Eröffnung: Sprechen wir über die Schwierigkeiten bei der Validierung von Handelsideen.

Seufz, ich frage mich, ob das sonst noch jemandem bekannt vorkommt: Man beobachtet nachts den Markt, und plötzlich kommt einem eine Handelsidee in den Sinn, zum Beispiel fallen einem bestimmte Merkmale einiger Kryptowährungen auf, bevor sie stark ansteigen. Dann will man die Idee auf ihre Zuverlässigkeit überprüfen und merkt, dass man dafür programmieren, Daten verarbeiten und so weiter muss – unglaublich aufwendig. Bis man es dann endlich versucht, hat man entweder die ursprüngliche Idee vergessen oder die Marktlage hat sich verändert.

Wie aufwendig ist der herkömmliche Verifizierungsprozess?

Ehrlich gesagt war die Validierung einer Idee früher unglaublich mühsam. Zuerst musste man Daten sammeln, verschiedene APIs finden, Konten registrieren, Schlüssel beantragen und sogar Code schreiben, um Daten zu extrahieren. Allein das konnte einen schon in den Wahnsinn treiben. Dann musste man die vage Idee im Kopf in eine konkrete Berechnungsformel umwandeln und in Code umsetzen. Schließlich musste man Backtesting durchführen und dabei Faktoren wie Transaktionsgebühren und Slippage berücksichtigen. Der gesamte Prozess konnte, wenn man Glück hatte, einen halben Tag dauern, oder, wenn man Pech hatte, mehrere Tage.

Auch Handelsideen haben ein Verfallsdatum.

Das Problem ist, dass gute Trading-Ideen zeitkritisch sind. Das gilt insbesondere für die Kryptowelt, wo sich die Dinge unglaublich schnell ändern. Ein Muster, das man heute entdeckt, kann in ein oder zwei Wochen schon wirkungslos sein. Doch die Überprüfung mit traditionellen Methoden ist zu langsam; sie kann einfach nicht mithalten. Außerdem kommt die Inspiration nicht immer im richtigen Moment. Oft überfällt sie einen plötzlich in der U-Bahn oder unter der Dusche. Man kann ja schlecht sofort loslegen und programmieren, oder?

Ich möchte eine einfache Verifizierungsmethode.

Ich fragte mich also: Könnten wir den Prozess der Ideenvalidierung vereinfachen? Anders gesagt: Könnte ich meine Gedanken einfach in Worte fassen und das Tool den Rest erledigen lassen? Kein Programmieren, keine Datenverarbeitung – die Ergebnisse würden mir direkt zeigen, ob die Idee nützlich ist oder nicht. Kurz gesagt: Ich bin für die Ideen verantwortlich, die Maschine für die Validierung.

Implementierung des Inventor-Workflows

Später entwickelte ich einen automatisierten Workflow mit der Inventor-Plattform. Der Inventor-Workflow ist speziell für den quantitativen Handel konzipiert und kann verschiedene Tools integrieren. Der gesamte Prozess funktioniert folgendermaßen: Wenn Sie voller Inspiration sind, öffnen Sie einfach Ihr Smartphone und geben Sie Ihre Faktorbeschreibung ein. Die KI wandelt diese Beschreibung dann in ausführbaren Code um, ruft automatisch Währungsdaten von der Inventor-Plattform ab, führt Faktorverifizierungsberechnungen durch und übersetzt die Ergebnisse schließlich in verständliche Sprache, um sie Ihnen zuzusenden. Der gesamte Prozess ist vollautomatisiert; Sie müssen lediglich auf die Ergebnisse warten.

