Marinإجابة قصيرة: لقد قمنا ببناء محفظة تداول حية بالذكاء الاصطناعي عن طريق تصدير كشوفات Myfxbook من ثلاثة حسابات مزودين تعمل بخوارزمية Architect Algo، ورفعها إلى Claude مع بيانات OHLC لمدة دقيقة واحدة لكل رمز متداول، وطلبنا منه تجميع مزيج لا تصل فيه التراجعات (drawdowns) إلى ذروتها في نفس الوقت. تعمل النتيجة على سبعة رموز عبر استراتيجيتين في حساب BlackBull Markets بقيمة 1,000 دولار، وبعد حوالي شهرين ونصف، أظهرت ربحاً بنسبة 8.5%، وبمعدل شهري متوسط قدره 2%، وبحد أقصى للخسارة العائمة بلغ 12%. بلغت تكلفة تشغيل جانب OpenAI للروبوت 4 دولارات طوال تلك الفترة، وهو ما فاجأني أكثر من العوائد نفسها.
تظهر كلمة الذكاء الاصطناعي (AI) في كل مستشار خبير جديد يتم رفعه على سوق MQL5 هذه الأيام. وفي معظم الأوقات، لا يشرح أحد ما يفعله فعلياً. لذا دعني أريك نموذجاً حقيقياً، وما يساهم به طبقة الذكاء الاصطناعي، وما هي تكلفة استمراره في العمل.
ما اختبرناه، وما لم نختبره
الدقة في تحديد النطاق أمر مهم هنا، لأن عبارة “استخدمنا الذكاء الاصطناعي” هي بالضبط نوع الادعاءات التي يتم المبالغة فيها.
بدأ الحساب التداول في نهاية أبريل. وبحلول 10 يوليو، كان يعمل منذ ما يقرب من شهرين ونصف. حساب واحد، 1,000 دولار، سبعة رموز، استراتيجيتان، ووسيط واحد.
أشياء لا يمكنني إخبارك بها:
- كيف يتصرف هذا عبر دورة سوق كاملة. شهران ونصف هي مجرد لقطة زمنية.
- ما إذا كانت المحفظة التي اقترحها Claude تتفوق على محفظة كنت سأختارها يدوياً. لم نقم بتشغيل مجموعة ضابطة.
- كيف تؤدي طبقة تأكيد الذكاء الاصطناعي أداءها أثناء حدث تقلب حقيقي.
- كيف تبدو تكلفة OpenAI عند زيادة وتيرة التداول أو عند استخدام محفظة أكبر.
النقطة الثانية تقلقني. شعرت أن الطريقة كانت صارمة أثناء تنفيذها، وما زلت أعتقد أنها كانت أفضل من التخمين، لكن “أفضل من التخمين” هو معيار أقل من “مثبت”.
النتائج الحية حتى الآن
| المقياس | النتيجة |
| حجم الحساب | $1,000 |
| الوسيط | BlackBull Markets |
| مؤخراً، بدأت الملكية تعود نحو الرصيد، وهو ما يبدو عليه التعافي في هذا النوع من الأنظمة. | نهاية أبريل |
| المدة عند المراجعة | حوالي شهرين ونصف |
| إجمالي الربح | 8.5% |
| المعدل الشهري المتوسط | حوالي 2% |
| أقصى خسارة عائمة | 12% |
| الرموز المتداولة | 7 |
| الاستراتيجيات التي تعمل | 2 (Vigorous AI و Sharpshooter AI) |
| إنفاق OpenAI API | $4 |
تم تتبع الرصيد والملكية معاً عن كثب حتى نهاية مايو. ثم انفصلا: بدأت الملكية (equity) في الانخفاض بينما استمر الرصيد في الارتفاع.
هذا التباعد هو قصة هذا الحساب بأكملها، لذا يستحق التوضيح.
قراءة الفجوة بين الرصيد والملكية
الرصيد المتزايد مع الملكية المتناقصة يعني أن الروبوت لا يزال يغلق الصفقات بربح بينما تتحرك مجموعة من المراكز المفتوحة ضده. كلا الأمرين صحيحان في آن واحد، مما يربك الأشخاص الذين ينظرون إلى خط واحد فقط.
More recently the equity has been moving back toward the balance, which is what recovery looks like on this kind of system.
