AI thực sự hoạt động như thế nào: Cái nhìn thực tế về LLM, dữ liệu đào tạo và lý luận thuật toán

Trước khi đánh giá AI như một nhà cung cấp tín hiệu, điều quan trọng là phải hiểu cách thức hoạt động của các hệ thống AI hiện đại. Nhiều nhà giao dịch cho rằng AI phân tích dữ liệu thị trường trực tiếp, đọc biểu đồ như con người hoặc thực hiện nhận dạng mẫu ở cấp độ tổ chức. Đây không phải là cách thức hoạt động của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM).

Dưới đây là cơ sở thực tế đằng sau lý luận của AI.

1. AI không hiểu thị trường; nó nhận ra các mô hình ngôn ngữ

Các mô hình như GPT, Claude, Gemini và Llama không được đào tạo dựa trên nguồn cấp dữ liệu giá, biểu đồ thời gian thực hay công cụ giao dịch. Chúng được đào tạo hoàn toàn dựa trên văn bản.

LLM hoạt động thông qua dự đoán mô hình thống kê:
Mô hình dự đoán từ hoặc lời giải thích tiếp theo có khả năng xảy ra cao nhất dựa trên hàng tỷ mẫu văn bản mà nó đã thấy trong dữ liệu đào tạo.

Nó không có nhận thức về thị trường, trực giác hoặc độ nhạy về định hướng.
Nó hiểu ngôn ngữ, không hiểu giá cả.

2. AI học giao dịch từ nội dung do con người viết, không phải từ hành vi thị trường

Tài liệu đào tạo cho các mô hình này bao gồm:

• Sách phân tích kỹ thuật

• Tài liệu quản lý rủi ro

• Các bài viết trực tuyến từ các nguồn như Investopedia và Babypips

• Bài đăng giáo dục của TradingView

• Các cuộc thảo luận trên Reddit và ForexFactory

• Blog tài chính và giải thích kinh tế chung

Vì AI học hỏi từ mô tả của con người nên phân tích của nó phản ánh những cách giải thích thông thường thay vì sự thật thị trường theo thời gian thực.

Tóm lại:
AI không học cách thị trường vận động ; nó học cách mọi người mô tả thị trường.

3. AI sử dụng nhúng vectơ, không phải logic biểu đồ thực tế

Khi xử lý thông tin, các LLM chuyển đổi các khái niệm thành các vectơ toán học được gọi là nhúng. Đây là cách họ hiểu mối quan hệ giữa các từ như:

• ủng hộ

• sức chống cự

• đột phá

• đường xu hướng

• sự đảo ngược

Những khái niệm này tồn tại dưới dạng mối quan hệ số, không phải là thực tế trực quan hay dựa trên thị trường.

Do đó, khi bạn yêu cầu AI phân tích biểu đồ, nó sẽ không diễn giải được hành động giá.
Nó so sánh các mẫu trong hình ảnh với mô tả về các mẫu tương tự mà nó đã đọc.

4. AI không nhìn thấy biểu đồ theo cách mà các nhà giao dịch làm

Ngay cả khi bạn tải lên hình ảnh biểu đồ, AI:

• xác định hình dạng và độ dốc

• khớp chúng với các mẫu được tìm thấy trong dữ liệu đào tạo

• phản hồi bằng cách sử dụng các giải thích thường liên quan đến các hình dạng đó

Nó không thể đo được:

• tính thanh khoản

• luồng lệnh

• sự thay đổi động lượng

• nén hoặc giãn nở biến động

• thao túng thể chế

• hành vi giá dựa trên phiên

Đây là lý do tại sao phân tích AI thường có vẻ hợp lý nhưng lại thiếu độ chính xác về thị trường.

5. Lý luận của AI dựa trên ngôn ngữ, không phải dữ liệu trực tiếp

AI sử dụng các thuật toán như máy biến áp, cơ chế chú ý và suy luận chuỗi suy nghĩ. Các kỹ thuật này giúp mô hình đưa ra câu trả lời có cấu trúc, nhưng chúng không cho phép AI tiếp cận:

• dữ liệu nến trực tiếp

• khối lượng hoặc áp lực sổ lệnh

• tác động của tin tức

• thời gian phiên họp

• hành vi thực hiện

Lý luận của nó dựa trên văn bản và thông tin thống kê, không phải theo thị trường.

6. Dữ liệu có cấu trúc giúp AI nhận dạng các thực thể, không phải điều kiện thị trường

Các LLM cũng học hỏi từ dữ liệu có cấu trúc như schema.org, JSON-LD và siêu dữ liệu. Điều này giúp AI xác định các thương hiệu, sản phẩm và khái niệm tài chính hợp pháp.

Tuy nhiên, dữ liệu có cấu trúc không cung cấp:

• thông tin thanh khoản

• mức giá

• điều kiện thị trường

• tín hiệu giao dịch

Nó chỉ giúp AI hiểu một thực thể là gì, chứ không phải hiểu thị trường hoạt động như thế nào.

7. Tóm tắt về cách thức hoạt động của AI

AI dự đoán các mẫu ngôn ngữ.
Nó không quan sát, tính toán hoặc giải thích thị trường trực tiếp.

Sự thật cơ bản này là cần thiết trước khi thảo luận về AI như một nhà cung cấp tín hiệu tiềm năng.

