Im Kryptowährungshandel erstellen Analysten mit großer Fangemeinde (bekannt als Influencer oder „Big Vs“) täglich professionelle Marktanalysen. Ihre Informationsflüsse mögen zwar mysteriös erscheinen, doch dahinter steckt eine klare Datenverarbeitungslogik. Heute erklären wir diesen Prozess vollständig und zeigen Ihnen, wie Sie mithilfe von Workflow-Visualisierungsknoten auf der Inventor-Plattform Ihr eigenes professionelles Handelsanalysesystem erstellen.

Übersicht über die Systemarchitektur

Dieser Workflow basiert vollständig auf den visuellen Knoten des Inventor-Workflows, ohne dass komplexer Code geschrieben werden muss. Die Kernidee ist:Datenerfassung → Technische Analyse → Stimmungsanalyse → KI-integrierte Analyse → Automatisierter PushDer gesamte Prozess kann durch Ziehen von Knoten und Konfigurieren von Parametern abgeschlossen werden, sodass auch nicht-technisches Personal problemlos ein professionelles Transaktionsanalysesystem erstellen kann.

Schritt 1: Erstellen Sie die Datenerfassungsebene

1. Richten Sie einen Timer-Triggerknoten ein

Knotentyp：Zeitplan-Trigger

Dieser Knoten stellt den Ausgangspunkt des gesamten Systems dar. Er sorgt dafür, dass der Analyseprozess in festgelegten Zeitintervallen automatisch gestartet wird, um die hohe Frequenz und Aktualität der Analyse sicherzustellen.

2. Erstellen Sie eine technische Datenerfassung mit mehreren Zeitrahmen

Der Workflow setzt drei MarketInfo-Knoten ein, um Daten in unterschiedlichen Zeitdimensionen zu erhalten:

Parameterbeschreibung：

• period：K-Linien-Zyklus, 15 Minuten, 1 Stunde, 1 Tag
• limit: 200: Erhalten Sie 200.000 Zeilen, genug für die technische Analyse
• $vars.pair：Verwenden Sie Variablen zum Speichern von Handelspaaren, was den Wechsel der Analyseziele erleichtert. Als externe Parameter der Strategie können Sie sie auf die Varianten einstellen, die Sie interessieren.

3. K-Line-Datenstandardisierungsknotengruppe

Die folgenden drei Codeblöcke verarbeiten jeweils die K-Line-Daten verschiedener Zeitrahmen:

Code 1 (15 Minuten Datenverarbeitung)：

const result = [];
const data = $input.first().json.result || [];

data.forEach(item => {
  result.push({
    timeframe: "15m",
    candles: item
  });
});

return result;

Code 2 (1 Stunde Datenverarbeitung)：

const result = [];
const data = $input.first().json.result || [];

data.forEach(item => {
  result.push({
    timeframe: "1h", 
    candles: item
  });
});

return result;

Code 3 (Tägliche Datenverarbeitung)：

const result = [];
const data = $input.first().json.result || [];

data.forEach(item => {
  result.push({
    timeframe: "1d",
    candles: item
  });
});

return result;

Standardisierung：

• Fügen Sie den Daten jedes Zeitrahmens eine eindeutige Kennung hinzu
• Einheitliche Datenstruktur zur Erleichterung der anschließenden KI-Analyse und -Identifizierung
• Sicherstellung der Konsistenz des Datenflusses

4. Datenzusammenführungsknoten

Knotentyp:Verschmelzen
Modell: Anfügemodus, füge die Daten der drei Zeitrahmen nacheinander zusammen

Dieser Knoten integriert K-Line-Daten aus allen Zeitrahmen in ein einheitliches Datenpaket und bietet eine vollständige technische Datengrundlage für die KI-Analyse.

5. Aggregierter K-Line-Datenverarbeitungsknoten

Knotentyp：Code Standort: Befindet sich nach dem Zusammenführungsknoten und ist für die Integration der K-Line-Daten mehrerer Zeitrahmen verantwortlich

Kerncode：

const allCandles = [];

for (const item of items){
  allCandles.push(item.json)
}

return [{
  json:{
    allCandles
  }
}];

Code-Funktionsanalyse：

• Datenaggregation: Durchlaufen Sie alle vom Zusammenführungsknoten übergebenen Datenelemente und sammeln Sie die standardisierten Daten jedes Zeitrahmens inallCandlesIm Array
• Einheitliche Struktur: Kombinieren Sie die K-Line-Daten von drei Zeitrahmen (15 Minuten, 1 Stunde, 1 Tag) in einem einzigen Datenpaket
• Formatstandardisierung: Ausgabe einer einheitlichen JSON-Struktur, die vollständige K-Line-Informationen für alle Zeitrahmen enthält