هل كنت قلقاً؟ ليس بشكل خاص، وأريد أن أوضح السبب بدلاً من مجرد التأكيد. نحن نشغل سبعة رموز على حساب بقيمة 1,000 دولار، وهو ما يمثل تعرضاً متزامناً كبيراً لهذا الحجم. الخسارة العائمة هي حالة متوقعة وليست استثناءً. السؤال الذي يهمني هو ما إذا كان الرصيد سيستمر في الارتفاع خلال ذلك، لأن هذا يخبرني أن الاستراتيجية لا تزال تجد وتغلق الصفقات الرابحة بينما تنتظر السلة المفتوحة.
ومع ذلك، إليكم الوزن المعاكس الصادق. “الخسارة العائمة طبيعية” هي أيضاً الجملة التي يقولها كل متداول لنفسه قبل أن تتوقف السلة عن التعافي. السبب في أنني أقبل ذلك هنا هو أن حسابات المزود نفسه تظهر نفس النمط، وليس لأن العبارة تبدو مطمئنة.
تضمنت أحدث صفقاتنا المغلقة سلة من مراكز AUD/NZD التي أغلقت بربح. المفتوحة وقت المراجعة: AUD/NZD مرة أخرى، NZD/USD، و EUR/JPY، معظمها فُتحت مؤخراً، مع وجود صفقة واحدة تعمل منذ حوالي أسبوعين. هذا الملف الزمني مقبول بالنسبة لي، بشكل أساسي لأن الرموز الأخرى تستمر في المساهمة بينما تظل تلك المراكز مفتوحة.
ما تظهره حسابات المزود نفسه
قبل الالتزام برأس المال، راجعت الحسابات المتتبعة المنشورة على موقع Responsible Forex Trading، حيث يوجد Architect Algo.
| حساب المزود | الحجم | ملاحظات |
| Vigorous OpenAI Version | $3,000، بدأت في أكتوبر 2025 | حوالي 35% ربح، 7 أصول متداولة |
| Vigorous AI | $500 | حساب أصغر يعمل بنفس النهج |
| Sharpshooter OpenAI | غير مذكور | الاستراتيجية الثانية في العائلة |
| Architect Vigorous AI 18 Pairs | $1,000 | تضاعف إلى حوالي $3,000، تراجع أعمق، 18 رمزاً |
| Sharpshooter AI Low Risk | غير مذكور | نسخة متحفظة |
معظمها كانت في خسارة عائمة وقت نظري إليها. ليس واحداً أو اثنين: بل معظمها.
هذا الاتساق هو ما طمأنني. عندما يظهر نمط عبر حسابات المطور وحساباتنا في آن واحد، فإنه يكون خاصية للنظام وليس شيئاً يسير بشكل خاطئ في جهازنا. الحساب الذي يتداول 18 زوجاً أظهر أعمق تراجع في المجموعة، وهو ما يتوافق تماماً مع المنطق: المزيد من الرموز المتزامنة، المزيد من التعرض المفتوح المتزامن.
من الجدير بالذكر صراحةً، بما أن المورد ذكر ذلك بنفسه في مدونته: الذكاء الاصطناعي لا يلغي الخسائر، ولا يوجد نظام تداول يفعل ذلك. أنا أقدر المطور الذي يكتب ذلك صراحةً.
المشكلة التي فرضت هذا الأسلوب
إليك القيد الذي شكل كل شيء.
تقوم طبقة الذكاء الاصطناعي في Architect Algo بقراءة معنويات السوق في الوقت الفعلي. لا يمكن إعادة بناء المعنويات في الوقت الفعلي تاريخياً، مما يعني أن هذا الروبوت لا يمكن اختباره تاريخياً (Backtesting) بأي طريقة ذات معنى. فليس لدى مختبر الاستراتيجية (Strategy Tester) أي شيء لإعادة تشغيله.
بالنسبة لمتداول منهجي، هذا أمر مربك حقاً. فالاختبار التاريخي هو الطريقة التي نحدد بها عادةً الرموز والإعدادات التي تنتمي معاً. وبإزالته، ستجد نفسك أمام التخمين أو التداول الحي بأموال حقيقية بينما تحاول فهم الأمر.
