مقابلات
بنجامين أوغدن، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة DataGenn AI – سلسلة المقابلات
بنجامين أوغدن هو المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة DataGenn AI، التي تبني وكلاء مستثمرين وتجار أوتوماتيكيين تم تعديلهم بدقة ل توليد تنبؤات تجارية مربحة وتحقيق صفقات سوق. باستخدام تعلم التعزيز من ملاحظات الإنسان (RLHF)، تتحسن دقة تنبؤات التجارة ل الوكلاء باستمرار. حاليًا، تعمل شركة DataGenn AI على جمع الأموال لدعم نموها المستمر وابتكارها في صناعة الخدمات المالية.
بنجامين حاصل على درجة البكالوريوس في التمويل من جامعة فلوريدا المركزية. وقد قام بتداول مليارات الدولارات في الأسهم والعملات الرقمية، واكتسب خبرة في ديناميات السوق مع آلاف الساعات في تتبع الأسعار في الوقت الفعلي. كونه مطورًا لتقنيات الإنترنت منذ عام 2001، بنجامين هو أيضًا خبير في تحسين محركات البحث (SEO) الذي حصل على أكثر من 20 مليون دولار في الأرباح من خلال هندسة عكسية لتحديثات خوارزمية البحث في جوجل.
كما أنك رائد أعمال متسلسل، هل يمكنك أن تشاركنا بعض الإنجازات المهمة في مسيرتك المهنية؟
هناك العديد من الإنجازات لأنني كنت أدير الشركات كرائد أعمال منذ أن كنت في سن 6 أو 7. أنا أحب التعلم بشكل مطلق. مسار عملية التعلم يغذي عطشي للمزيد من المعرفة والحكمة. تطوير مجتمع مدونة اجتماعية وقيادة شركة كCEO لشركة thoughts.com من 2007-2012 كان تجربة رائعة ومحولة في مسيرتي المهنية بالنسبة لي. وبالمثل، تداول سوق الأسهم بشكل كبير بعد ذلك كان تجربة تعلم مهمة أخرى التي أثرت علي في النهاية في مساري نحو العمل على وكلاء التداول الذكية في شركة DataGenn AI. وأخيرًا، الانتقال الأخير من العمل على SEO لقطاع الألعاب إلى تعديل LLMs وتعلم أساسيات التعلم الآلي كان مشوقًا لأنها تعطيني الفرصة لتطوير وكلاء تداول ذكية مدعومين بالذكاء الاصطناعي للأسواق المالية، مما ي实现 رؤية تسريع آثار الفوائد المركبة، وهي اختراق في الأسواق المالية أ坚ت بها لأكثر من عقد.
متى أصبحت مهتمًا بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟
بدأت في اكتساب الاهتمام بالذكاء الاصطناعي في منتصف عام 2022. بمجرد أن رأيت ما كان يفعله Jasper.ai في ذلك الوقت، chuyểnت تركيزي اليومي من تسويق SEO للألعاب إلى مراجعة برامج وبرمجيات الذكاء الاصطناعي الحالية مثل Jasper AI وChatGPT.随着 نمو معرفتي طوال عام 2023، وتقدم LLMs بسرعة، так же زاد حماسي لبناء تقنيات تداول قيمة في الأسواق المالية التي تستخدم قوة LLMs والذكاء الاصطناعي.
هل يمكنك أن تشاركنا قصة نشأة DataGenn AI؟
درست التمويل في الكلية في UCF. بينما كنت في الكلية، كان لدي اهتمام خاص بالأسواق المالية. في عام 2012، لدي رؤية محددة ومفصلة لتقنية جديدة كنت أعتزم اختراعها في ذلك الوقت، والتي أسميها “تعدين رأس المال الرقمي”. الفكرة مع DCM بسيطة: تسريع آثار الفوائد المركبة عن طريق المركبة اليومية، وبالتالي تعدين رأس المال الرقمي على مدار 252 يوم تداول في السنة.