Schritt 2: Verarbeitungsebene der Stimmungsanalyse

1. Stellen Sie Knoten zur Nachrichtendatenerfassung bereit

Knotentyp: HTTP-Anforderung (HTTP-Anforderung)

Detaillierte Konfiguration：

{
  "parameters": {
    "method": "GET",
    "url": "https://newsapi.org/v2/everything",
    "sendQuery": true,
    "queryParameters": {
      "parameters": [
        {
          "name": "q",
          "value": "Crypto OR Bitcoin OR Coindesk"
        },
        {
          "name": "from",
          "value": "={{ new Date(Date.now() - 3 * 24 * 60 * 60 * 1000).toISOString().split('T')[0] }}"
        }
      ]
    },
    "sendHeaders": true,
    "headerParameters": {
      "parameters": [{
        "name": "x-api-key",
        "value": "网站申请"
      }]
    }
  }
}

Schlüsselparameteranalyse：

• q参数：Suchen Sie mit der ODER-Logik nach Schlüsselwörtern, um die Abdeckung der wichtigsten Kryptowährungsmedien sicherzustellen
• from参数: Berechnen Sie dynamisch das Datum vor 3 Tagen, um sicherzustellen, dass Sie die neuesten Informationen erhalten
• x-api-key: NewsAPI-Authentifizierungsschlüssel, der registriert werden muss

2. Nachrichtendatenverarbeitungsknoten

Knotentyp：Code

Kerncode：

const articles = $input.first().json.data.articles || [];
const filteredArticles = articles.map(article => ({
  title: article.title,
  description: article.description,
}));
return [{
  json: {
    filteredArticles
  } 
}]

Code-Analyse：

• Extrahieren Sie das von NewsAPI zurückgegebene Artikelarray
• Behalten Sie nur die Titel- und Beschreibungsfelder bei, entfernen Sie redundante Informationen wie Bilder und Links
• Bereiten Sie saubere Textdaten für die anschließende KI-Analyse vor

3. KI-Knoten für die Stimmungsanalyse

Knotentyp：KI-intelligenter Agent LLM-Modell：Claude-Modell

Core-Prompt-Konfiguration：

你是一个专门分析加密货币市场的高智能精准情感分析器。你将使用两部分方法分析提供文本的情感：

短期情感：
- 评估即时市场反应、近期新闻影响和技术波动性
- 确定情感类别："积极"、"中性"或"消极"
- 计算-1（极度消极）到1（极度积极）之间的数值分数
- 提供简洁的理由说明短期情感（针对重大事件和加密货币给出详细回应和适当标题）

长期情感：
- 评估整体市场前景、基本面以及监管或宏观经济因素
- 确定情感类别："积极"、"中性"或"消极"
- 计算-1（极度消极）到1（极度积极）之间的数值分数
- 提供详细的理由说明长期情感（针对重大事件和加密货币给出详细回应和适当标题）

您的输出必须恰好是一个包含两个键的JSON对象："shortTermSentiment"和"longTermSentiment"。每个键的值必须是包含三个键的对象："category"、"score"和"rationale"。不要输出任何额外文本。

现在，分析以下文本并生成您的JSON输出：
{{ JSON.stringify($json.filteredArticles) }}

Schnelle Design-Highlights：

• Klare Unterscheidung zwischen kurzfristigen und langfristigen emotionalen Dimensionen
• Erfordert ein standardmäßiges JSON-Ausgabeformat für eine einfache Weiterverarbeitung
• Enthält ein numerisches Bewertungssystem zur Quantifizierung der Intensität von Emotionen

Schritt 3: KI-Analyse-Engine

1. Datenintegrationsknoten

Knotentyp：Code

Schlüsselcode：

// Initialize containers for each set of data.
const allCandles = [];
let contentData = null;
// Loop over each item from the merge node.
for (const item of items) {
    // If the item has candlestick data, add it to the array.
    if (item.json.allCandles !== undefined) {
        // Assuming item.json.allCandles is an array.
        allCandles.push(...item.json.allCandles);
    }
    // If the item has embedded content (in message.content), store it.
    if (item.json.output !== undefined) {
        contentData = item.json.output;
    }
}
// Return a single item with both candlestick data and content.
return [{
    json: {
        allCandles,
        content: contentData
    }
}];