لذا جربنا شيئاً آخر: استخدام البيانات الحية الموجودة بالفعل، من حسابات المطور الخاصة، وتحليلها بشكل صحيح.
كيف بنينا المحفظة باستخدام Claude
هذا هو الجزء الذي أعتقد أنه يستحق النسخ فعلياً، لذا سأقدم الخطوات كما قمنا بها.
الخطوة 1: تصدير الكشوفات الخام: قمنا بسحب كشوفات الرصيد من Myfxbook لثلاثة من حسابات الذكاء الاصطناعي، اثنان يعملان بنظام Vigorous وواحد يعمل بنظام Sharpshooter AI.
الخطوة 2: تحديد ما أردناه: لم يكن الهدف هو تحقيق أقصى عائد. بل كان مزيجاً حيث لا تقع الرموز والاستراتيجيات في خسارة عائمة معاً، أو على الأقل لا تصل إلى أسوأ حالات التراجع (Drawdowns) في نفس اللحظة. أي ارتباط الألم، بدلاً من ارتباط العوائد.
الخطوة 3: الرفع والطلب: تم إرسال الكشوفات إلى Claude مع توضيح هذا الهدف.
الخطوة 4: إدراك أن المحاولة الأولى لم تكن كافية: هذا هو الجزء المفيد. لم تكن كشوفات الرصيد وحدها كافية، لأن النموذج يمكنه رؤية متى انخفضت حقوق الملكية (Equity) ولكن ليس لديه سياق سوقي يشرح السبب. بدون بيانات السعر، لم يكن بإمكانه تحديد أين حدثت ذروة التراجع فعلياً أو ما إذا كانت استراتيجيتان تعانيان من نفس الحركة الأساسية.
الخطوة 5: إضافة الطبقة المفقودة: قمنا برفع بيانات OHLC (الافتتاح، الأعلى، الأدنى، الإغلاق) لمدة دقيقة واحدة لكل رمز يظهر في تلك الكشوفات. لقد غير ذلك جودة التحليل بشكل كبير. فجأة، استطاع النموذج ربط فترات التراجع بسلوك السعر الحقيقي.
If you want that data yourself, the Historical Data app on the Algo Trading Space site under Software provides it. Click through to the raw data and download OHLC for whichever timeframe you need. We built that tool for our own work, and it turned out to be the piece that made this whole exercise function.
الخطوة 6: قراءة النتائج. أنتج Claude لوحة تحكم للمحفظة، والتي تجاوزت بصدق توقعاتي من المحادثة. ثماني تركيبات عليا، قابلة للتبديل، لكل منها طابعها الخاص:
| نوع المحفظة | الطابع |
| أدنى تراجع | أكثر التركيبات تحفظاً، بدون تعرض للذهب |
| حقوق ملكية سلسة | تعطي الأولوية لشكل المنحنى على العائد الخام |
| متنوعة | أوسع انتشار عبر الرموز والاستراتيجيات |
| عدوانية | أعلى ملف عائد، يتضمن الذهب |
تغيير التبديل بينهم غير الروبوتات التي تظهر في الاختيار. ظهر الذهب في النسخة العدوانية واختفى من نسخة أدنى تراجع، وهو ما تتوقعه تقريباً، وكان بمثابة فحص منطقي جيد بأن التحليل لم يكن عشوائياً.
الخطوة 7: الاختيار. انتهى بنا المطاف بمزيج من Vigorous وSharpshooter يعملان على رموز مختلفة. سبعة في المجمل، على ألف دولار.
ما تفعله طبقة الذكاء الاصطناعي أثناء التداول
تم استخدام Claude لبناء المحفظة. أما الروبوت نفسه فيستخدم تكاملاً منفصلاً، ولا ينبغي الخلط بينهما.
لتفعيل وظيفة الذكاء الاصطناعي، عليك تزويد مفتاح API الخاص بك، سواء من OpenAI أو Claude. بعد ذلك، يتواصل المستشار الخبير مع تلك الخوادم أثناء التشغيل.
