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 تحسينهم بدقة لتحقيق تنبؤات تجارية ربحية وتحقيق صفقات سوق. باستخدام تعلم التعزيز من التغذية الراجعة البشرية (RLHF)، دقة تنبؤات التجارة للوكلاء تتحسن باستمرار. حاليًا، شركة DataGenn AI في proceso من جمع الأموال لدعم نموها المستمر وابتكارها في صناعة الخدمات المالية.

بنجامين حاصل على درجة البكالوريوس في التمويل من جامعة سنترال فلوريدا. وقد تاجر شخصيًا بمليارات الدولارات في الأسهم والعملات الرقمية، وسيطر على ديناميات السوق مع آلاف الساعات في تتبع أسعار الوقت الحقيقي. كمطور تكنولوجيا إنترنت محترف منذ عام 2001، بنجامين هو أيضًا خبير في SEO الذي kiếm أكثر من 20 مليون دولار في الأرباح عن طريق عكس تحديثات خوارزمية البحث جوجل.

أنت رائد أعمال متسلسل، هل يمكنك مشاركة بعض الإنجازات معنا من مسيرتك المهنية؟

هناك العديد من الإنجازات لأنني كنت أدير الشركات كرائد أعمال منذ كنت في سن 6 أو 7. أنا أحب التعلم بشكل مطلق. المسار والعملية التعليمية يشربان عطشي للمعرفة والحكمة. تطوير مجتمع مدونة اجتماعية وإدارة شركة كمسؤول تنفيذي في thoughts.com من 2007-2012 كان تجربة تعليمية كبيرة ومحولة لمسيرتي المهنية. وبالمثل، تداول سوق الأسهم بشكل كبير بعد ذلك كان تجربة تعليمية مهمة أثرّت عليّ في النهاية في العمل على وكلاء التداول التوليفي في DataGenn AI. وأخيرًا، الانتقال الأخير من العمل على SEO للألعاب الإلكترونية إلى تحسين النماذج اللغوية الكبيرة ودراسة أساسيات التعلم الآلي كان مشوقًا لأنها توفر لي الفرصة لتطوير وكلاء تداول أوتوماتيكيين مدعومين بالذكاء الاصطناعي للأسواق المالية، مما ي实现 رؤية تسارع تأثير الفوائد المركبة، وهي مبدأ أساسي في الأسواق المالية أ坚دت عليه لمدة عشر سنوات.

متى أصبحت مهتمًا بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟

بدأت أтерес بالذكاء الاصطناعي في منتصف عام 2022. بمجرد أن رأيت ما كان يفعله Jasper.ai في ذلك الوقت، غيرت تركيزي اليومي من تسويق SEO للألعاب الإلكترونية إلى استعراض برامج و منصات الذكاء الاصطناعي المتقدمة في ذلك الوقت مثل Jasper AI و ChatGPT.随着 نمو معرفتي خلال عام 2023، وتقدم النماذج اللغوية الكبيرة بسرعة، نمت أيضًا حماسي لبناء تقنيات تداول الأسواق المالية القيمة التي تستخدم قوة النماذج اللغوية الكبيرة والذكاء الاصطناعي.

يمكنك مشاركة قصة نشأة DataGenn AI؟

درست التمويل في الكلية في UCF. أثناء وجودي في الكلية، كنت مهتمًا بشكل خاص بالأسواق المالية. في عام 2012، كان لدي رؤية محددة ومفصلة لتقنية جديدة كنت أنوي اختراعها في ذلك الوقت، والتي أسميها “تعدين رأس المال الرقمي”. الفكرة مع DCM بسيطة: تسريع تأثير الفوائد المركبة عن طريق مركبة يومية، وبالتالي تعدين رأس المال رقميًا على مدار 252 يومًا للتداول في السوق المالية كل عام.

يمكنك شرح كيفية عمل DataGenn INVEST باستخدام نموذج Gemini و MoE لتنبؤ حركات التداول اليومية؟

يمكنني تقديم نظرة عامة عالية المستوى للأدوات التي نستخدمها في DataGenn AI، ولكن لا أستطيع التعليق على التفاصيل المحددة في هذا الوقت. باختصار: مع DataGenn INVEST، نستخدم نماذج لغة متقدمة ووكلاء محددين بناءً على هيكل MoE.

ما هي المزايا الخاصة لاستخدام RLHF (تعلم التعزيز من التغذية الراجعة البشرية) في تدريب وكلاء التداول؟

RLHF ضروري في تدريب النموذج على التعلم الإجابة الصحيحة و/أو تقديم أنواع محددة من الاستجابات بناءً على التغذية الراجعة. من خلال استخدام RLHF مع تنبؤات وكلاء التداول والصفقات السوقية المنفذة، يمكننا تحسين دقة كل وكيل من حيث تنبؤات التداول والصفقات السوقية مع مرور الوقت والتحديثات المتكررة. RLHF يساعد أيضًا في الكفاءة وتنمية الوكلاء لفهم النفاسة وتنفيذ المهام المعقدة.

كيف تدمج DataGenn البيانات في الوقت الحقيقي من مصادر متعددة في استراتيجية التداول؟

في مرحلتنا الحالية من اختبار النماذج واختبار أداء وكلاء التداول، لدينا وكيل في مرحلة ألفا للتداول الذي يستخدم بيانات في الوقت الحقيقي من AlphaAdvantage. لدينا أيضًا وكيل في مرحلة بيتا للتداول الذي يستخدم Pinescript على TradingView للاختبار. نحن نجرى أبحاثًا حاسمة ونتحقق من تنبؤات وكلاء التداول والصفقات السوقية. في الإنتاج، سنستخدم محطة بلومبرغ للتداول والبيانات السوقية والاخبار الهامة، إلخ.

كيف يضمن DataGenn INVEST دقة وثبات تنبؤات التداول في الأسواق المالية المتقلبة؟

نحن نبني ونتحقق ونتجرب استراتيجيات خوارزمية وكلاء التداول وآليات السلامة باستخدام معايير الصناعة المالية مثل أوامر وقف الخسارة لتقليل مخاطر الانخفاض وأوامر وقف الخسارة المتحركة لتحقيق الأرباح المتزايدة وتأمين المكاسب التجارية. نحن نأخذ الذكاء الاصطناعي المسؤول على محمل الجد ونحن ملتزمون ببناء أنظمة الذكاء الاصطناعي بأمان، سواء كانت للاسواق المالية أو لأبحاث الصناعة الدوائية.

كيف تري تغيير وكلاء التداول الأوتوماتيكيين مثل DataGenn INVEST للمناظر في الأسواق المالية؟

وكلاء DataGenn INVEST هم محدثون. حجم عوائد المحفظة التي ستحققها وكلاء التداول في DataGenn INVEST لا يمكن تصوره في عالم الاستثمار الحالي والمحترف. 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 نبني أنظمة وكلاء التداول في DataGenn INVEST بشكل صحيح وهم يكسبون أرباحًا متكررة في الأسواق المالية مع التركيز على تسريع الفوائد المركبة من خلال المركبة اليومية. هذا إنجاز كبير حققناه من خلال العمل الجاد والمثابر عليه لتصبح قادة التداول في الأسواق المالية التوليفية.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يمكنهم زيارة DataGenn AI.