Integrationslogik：

• K-Line-Daten und Ergebnisse der Stimmungsanalyse zusammenführen
• Bereiten Sie komplette Datenpakete für umfassende KI-Analysen vor
• Stellen Sie sicher, dass die Datenstruktur den endgültigen Analyseanforderungen entspricht

2. Umfassender KI-Knoten für technische Analysen

Knotentyp：KI-intelligenter Agent LLM-Modell：Claude-Modell

Detaillierte Eingabeaufforderungskonfiguration：

## 交易分析指令
**数据结构:**
{{ $vars.pair}}的综合市场数据:
- 技术数据: {{ JSON.stringify($json["allCandles"]) }}
- 情感分析: {{ JSON.stringify($json["content"]) }}

K线格式: 时间框架 ("15m", "1h", "1d") + K线数组
情感: 来自加密货币新闻的短期/长期分析

**分析框架:**
**短期 (15m + 1h 数据):**
- 识别即时支撑/阻力位
- 价格行动信号 + 滞后指标
- 专注入场/出场时机

**长期 (1d + 1h 数据):**
- 主要趋势方向
- 结构性价位
- 更广泛的市场背景

**输出要求:**
**格式:** 纯文本，Telegram HTML样式
**日期:** {{ $vars.pair}}分析 {{ $now }} (格式: mm/dd/yyyy at xx:xxpm)

**结构:**
**现货建议:**
**短期:**
- 操作: [买入/卖出/持有]
- 入场: $X
- 止损: $X
- 目标: $X
- 理由: [2-3句简洁句子涵盖关键信号、指标、情感]

**长期:**
- 操作: [买入/卖出/持有]
- 入场: $X
- 止损: $X
- 目标: $X
- 理由: [2-3句简洁句子涵盖关键信号、指标、情感]

**杠杆建议:**
**短期:**
- 仓位: [做多/做空]
- 杠杆: Xx
- 入场: $X
- 止损: $X
- 目标: $X
- 理由: [2-3句简洁句子涵盖价格行动、确认、情感]

**长期:**
- 仓位: [做多/做空]
- 杠杆: Xx
- 入场: $X
- 止损: $X
- 目标: $X
- 理由: [2-3句简洁句子涵盖价格行动、确认、情感]

**关键指导原则:**
- 每个理由保持在50字以内
- 专注于可操作的洞察
- 消除冗余解释
- 优先考虑高信度信号
- 使用直接、简洁的语言

Prompt-Kernfunktionen：

• Integration technischer Daten und Stimmungsanalyse
• Umfassende Analyse mehrerer Zeitrahmen
• Bietet sowohl Spot- als auch Leverage-Trading-Vorschläge
• Ausgabe-HTML-Format, direkt an Telegram angepasst
• Betonen Sie Einfachheit und Bedienbarkeit

Schritt 4: Intelligentes Push-System

1. Inhaltssegmentierungsknoten

Knotentyp：Code

Segmentierungsalgorithmus：

// 获取输入文本，如果不存在则使用空字符串
const inputText = $input.first().json.output || "";

// 验证输入类型
if (typeof inputText !== "string") {
  throw new Error("Input must be a string");
}

// 删除 "#" 和 "*" 符号
const cleanedText = inputText.replace(/[#*]/g, "");

// 查找 "杠杆建议" 的位置
const leveragedIndex = cleanedText.indexOf("杠杆建议");

// 如果没有找到分割标记，则按原来的方式分割
if (leveragedIndex === -1) {
  const mid = Math.ceil(cleanedText.length / 2);
  const firstHalf = cleanedText.substring(0, mid);
  const secondHalf = cleanedText.substring(mid);
  
  return [
    { json: { blockNumber: 1, content: firstBlock } },
    { json: { blockNumber: 2, content: secondBlock } }
  ];
}

// 根据 "杠杆建议" 分割文本
const firstBlock = cleanedText.substring(0, leveragedIndex).trim();
const secondBlock = cleanedText.substring(leveragedIndex).trim();

// 返回包含两个块的数组
return [
  { json: { blockNumber: 1, content: firstHalf } },
  { json: { blockNumber: 2, content: secondHalf } }
];

Segmentierungsstrategie：

• Identifizieren Sie intelligent das Schlüsselwort „Leverage Suggestion“ für die Inhaltssegmentierung
• Markdown-Symbole automatisch bereinigen, um den Inhalt übersichtlich zu halten
• Beachten Sie die Längenbeschränkung für Telegram-Nachrichten
• Bewahren Sie die logische Integrität des Analyseberichts

