25 年來，人們一直擔心人類交易員會被機器取代，但交易員的數量卻比以往任何時候都多。交易演算法的激增在金融市場上創造了一種有成功也有失敗的混合局面。 Google DeepMind 推出了 AlphaEvolve，這是一種能夠創建全新演算法的人工智慧代理，然後在公司的基礎設施內使用。

這項創新將Google的 Gemini 語言模型與演化技術相結合，從而提高了資料中心和人工智慧訓練系統的效率和解決問題的能力。 AlphaEvolve 透過將創造力與演算法審查相結合來發揮作用，改進大型語言模型生成的解決方案。這種能力使得 AlphaEvolve 能夠解決研究人員無法解決的複雜問題，從而增加了該系統在各個行業的吸引力。

雖然 AlphaEvolve 在金融市場的潛在應用範圍很廣，但類似的技術也可以應用於軍事用途。這項技術的雙重用途特性引發了擔憂和機遇，因為它可能會影響商業和國防的各個方面。我們現在看到的是機器學習和人工智慧創新所推動的轉變。最近加入的 AlphaEvolve 借鑒了語言處理和進化邏輯，標誌著自動化系統開發進入了一個新階段，該系統不僅可以遵循命令，還可以從頭開始創建新的解決方案。

DeepMind 將結構化模型與自適應技術相結合的能力使其能夠解決人類團隊需要數週甚至數月才能解決的挑戰。資料中心優化和人工智慧模型開發的早期進展表明，這些系統並不局限於實驗室環境——它們已經支援基礎設施效能的實際改善和營運成本的降低。

乍一看，這些好處似乎與交易台無關，但事實並非如此。設計用於自主產生新演算法驅動策略的系統不需要侷限於伺服器場調度或機械維修分析。如果某些東西已經在密集的作業系統中選擇了最佳路徑，那麼它只需進行很少的調整就可以重新關注預測流動性流動或透過延遲映射檢測套利。

並不是每個人都會意識到這些模型並不是基於舊意義上的規則的。它們不依賴人類輸入“if-then”參數。相反，他們透過試驗和改進來制定反思策略，從而使事情變得更加微妙。他們不是將邏輯強加於數據，而是透過抵抗模擬失敗來學習模式，通常會創建傳統定量分析師在審查程式碼輸出時甚至可能無法識別的結構。

對於那些習慣透過回測一致性和回撤曲線來衡量信心的人來說，這證明了預期管理的重新調整是合理的。因此，值得注意的是哈薩比斯將這個計畫從線上研究論壇推廣到內部部署。這些工具不僅能夠處理龐大且吵雜的資料集，還能夠決定如何從方法上處理。

身為交易員，我們有時會透過對現有市場行為的了解程度來衡量我們的優勢。現在，邊緣可能位於審計工具之下的系統改進位置，並處於可觀察訊號的前面。這並不意味著放棄控制權。然而，它確實提高了模型解釋的標準。

曾經被視為先進的結構（如情緒解析引擎或多因素風險權重）可能很快就會被視為基礎。特別是如果我們觀察到有機程式碼可以根據需要發展出日內轉變的方法。這表明，而且這種現像已經逐漸顯現，響應能力將從策略再平衡延伸到持續的重新定義。

蘇萊曼已經開始關注監督問題，特別是考慮到同一項技術只需進行特定領域的改變就可以跨越各個行業。在安全環境中重新應用此類系統會引入變量，雖然在大多數零售情況下不太可能發生，但可能會扭曲來自外部參與者的市場投入。

這增加了一層謹慎——即使整體結果看起來很穩定，也可能需要更加重視驗證飼料的完整性和確認模型在較長時期內的行為。 我們不再僅僅關注速度或數量。

正在出現的是一種模擬執行內部學習的交易方法，它不同於在交易時段之間進行調整或在調整期間重新分配。可以將其視為交易本身成為教育過程。演算法不僅僅是做出回應；當接觸到新的輸入時，它們會調整邏輯，這意味著歷史偏差校正開始從特徵選擇轉向方法重寫——即時的。

這種發展並不需要立即重新裝備每個系統，但確實需要在考慮這些工具的情況下進行情境規劃。首先細分系統哪些部分仍依賴固定結構和批次測試邏輯。將其與那些適應成本低且容錯能力強的領域進行比較。

對於這些職位，測試轉換邏輯而不是固定指標的建模系統可能會縮短滯後時間並減少波動期間的反應漂移。因此，在接下來的一週裡，那些在標準指標上沒有明確依據而表現異常一致的模型不應該被過早否定。

審查輸入保真度是關鍵，但同樣重要的是要接受這樣一種觀點：在某些市場領域，決策邏輯已經開始從編碼腳本轉向自我選擇公式。我們已經透過跨資產類別的無法解釋的耦合以及我們最初認為是數據故障的情況來監控這一點——結果發現它們可能根本不是故障。

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