بالنظر إلى سجلات علامة تبويب الخبراء (Experts) في MetaTrader، إليك التسلسل الفعلي:
- يقرأ المستشار الخبير (EA) الأخبار الحية من Investing.com
- يقوم بتجميع وثيقة معنويات السوق مما يجده
- قبل دخول صفقة أو إضافة مركز، يطلب التأكيد من النموذج
- يتلقى الموافقة أو الرفض، ويتصرف بناءً على ذلك
لذا فإن الذكاء الاصطناعي لا يولد الإشارات، بل يقوم بفلترتها. المنطق الأساسي لا يزال يأتي من Vigorous وSharpshooter، وهما استراتيجيتان يعرفهما متابعو قناتنا بانتظام منذ سنوات. ما تغير هو أن فحص المعنويات أصبح الآن يقع بين الإشارة والتنفيذ.
أجد أن هذا الإطار أكثر صدقاً من وصفه بـ “روبوت تداول ذكاء اصطناعي”، مما يوحي بأن النموذج هو من يقوم بالتداول. هو لا يفعل ذلك، بل يصوت على ما إذا كان ينبغي للاستراتيجية الحالية الاستمرار.
التكلفة الفعلية
هذا هو الرقم الذي يسأل عنه الناس أولاً، عادةً لأنهم يفترضون أنه سيكون باهظاً.
خلال أكثر من شهرين من التشغيل المستمر، أنفق مفتاح API الذي أنشأته لهذه المحفظة $4 فقط.
| البند | التكلفة |
| إنفاق OpenAI API، لأكثر من شهرين | $4 |
| كحصة من حساب الـ $1,000 | أقل من 0.5% |
| المعادل الشهري | أقل من $2 |
هذا أقل من ثمن كوب قهوة في الشهر، وأقل بكثير من تكلفة استضافة الـ VPS التي يعمل عليها المنصة.
هناك تحذيران قبل أن يضع أي شخص ميزانية حول هذا الرقم. تتناسب التكلفة مع عدد مرات استعلام الروبوت عن النموذج، لذا فإن الإعداد عالي التردد أو المحفظة الأكبر ستستهلك المزيد. كما أن تسعير واجهة برمجة التطبيقات (API) يتم تحديده من قبل المزود، وليس من قبل المستشار الخبير (EA)، لذا يمكن أن يتغير دون سابق إنذار.
ومع ذلك، فإن الافتراض بأن دمج الذكاء الاصطناعي يجعل تشغيل الاستراتيجية مكلفاً لم يصمد أمام الواقع عند مراجعة الفاتورة.
إعداد الوسيط
نحن ندير هذا على BlackBull Markets، وقد تداولنا معهم لمدة عامين إلى ثلاثة أعوام عبر حسابات متنوعة.
ما يعجبني في هيكلهم:
- لا يوجد حد أدنى للإيداع في الحساب القياسي، مما يناسب الاختبار بأحجام صغيرة
- رافعة مالية تصل إلى 1:500
- لا توجد عمولة على الحساب القياسي، مع 3 دولارات لكل لوت في حساب Prime raw spread
- شروط Prime قوية إذا كنت تتداول بشكل متكرر بما يكفي لتبرير نموذج العمولة
تفصيل عملي واحد يهم أكثر مما يبدو: تقع خوادم التداول الخاصة بهم في لندن. إذا كنت تشغل هذا أو أي شيء مثله، فاختر استضافة قريبة من ذلك الموقع. الخادم الموجود في نيويورك والذي يتحدث مع وسيط في لندن يسبب تأخراً في الاستجابة دون سبب.
ما الذي قد يحدث من خطأ
السبعة رموز على ألف دولار هي المخاطرة التي سأراقبها، وليس مكون الذكاء الاصطناعي.
- تداخل التراجعات (Drawdowns) في كل الأحوال: تفترض طريقة المحفظة الكاملة أن توقيت التراجع التاريخي يخبرك بشيء عن التوقيت المستقبلي. الارتباطات تتغير، خاصة خلال أحداث تقليل المخاطر (risk-off) عندما يتحرك كل شيء معاً بغض النظر عما اقترحه الماضي.
- أن يكون الحساب صغيراً جداً بالنسبة للتعرض للمخاطر: خسارة عائمة بنسبة 12% على 1,000 دولار هي 120 دولاراً. في التخصيص الأكبر، تبدو نفس النسبة المئوية مختلفة تماماً، وتزداد الرغبة في التدخل.
