét của con người: không thể tự động hóa. Viết ra ba điều kiện sẽ khiến bạn dừng lại và xem xét hệ thống trước khi bắt đầu.
PHẦN 4 - TRƯỚC AI VÀ SAU AI
Trước AI:
Một ý tưởng đến từ việc đọc hoặc quan sát. Viết mã triển khai mất hàng giờ hoặc hàng ngày. Thiết lập backtest đúng cách mất thêm thời gian. Một nhà nghiên cứu có thể kiểm tra nghiêm túc 20 chiến lược mỗi năm. Định cỡ vị thế được hiệu chỉnh bằng trực giác.
Sau AI:
Thời gian giữa ý tưởng và đánh giá nghiêm ngặt được nén từ vài ngày xuống còn vài giờ. Bạn chạy đánh giá đối nghịch trên các giả thuyết của chính mình trước khi đầu tư thời gian xây dựng chúng. Bạn kiểm tra 12 biến thể của một tín hiệu hứa hẹn và đánh giá tất cả thay vì chọn một bằng trực giác.
Man Group đã mô tả chính xác điều này: công nghệ giúp họ kiểm tra nhiều ý tưởng hơn. Các nhà nghiên cứu dành thời gian đánh giá các tín hiệu đã sống sót qua thử thách tự động thay vì dành thời gian đó cho công việc triển khai.
Đối với Polymarket nói riêng, sự nén này còn có giá trị hơn nữa. Các thị trường giải quyết vào các ngày cố định. Cửa sổ để vào lệnh ở mức giá tốt là có hạn. Bạn càng nhanh chóng đi từ giả thuyết đến tín hiệu đã được xác nhận, bạn càng thực sự nắm bắt được nhiều cơ hội hơn.
TÓM TẮT
AI không dự đoán thị trường.
Nó nén thời gian giữa một ý tưởng giao dịch và một bài kiểm tra nghiêm ngặt về ý tưởng đó từ vài ngày xuống còn vài giờ. Nó chạy đánh giá đối nghịch mà hầu hết các nhà giao dịch có hệ thống không bao giờ áp dụng cho các giả thuyết của chính họ.
Man Group: các LLM đã tăng tốc độ thay đổi. Nhưng quants của họ vẫn ở đó. Mọi tín hiệu chạm đến vốn đều có một nhà nghiên cứu ký duyệt.
Jane Street đã đầu tư 6 tỷ USD vào cơ sở hạ tầng GPU để nhân lên những gì các nhà nghiên cứu của họ có thể làm. Không phải để thay thế họ.
AI mang lại quy mô. Phán đoán vẫn thuộc về con người.
Lợi thế trong thị trường dự đoán hiện tại không phải là thông tin tốt hơn.
Đó là kiểm tra nhiều ý tưởng hơn nhanh hơn những người khác và chỉ hành động dựa trên những ý tưởng sống sót qua đánh giá đối nghịch.
Đó là toàn bộ hệ thống.