2. Telegramm-Push-Knoten

Knotentyp：Telegram

Push-Funktionen：

• Unterstützt das HTML-Format, um das Format des Analyseberichts ansprechend zu halten
• Automatisches Senden in Blöcken, um zu vermeiden, dass einzelne Nachrichten zu lang werden
• Push in Echtzeit, um sicherzustellen, dass Benutzer die Analyseergebnisse so schnell wie möglich erhalten
• Push an eine angegebene Gruppe oder einen bestimmten Kanal

Auf diese Weise haben wir unseren eigenen Analysekanal vervollständigt und können relevante Marktanalysen durchführen und Handelsvorschläge basierend auf den von uns gehandelten Produkten unterbreiten.

Highlights der Kerntechnologie

1. Hochfrequenz-Datenerfassung

Der Timing-Trigger startet die vier Datenerfassungszweige in festen Zeitintervallen, um eine hohe Aktualität und Genauigkeit der Analyse zu gewährleisten.

2. KI-gesteuerte professionelle Analyse

Durch die Verwendung des Claude-Modells für große Sprachen in Kombination mit sorgfältig gestalteten Eingabeaufforderungen erreichen wir Fähigkeiten zur Marktbeurteilung, die mit denen professioneller Analysten vergleichbar sind.

3. Modulares Design

Jede Funktion ist als unabhängiger Knoten gekapselt, um Wartung, Upgrade und Anpassung zu erleichtern.

4. Intelligente Inhaltsverarbeitung

Segmentieren Sie lange Texte intelligent anhand der Inhaltsstruktur, um eine perfekte Präsentation der Analyseergebnisse über verschiedene Push-Kanäle hinweg zu gewährleisten.

Automatisierte Handelserweiterungen

Wenn Sie Ihr eigenes automatisches Handelssystem aufbauen möchten, können Sie auf dieser Basis Transaktionsausführungsknoten hinzufügen:

• Handels-API-Knoten：Führen Sie gemäß den Transaktionsvorschlägen entsprechende Transaktionsvorgänge durch
• Risikokontrollknoten: Positionsmanagement und Risikokontrolllogik einrichten
• Knoten für die Auftragsausführung: Automatisches Aufgeben von Bestellungen basierend auf KI-Analyseergebnissen
• Überwachungsknoten: Echtzeitverfolgung des Auftragsstatus sowie des Gewinns und Verlusts

Fügen Sie nach dem KI-Analyseknoten einfach Zweige für bedingte Beurteilungen und Transaktionsausführung hinzu, um ein vollständig automatisiertes Handelssystem zu erhalten.

Zusammenfassen

Mithilfe des Inventor Workflow-Visualisierungsknotens konnten wir die wahre Natur des Informationsflusses von Kryptowährungs-Influencern erfolgreich entschlüsseln. Kurz gesagt: Hinter diesen scheinbar komplexen Marktanalysen verbirgt sich ein standardisierter Datenverarbeitungsprozess.

Die Wahrheit ist einfach：

• Transparente Datenquelle：News API + Marktdaten, nichts Geheimnisvolles
• Klare Analyselogik：KI-Modell + standardisierte Eingabeaufforderung, replizierbar und überprüfbar
• Die technische Schwelle ist sehr niedrig: Sie können durch Ziehen von Knoten bauen, es sind keine besonderen Fähigkeiten erforderlich
• Extrem günstig: Einige API-Aufrufgebühren, viel niedriger als bei kostenpflichtigen Abonnements

Wir müssen Influencern nicht blind folgen und auch nicht für sogenannte „exklusive Insiderinformationen“ bezahlen. Die Inventor Quantitative Platform macht komplexe technische Analysen zugänglich und ermöglicht es jedem, eigene Analysesysteme zu entwickeln. Und das Wichtigste: Sobald Sie dieses System selbst entwickelt haben, werden Sie verstehen: Marktanalysen sind nicht mysteriös und Influencer sind keine Propheten. Was sie können, können Sie auch – und vielleicht sogar besser. Im Zeitalter des technologischen Fortschritts senkt die Inventor Platform die Einstiegshürde für Investitionsentscheidungen.

Anstatt der Fan von jemand anderem zu sein, nutzen Sie die FMZ-Plattform lieber, um Ihre eigenen Anlageentscheidungen selbst zu treffen.

Richtlinienadresse: https://www.fmz.com/strategy/509088