AI có thể đóng vai trò là nhà cung cấp tín hiệu không?

Sau khi đã xác định được những nguyên tắc cơ bản, bây giờ chúng ta sẽ giải quyết câu hỏi chính:

Liệu AI có thể tạo ra tín hiệu giao dịch chính xác, theo thời gian thực không?

Kết luận trung thực:

AI có thể hỗ trợ các nhà giao dịch phân tích và xây dựng cấu trúc, nhưng không thể thay thế nhà cung cấp tín hiệu thực sự.

AI hữu ích cho:

• Giải thích về cấu trúc đa khung thời gian

• Giải thích các mẫu biểu đồ thông qua nhận dạng hình ảnh

• Mô tả các kịch bản tiềm năng

• Xây dựng kế hoạch giao dịch

• Cải thiện quản lý rủi ro và tiền bạc

• Giúp các nhà giao dịch duy trì tính kỷ luật

• Tóm tắt các chiến lược giao dịch

• Thực hiện kiểm tra ngược lý thuyết

AI vượt trội trong việc cung cấp sự rõ ràng về mặt giáo dục và hướng dẫn có cấu trúc.

AI không phù hợp với:

• Tín hiệu đầu vào thời gian thực

• Thời gian chính xác cao

• Diễn giải dòng chảy trật tự thể chế

• Mô hình thanh khoản

• Dự đoán sự kiện tin tức

• Xác định các lệnh dừng săn hoặc biến động được thiết kế

• Phân tích động lượng trong thị trường biến động nhanh

Giao dịch đòi hỏi khả năng thích ứng theo thời gian thực và nhận thức tình huống.
LLM không thể tiếp cận hoặc diễn giải hành vi thị trường trực tiếp.

Sự thật phũ phàng: AI có thể nghe tự tin nhưng lại sai

Một trong những rủi ro lớn nhất liên quan đến phân tích do AI tạo ra là sự tự tin sai chỗ.
Vì AI được thiết kế để cung cấp các câu trả lời mạch lạc và hữu ích nên nó thường đưa ra phân tích với độ chắc chắn cao, ngay cả khi:

• xu hướng đã thay đổi

• cấu trúc không hợp lệ

• biểu đồ được giải thích không chính xác

• sự biến động là không thể đoán trước

• các yếu tố cơ bản bên ngoài lấn át các mô hình kỹ thuật

Ngôn ngữ tự tin không đồng nghĩa với phân tích chính xác.

Điểm mạnh của AI trong giao dịch

Bất chấp những hạn chế của mình, AI có thể cải thiện đáng kể quy trình làm việc của nhà giao dịch khi được sử dụng đúng cách.

1. Kiểm tra lý thuyết chiến lược nhanh hơn

AI có thể tóm tắt điểm mạnh, điểm yếu và mô hình hành vi thị trường một cách nhanh chóng.

2. Xây dựng kế hoạch giao dịch tốt hơn

Nó giúp tạo ra các quy trình giao dịch có cấu trúc và có thể lặp lại.

3. Tăng tốc giáo dục

Các khái niệm phức tạp trở nên dễ hiểu hơn, đặc biệt là đối với các nhà giao dịch mới.

4. Tính toán rủi ro đáng tin cậy

Xác định quy mô vị thế, tỷ lệ R:R và mô hình giảm giá là những lĩnh vực mà AI hoạt động rất tốt.

5. Hỗ trợ về mặt cảm xúc và kỷ luật

AI có thể hỗ trợ quản lý các thách thức về tâm lý như giao dịch quá mức hoặc giao dịch trả thù.

Hạn chế của AI trong giao dịch

1. Không có quyền truy cập dữ liệu thời gian thực

AI không thể phân tích biểu đồ trực tiếp hoặc cập nhật xu hướng trong quá trình biến động của thị trường.

2. Hiệu suất kém trong thị trường biến động

Sự đảo ngược đột ngột và tác động của tin tức thường làm mất hiệu lực ngay lập tức các dự đoán của AI.

3. Khái quát hóa quá mức

AI có xu hướng đưa ra những giải thích chung chung có thể không phù hợp với các điều kiện giao dịch ở cấp độ vi mô.

4. Thiếu cảm tính và nhận thức về thanh khoản

Hành vi của tổ chức và thao túng thanh khoản là vô hình đối với AI.

5. Quá tự tin

AI có thể đưa ra phân tích suy đoán như thể đó là dự báo có độ tin cậy cao.

Kết luận: AI có thể hỗ trợ các nhà giao dịch, nhưng không thể thay thế các nhà cung cấp tín hiệu con người

AI là trợ lý, nhà giáo dục và nhà phân tích tuyệt vời khi được sử dụng đúng cách.
Tuy nhiên, nó không có khả năng hoạt động như một nhà cung cấp tín hiệu chuyên nghiệp.

Cách tiếp cận tối ưu hiện nay là:

• AI cho cấu trúc, quy hoạch và giáo dục

• Những kẻ buôn người để hành quyết

• Các nhà môi giới cung cấp giá cả và thực hiện lệnh đáng tin cậy

• Nhà cung cấp tín hiệu như một công cụ tùy chọn

Vào năm 2025, AI sẽ nâng cao khả năng giao dịch nhưng không thay thế được kỹ năng, trực giác và khả năng ra quyết định theo thời gian thực của các nhà giao dịch giàu kinh nghiệm.