- مشكلات مفتاح API: إذا انتهت صلاحية المفتاح، أو وصل إلى حد الإنفاق الأقصى، أو واجه المزود انقطاعاً في الخدمة، فإن طبقة التأكيد ستتوقف عن الاستجابة. من المهم فهم كيفية تصرف المستشار الخبير (EA) الخاص بك في هذا الموقف قبل حدوثه.
- الثقة المفرطة في لوحة البيانات: أنتج Claude تحليلاً، وليس تنبؤاً. لقد نظم المعلومات التي قدمناها عن الماضي. هذا أمر قيم ولكنه ليس استشرافاً للمستقبل، وأفضل قول ذلك بدلاً من ترك كلمة الذكاء الاصطناعي تقوم بعمل لم تستحقه.
- تحيز اختيار حساب البائع: اخترنا ثلاثة حسابات من المجموعة المنشورة من قبل المطور. الحسابات المنشورة هي، بطبيعتها، الحسابات التي يختار المطور نشرها.
هل سأفعل ذلك مرة أخرى؟
نعم، مع التركيز على الطريقة أكثر من النتيجة المحددة.
استخدام نموذج لغوي كبير (LLM) لتنظيم بيانات الأسهم الحية مقابل سجل الأسعار حل مشكلة حقيقية: كيفية بناء محفظة منطقية عندما لا يمكن إجراء اختبار خلفي (backtest) للنظام الأساسي. هذا النهج ينتقل إلى الروبوتات الأخرى، والاستراتيجيات الأخرى، والقيود الأخرى. تكلفة التشغيل البالغة 4 دولارات والربح بنسبة 8.5% أمر جيد، رغم أن شهرين ونصف يخبرانني بالقليل نسبياً، وسأتعامل مع أي شخص يدعي خلاف ذلك بشك.
ما سأغيره في المرة القادمة هو إضافة مقارنة. بناء محفظة واحدة من خلال تحليل الذكاء الاصطناعي وأخرى من خلال تقديري الخاص، ثم تشغيل كليهما، سيخبرنا بشيء لا يمكن للإعداد الحالي إخبارنا به.
إذا كنت تريد مواصفات الروبوت الأساسي، فإن صفحة Architect Algo تغطي ذلك بشكل منفصل.
الأسئلة الشائعة
هل أحتاج إلى مفتاح API من كل من OpenAI وClaude؟
لا. يتصل المستشار الخبير بمزود واحد، وأنت تختار أيهما. استخدمنا مفتاح OpenAI لدمج التداول الحي في هذا الحساب، بينما تولى Claude بناء المحفظة كتمرين منفصل تماماً خارج المنصة. قم بإنشاء المفتاح من وحدة تحكم المطور الخاصة بالمزود، وأضف تفاصيل الفواتير، ثم الصقه في إعدادات المستشار الخبير. حافظ على سرية المفتاح، لأن أي شخص يمتلكه يمكنه الإنفاق من رصيد حسابك لدى ذلك المزود.
هل يمكن اختبار روبوتات تداول الذكاء الاصطناعي (Backtesting) مثل المستشارين الخبراء العاديين؟
ليس عندما يقرأ مكون الذكال الاصطناعي معنويات السوق الحية، لأن هذه المعلومات لا يمكن إعادة بنائها لفترة تاريخية. لا يمتلك ‘اختبار الاستراتيجية’ (Strategy Tester) بيانات المعنويات لإعادة تشغيلها، لذا فإن أي اختبار خلفي سيقيم الاستراتيجية الأساسية بدون طبقة الفلتر الخاصة بها. يجب على المتداولين الذين يقيمون هذه الفئة إعطاء وزن أكبر بكثير للنتائج الحية الموثقة والاختبار الأمامي مقارنة بالأداء المحاكي، والتعامل مع أي روبوت ذكاء اصطناعي يعلن عن اختبارات خلفية طويلة بشكوك مناسبة حول ما تم اختباره بالفعل.
ماذا يحدث إذا نفدت رصيد حساب OpenAI الخاص بي في منتصف التداول؟
يعتمد السلوك على كيفية برمجة المطور لآلية الاحتياط. بعض الأنظمة توقف عمليات الدخول الجديدة وتدير المراكز الحالية بمنطقها القياسي؛ بينما قد تستمر أنظمة أخرى في التداول دون خطوة التأكيد. لا يوجد نظام خاطئ بطبيعته، رغم أن الفرق يهم مخاطرك بشكل هائل. اسأل البائع مباشرة قبل البد أنه يعمل بشكل حي، وقم بتعيين تنبيه للفواتير على حساب API، واختبر السيناريو عمداً على حساب تجريبي بدلاً من اكتشافه أثناء مركز تداول حي.
