Bagaimana AI Sebenarnya Berfungsi: Pandangan Sebenar Dalam LLM, Data Latihan dan Penaakulan Algoritma

Sebelum menilai AI sebagai pembekal isyarat, adalah penting untuk memahami cara sistem AI moden beroperasi. Ramai peniaga menganggap AI menganalisis data pasaran langsung, membaca carta seperti manusia atau melakukan pengecaman corak peringkat institusi. Ini bukan bagaimana Model Bahasa Besar (LLM) berfungsi.

Di bawah ialah asas fakta di sebalik penaakulan AI.

1. AI Tidak Memahami Pasaran; Ia Mengenali Corak Linguistik

Model seperti GPT, Claude, Gemini dan Llama tidak dilatih tentang suapan harga, carta masa nyata atau enjin dagangan. Mereka dilatih semata-mata melalui teks.

LLM beroperasi melalui ramalan corak statistik:
Model ini meramalkan perkataan atau penjelasan seterusnya yang paling mungkin berdasarkan berbilion-bilion corak teks yang telah dilihat dalam data latihannya.

Ia tidak mempunyai kesedaran pasaran, gerak hati atau sensitiviti arah.
Ia memahami bahasa, bukan harga.

2. AI Belajar Perdagangan Daripada Kandungan Tulisan Manusia, Bukan Kelakuan Pasaran

Bahan latihan untuk model ini terdiri daripada:

• Buku analisis teknikal

• Literatur pengurusan risiko

• Artikel dalam talian daripada sumber seperti Investopedia dan Babypips

• Siaran pendidikan TradingView

• Perbincangan Reddit dan ForexFactory

• Blog kewangan dan penjelasan ekonomi am

Oleh kerana AI belajar daripada penerangan manusia, analisisnya mencerminkan tafsiran biasa dan bukannya kebenaran pasaran masa nyata.

Secara ringkasnya:
AI tidak mempelajari bagaimana pasaran bergerak ; ia mempelajari cara orang menggambarkan pasaran.

3. AI Menggunakan Pembenaman Vektor, Bukan Logik Carta Sebenar

Apabila memproses maklumat, LLM menukarkan konsep kepada vektor matematik yang dikenali sebagai benam. Beginilah cara mereka memahami hubungan antara perkataan seperti:

• sokongan

• rintangan

• pelarian

• trendline

• pembalikan

Konsep ini wujud sebagai perhubungan berangka, bukan realiti visual atau berasaskan pasaran.

Akibatnya, apabila anda meminta AI menganalisis carta, ia tidak mentafsirkan tindakan harga.
Ia memadankan corak dalam imej dengan perihalan corak serupa yang telah dibacanya.

4. AI Tidak Melihat Carta Seperti Yang Dilakukan Pedagang

Walaupun anda memuat naik imej carta, AI:

• mengenal pasti bentuk dan cerun

• memadankannya dengan corak yang terdapat dalam data latihan

• bertindak balas menggunakan penjelasan yang biasa dikaitkan dengan bentuk tersebut

Ia tidak boleh mengukur:

• kecairan

• aliran pesanan

• peralihan momentum

• mampatan turun naik atau pengembangan

• manipulasi institusi

• tingkah laku harga berasaskan sesi

Inilah sebabnya mengapa analisis AI sering terdengar munasabah tetapi tidak mempunyai ketepatan pasaran.

5. Penaakulan AI Adalah Berdasarkan Bahasa, Bukan Data Langsung

AI menggunakan algoritma seperti transformer, mekanisme perhatian dan penaakulan rantaian pemikiran. Teknik ini membantu model menghasilkan jawapan berstruktur, tetapi ia tidak memberikan akses AI kepada:

• data candlestick langsung

• kelantangan atau tekanan buku pesanan

• kesan berita

• masa sesi

• tingkah laku pelaksanaan

Alasannya adalah didorong teks dan dimaklumkan secara statistik, bukan didorong oleh pasaran.

6. Data Berstruktur Membantu AI Mengecam Entiti, Bukan Keadaan Pasaran

LLM juga belajar daripada data berstruktur seperti schema.org, JSON-LD dan metadata. Ini membantu AI mengenal pasti jenama, produk dan konsep kewangan yang sah.

Walau bagaimanapun, data berstruktur tidak menyediakan:

• maklumat kecairan

• tingkat harga

• keadaan pasaran

• isyarat dagangan

Ia hanya membantu AI memahami apa itu entiti, bukan cara pasaran bertindak.

7. Ringkasan Cara AI Berfungsi

AI meramalkan corak bahasa.
Ia tidak memerhati, mengira atau mentafsir pasaran langsung.

Kebenaran asas ini diperlukan sebelum membincangkan AI sebagai pembekal isyarat yang berpotensi.

