Sebagai firma perdagangan kuantitatif, Jump Trading membuat model prediktif yang menggunakan data pasar, berita dan peristiwa, serta berbagai sumber data alternatif untuk membuat prediksi terbaik yang mungkin tentang harga aset. Karena pasar kompleks, bising, dan berubah seiring waktu, jarang mungkin untuk mengantisipasi dengan tepat apa yang akan terjadi. Namun menurut Lucas Baker, Kepala R&D LLM di Jump, memprediksi bahkan sedikit lebih baik daripada melempar koin dalam skala besar sudah cukup untuk menghasilkan strategi yang sukses. Baker memimpin penelitian dan pengembangan agentic, dan ia fokus pada membangun agen, harness, dan infrastruktur yang memungkinkan peneliti kuantitatif mengeksplorasi ide-ide mereka dengan lebih luas dan mendalam. Menambahkan GPT-6 Astra secara dramatis memperluas skala dan kompleksitas alur kerja yang dapat diserahkan kepada agen, dari pemrograman sehari-hari hingga studi kuantitatif lanjutan untuk memvalidasi hipotesis baru.
"Dengan seri GPT-6, terutama GPT-6 Astra, Open AI telah membuka tingkat otonomi baru untuk tugas jangka panjang yang memerlukan koordinasi agen yang fleksibel dan ketekunan ekstrem pada alur kerja kompleks. Di mana kami sebelumnya memerlukan bimbingan dan intervensi manusia yang sering, sekarang kami dapat sepenuhnya fokus pada mendefinisikan lingkungan yang aman dan termonitor dengan baik dengan tujuan yang jelas dan membiarkan agen menemukan jalan mereka sendiri."—Lucas Baker, Kepala R&D LLM, Jump Trading
Dari potongan kode pendek hingga analisis komprehensif
Selama setahun terakhir, AI telah berubah dari alat yang membantu, berguna untuk menulis potongan kode satu kali atau menemukan bug kecil, menjadi sistem yang mampu dan serbaguna yang dapat mengembangkan basis kode dan layanan secara mandiri. Sekarang, Baker dan timnya menemukan bahwa AI bekerja paling baik ketika diperlakukan lebih seperti rekan kerja. Peneliti dapat mendefinisikan masalah kunci, lingkungan kerja, dan cara mengevaluasi kualitas dan signifikansi hasil, lalu mengarahkan satu atau banyak agen secara real-time tentang di mana memfokuskan analisis atau pekerjaan mana yang akan dijalankan selanjutnya. Baker mengatakan bahwa dengan GPT-6 Astra, agen sekarang mampu tidak hanya menemukan perubahan yang bermakna dan praktis, tetapi juga menggabungkan dan menumpuk kemenangan-kemenangan tersebut bersama-sama dalam proses perbaikan rekursif. Sepanjang satu tugas jangka panjang, sistem dapat menganalisis temuan-temuannya, menilainya berdasarkan kriteria yang disepakati dari proposal awal, dan secara aktif mengarahkan kembali upayanya alih-alih memerlukan seseorang untuk menganalisis setiap putaran perubahan. Seperti yang ia katakan, "Anda dapat mendefinisikan sesuatu yang perlu berjalan selama berhari-hari—perlu menarik dari banyak sumber data, perlu membuat panggilan halus tentang apa yang penting dan apa yang tidak, dan perlu saling terkaitkan semuanya—untuk menciptakan analisis komprehensif yang benar-benar berfungsi sekarang," katanya.
Menjaga penilaian manusia di pusat
Jump Trading bekerja di setiap horizon waktu dan kelas aset. Setiap langkah dalam proses ini kompleks, dan dalam industri yang sangat diatur seperti keuangan, kesalahan dapat memiliki konsekuensi finansial dan kepatuhan. Baker mengatakan bahwa sangat penting untuk menyadari risiko yang timbul dari mempercayakan pekerjaan kepada AI, tetapi juga bahwa kecerdasan agentic dapat diterapkan untuk meningkatkan kualitas, keamanan, dan pemantauan, bukan hanya menambahkan fitur. Desain sistem yang kuat dan batas-batas, batasan yang jelas, infrastruktur yang mempromosikan steerability dan observability, serta tinjauan manusia atas perubahan membantu tim Jump Trading memastikan bahwa alur kerja yang didukung AI siap untuk diskalakan dalam lingkungan yang diatur.
"Jika Anda memiliki lingkungan yang aman di mana agen atau sistem bebas menghasilkan output apa pun yang dibutuhkannya, tetapi juga ada proses tinjauan manusia di akhirnya di mana validasi kritis terjadi dengan penerimaan manusia, itulah yang memberi kami kepercayaan," katanya. Sebagai contoh, jika agen menghasilkan sinyal perdagangan, itu dibatasi dan ditinjau dengan cara yang sama seperti output apa pun: sebagai sinyal, biasanya informatif tetapi berpotensi salah, dan diintegrasikan...
Entitas Kunci: Co...
FAQ Q: Bagaimana Jump Trading menggunakan AI dalam penelitian kuantitatif?
FAQ A: Jump Trading menggunakan GPT-6 Astra dari OpenAI untuk menskalakan penelitian kuantitatif dengan memungkinkan alur kerja AI jangka panjang yang menggabungkan beberapa sumber data dengan tinjauan manusia. Agen AI membantu dalam pemrograman, validasi hipotesis, dan perbaikan rekursif model, sementara pengawasan manusia memastikan kepatuhan dan kualitas dalam lingkungan yang diatur.
Sumber: OpenAI Blog · Diringkas oleh HeadlinesBriefing