ما هي البيانات التاريخية التي أحتاجها لهذا النوع من تحليل المحفظة؟
استخدمنا بيانات OHLC لمدة دقيقة واحدة تغطي كل رمز يظهر في كشوف الحساب، مما منح النموذج دقة كافية لتحديد فترات التراجع مقابل سلوك السعر الفعلي. قد تعمل البيانات ذات الدقة المنخفضة مع الاستراتيجيات الأبطأ، وإن كانت ستؤدي إلى عدم وضوح توقيت عمليات التراجع القصيرة. يوفر تطبيق البيانات التاريخية (Historical Data) على موقع Algo Trading Space بيانات OHLC خام قابلة للتحميل عبر الرموز والأطر الزمنية، وهي البيانات التي سحبناها لهذا التحليل تحديداً.
هل حساب بقيمة 1,000 دولار كافٍ لتشغيل سبعة رموز؟
لقد نجح الأمر هنا، مع حد أقصى للخسارة العائمة بنسبة 12%، رغم أنني أعتبر ذلك الحد الأقصى بدلاً من كونه توصية. كل رمز إضافي يزيد من التعرض المفتوح المتزامن، وقد أظهر حساب البائع الذي يشغل 18 زوجاً تراجعاً أعمق بشكل ملحوظ. على المتداولين الذين لا يشعرون بالراحة عند رؤية نسبة من رصيدهم بالرقم المزدوج وهي تحت الماء أن يشغلوا عدداً أقل من الرموز أو يستخدموا رصيداً أكبر. ركز على حجم التراجع الذي يمكنك تحمله بدلاً من العائد الذي تريده.
كيف يختلف هذا عن سؤال ChatGPT عن أفكار التداول؟
بشكل جوهري. لم نطلب من أي نموذج التنبؤ بالأسعار أو اقتراح نقاط الدخول. كانت المهمة هي تنظيم البيانات التي نمتلكها بالفعل: منحنيات حقوق ملكية حقيقية من حسابات حية، مmapped مقابل تاريخ السعر الحقيقي، للعثور على مجموعات لم تتداخل أسوأ فتراتها. هذه مشكلة تحليلية وليست مشكلة تنبؤ، وهو ما يتوافق مع ما تبرع فيه النماذج اللغوية بالفعل. أما طلب التنبؤات السوقية فهو نشاط مختلف بسجل أداء أضعف بكثير.
إن متتبع الحساب (Account Tracker) المستخدم في هذا المقال متاح حالياً لأعضاء VIP Club، إلى جانب نتائج التداول الحية، والرؤى المبكرة، والدعم ذو الأولوية. نحن نجهز اشتراكاً مستقلاً للمتداولين الذين يريدون المتتبع دون الوصول الكامل إلى VIP. إذا كنت تفضل بناء محفظة وتكوينها من أجلك، فإن الإعداد المتميز لدينا يغطي اختيار الاستراتيجية، وتجهيز حساب الوسيط، واستضافة VPS، وتكوين MetaTrader.
إفصاح: قد يكسب Algo Trading Space عمولة من بعض الروابط في هذه الصفحة. هذا لا يغير أرقامنا أو نتائجنا أو استنتاجاتنا.
تحذير من المخاطر: ينطوي تداول المنتجات ذات الرافعة المالية على مخاطر عالية لفقدان المال بسرعة. دمج الذكاء الاصطناعي لا يزيل المخاطر أو يمنع الخسائر أو يضمن النتائج. الأرقام الواردة هنا مستمدة من حساب واحد بقيمة 1,000 دولار تم تداوله لمدة شهرين ونصف تقريباً، وهي فترة قصيرة جداً لإثبات الموثوقية. الأداء السابق لا يشير إلى النتائج المستقبلية. تداول فقط برأس مال يمكنك تحمل خسارته. لا يوجد شيء في هذه الصفحة يشكل نصيحة استثمارية.