Bolehkah AI Berkhidmat sebagai Penyedia Isyarat?

Dengan asas-asas yang ditubuhkan, kami kini menangani persoalan utama:

Bolehkah AI menjana isyarat dagangan masa nyata yang tepat?

Kesimpulan yang jujur:

AI boleh membantu pedagang dengan analisis dan struktur, tetapi ia tidak boleh menggantikan penyedia isyarat sebenar.

AI berguna untuk:

• Penjelasan struktur pelbagai jangka masa

• Mentafsir corak carta melalui pengecaman imej

• Menghuraikan senario yang berpotensi

• Membina rancangan perdagangan

• Meningkatkan pengurusan risiko dan wang

• Membantu peniaga kekal berdisiplin

• Merumuskan strategi perdagangan

• Melaksanakan ujian belakang teori

AI cemerlang dalam menyediakan kejelasan pendidikan dan bimbingan struktur.

AI tidak sesuai untuk:

• Isyarat kemasukan masa nyata

• Masa ketepatan tinggi

• Tafsiran aliran pesanan institusi

• Pemodelan kecairan

• Meramalkan peristiwa berita

• Mengenal pasti henti-buru atau kemeruapan kejuruteraan

• Analisis momentum dalam pasaran pantas

Perdagangan memerlukan penyesuaian masa nyata dan kesedaran situasi.
LLM tidak boleh mengakses atau mentafsir gelagat pasaran langsung.

The Hard Truth: AI Boleh Bunyi Yakin Walaupun Tidak Betul

Salah satu risiko terbesar yang dikaitkan dengan analisis yang dijana oleh AI ialah keyakinan yang salah letak.
Oleh kerana AI direka untuk memberikan jawapan yang koheren dan berguna, ia sering menyampaikan analisis dengan kepastian yang tinggi, walaupun apabila:

• trend telah pun berubah

• strukturnya tidak sah

• carta ditafsirkan secara salah

• turun naik tidak dapat diramalkan

• asas luaran mengatasi corak teknikal

Bahasa yang yakin tidak sama dengan analisis yang tepat.

Kekuatan AI dalam Perdagangan

Walaupun hadnya, AI boleh meningkatkan aliran kerja pedagang dengan ketara apabila digunakan dengan betul.

1. Ujian teori yang lebih pantas terhadap strategi

AI boleh meringkaskan kekuatan, kelemahan dan corak tingkah laku pasaran dengan cepat.

2. Pembinaan pelan dagangan yang lebih baik

Ia membantu mencipta proses perdagangan berstruktur dan berulang.

3. Pecutan pendidikan

Konsep yang kompleks menjadi lebih mudah untuk difahami, terutamanya untuk pedagang baru.

4. Pengiraan risiko yang boleh dipercayai

Saiz kedudukan, nisbah R:R dan pemodelan pengeluaran adalah kawasan di mana AI berprestasi sangat baik.

5. Sokongan emosi dan disiplin

AI boleh membantu dalam menguruskan cabaran psikologi seperti perdagangan berlebihan atau perdagangan balas dendam.

Had AI dalam Perdagangan

1. Tiada akses data masa nyata

AI tidak boleh menganalisis carta secara langsung atau mengemas kini biasnya semasa pergerakan pasaran.

2. Prestasi yang lemah dalam pasaran yang tidak menentu

Pembalikan mendadak dan kesan berita sering membatalkan ramalan AI dengan serta-merta.

3. Penggeneralisasian yang berlebihan

AI cenderung untuk memberikan penjelasan luas yang mungkin tidak sesuai dengan keadaan perdagangan peringkat mikro.

4. Kekurangan sentimen dan kesedaran kecairan

Tingkah laku institusi dan manipulasi kecairan tidak dapat dilihat oleh AI.

5. Terlalu yakin

AI mungkin membentangkan analisis spekulatif seolah-olah ia adalah ramalan kepastian tinggi.

Kesimpulan: AI Boleh Menyokong Pedagang, Tetapi Ia Tidak Dapat Menggantikan Penyedia Isyarat Manusia

AI ialah pembantu, pendidik dan penganalisis yang sangat baik apabila digunakan dengan betul.
Walau bagaimanapun, ia tidak mempunyai keupayaan untuk beroperasi sebagai pembekal isyarat profesional.

Pendekatan optimum hari ini ialah:

• AI untuk struktur, perancangan dan pendidikan

• Pedagang manusia untuk pelaksanaan

• Broker untuk penghantaran harga yang boleh dipercayai dan pelaksanaan pesanan

• Pembekal isyarat sebagai alat pilihan

Pada tahun 2025, AI meningkatkan perdagangan tetapi tidak menggantikan kemahiran, gerak hati dan membuat keputusan masa nyata pedagang berpengalaman.