هل يمكنك أن تفسر كيف يستخدم DataGenn INVEST نموذج Gemini من جوجل ونموذج MoE لتوقع حركات التداول اليومية؟
أستطيع تقديم نظرة عامة عالية المستوى للأدوات التي نستخدمها في DataGenn AI، ولكن لا أعلق على التفاصيل المحددة في هذا الوقت. بشكل موجز: مع DataGenn INVEST، نستخدم نماذج لغة متقدمة ووكلاء محددين بناءً على هيكل MoE.
ما هي المزايا المحددة لاستخدام RLHF (تعلم التعزيز من ملاحظات الإنسان) في تدريب وكلاء التداول؟
RLHF ضروري في تدريب النموذج على التعلم الإجابة الصحيحة وتقديم أنواع محددة من الاستجابات بناءً على سؤالات المستخدم. من خلال استخدام RLHF مع تنبؤات وكلاء التداول وتحقيق الصفقات، يمكننا تحسين دقة كل وكيل من حيث التنبؤات التجارية والصفقات على مدار الوقت والتحديثات المتكررة. RLHF يساعد أيضًا في الكفاءة وتدريب الوكلاء على فهم النюانس وتحقيق المهام المعقدة.
كيف تدمج DataGenn البيانات في الوقت الفعلي من مصادر متعددة في استراتيجية التداول؟
في مرحلتنا الحالية لاختبار نماذج متعددة واختبار أداء وكلاء التداول، لدينا وكيل في مرحلة ألفا للتداول الذي يستخدم بيانات في الوقت الفعلي من AlphaAdvantage. لدينا أيضًا وكيل في مرحلة بيتا للتداول الذي يستخدم Pinescript على TradingView للاختبار. نحن ن実ن أبحاثًا حرجة واختبار أداء وكلاء التداول. في الإنتاج، سنستخدم محطة بلومبرغ للتداول وبيانات السوق والأخبار الهامة، إلخ.
كيف يضمن DataGenn INVEST دقة وموثوقية التنبؤات التجارية في الأسواق المالية المتقلبة؟
نحن نبني ونجري اختبارات وكلاء DataGenn INVEST واختبار استراتيجية التداول والأسوار الأمنية باستخدام معايير الصناعة المالية مثل أوامر وقف الخسارة لتقليل مخاطر الانخفاض وأوامر وقف الخسارة المتحركة لتسجيل الأرباح بفعالية في نفس الوقت وقفل المكاسب. نحن نأخذ الذكاء الاصطناعي المسؤول على محمل الجد ونلتزم ببناء أنظمة الذكاء الاصطناعي بأمان، سواء كانت لأسواق المالية أو أبحاث الصناعات الدوائية.
كيف ترى وكلاء التداول الأوتوماتيكية مثل DataGenn INVEST يتغيرون في مشهد الأسواق المالية؟
وكلاء DataGenn INVEST هم محوريون. أحجام عوائد المحفظة التي ستحققها وكلاء DataGenn INVEST للتداول لا يمكن تصورها في عالم الاستثمار اليوم، سواء للمستثمرين العاديين أو المحترفين. هذا لأن، على سبيل المثال، 100000 دولار مركب بفائدة يومية بنسبة 1% يصبح 14377277 دولار في غضون عامين فقط.
هل هناك ميزات أو قدرات جديدة تنتظر تقديمها؟
أنا أتطلع إلى تقديم نتائج أبحاث فريقنا التي تظهر عندما بنينا أنظمة وكلاء DataGenn INVEST بشكل صحيح وهم يكسبون أرباحًا متكررة في الأسواق المالية مع التركيز على تسريع آثار الفوائد المركبة من خلال المركبة اليومية. هذا إنجاز كبير حققناه من خلال العمل الجاد والشغف لتصبح قائدًا في مجال التداول في الأسواق المالية بالذكاء الاصطناعي.
شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في التعلم أكثر يجب أن يزوروا DataGenn AI.