Flussdiagramm zur Faktorvalidierung

flowchart TD
    A[📱 Telegram输入想法] --> B[🧠 AI理解因子描述]
    B --> C[💻 生成JavaScript代码]
    C --> D[📊 获取加密货币数据]
    D --> E{🔍 数据检查}
    E -->|数据充足| F[⚙️ 因子计算]
    E -->|数据不足| Z[❌ 返回错误]
    F --> G[📈 IC分析]
    F --> H[📉 单调性分析]
    F --> I[⏱️ 衰减分析]
    F --> J[💰 成本分析]
    G --> K[🤖 AI解读结果]
    H --> K
    I --> K
    J --> K
    K --> L[📋 生成评价报告]
    L --> M[📲 Telegram推送结果]

Der Einrichtungsprozess ist eigentlich gar nicht kompliziert.

Die Einrichtung dieses Workflows ist recht einfach. Sie umfasst im Wesentlichen nur wenige Schritte: Zuerst konfigurieren Sie die API des KI-Modells innerhalb des Workflows. Hier verwende ich die OpenRouter-Schnittstelle, die auch große Modelle wie Deep Seek aufrufen kann. Anschließend konfigurieren Sie die Datenschnittstelle der Inventor-Plattform, um Candlestick-Daten zu erhalten. Der wichtigste Schritt ist das Schreiben des Logikcodes für die Faktorvalidierung, einschließlich verschiedener statistischer Tests und Monotonieanalysen. Keine Sorge, falls Sie diese technischen Analyseergebnisse nicht verstehen; die KI interpretiert sie für uns und teilt uns einfach mit, ob der jeweilige Faktor relevant ist. Abschließend konfigurieren Sie Push-Benachrichtigungen, um die Ergebnisse an Telegram zu senden.

Was können die Verifizierungsergebnisse aussagen?

Beim Öffnen dieses Analyseberichts offenbart sich eine Fülle an Informationen. Zunächst finden Sie eine umfassende Bewertung, die Ihnen sofort Aufschluss über die Machbarkeit Ihrer Idee gibt. Anschließend folgt der detaillierte Code zur Faktorberechnung. Dieser Teil ist besonders wertvoll, da der KI-generierte Code hochgradig standardisiert ist und ausführliche Kommentare enthält. Sie können die Berechnung nachvollziehen, wobei jeder Schritt klar erklärt wird. Selbst ohne Programmierkenntnisse verstehen Sie die Logik der Faktorberechnung nach mehrmaligem Ansehen. Dies ist äußerst hilfreich für das quantitative Lernen; es ist, als ob Sie von einem KI-Tutor Schritt für Schritt beim Schreiben des Faktorcodes angeleitet würden.

Der Bericht enthält außerdem Interpretationen verschiedener Leistungskennzahlen. Beispielsweise wird erklärt, was der IC-Wert bedeutet, was die Sharpe-Ratio aussagt und warum eine hohe Umschlagshäufigkeit für den Live-Handel ungeeignet ist. Die KI erläutert diese Fachbegriffe in verständlicher Sprache und macht so die Bedeutung jeder Kennzahl nachvollziehbar. Besonders hervorzuheben ist der umfassende Abschnitt mit Verbesserungsvorschlägen. Die KI sagt Ihnen nicht einfach nur „Das funktioniert nicht“, sondern liefert konkrete Optimierungsempfehlungen basierend auf den Prüfergebnissen. Beispiele hierfür sind die Änderung des Zyklus oder die Umkehrung des Faktors. Diese Vorschläge basieren auf Datenanalysen und nicht auf Vermutungen.

Daher können Sie bei jeder Validierung, selbst wenn der Faktor fehlschlägt, etwas lernen: wie man den Code schreibt, warum er fehlgeschlagen ist und wie man ihn verbessern kann. Mit der Zeit wird sich Ihr Verständnis für quantitativen Handel vertiefen.

Beispiel aus der Praxis: Die Preisschwankungen waren gestern gering, der Preisanstieg heute war groß.

Betrachten wir einen konkreten Verifizierungsfall. Ich gebe folgende Idee ein: „Die gestrige Preisschwankung war gering, der heutige Preisanstieg ist groß“, und schauen wir, wie die KI sie verarbeitet.

📊 Ergebnisse der Faktorenanalyse

🎯 Gesamtbewertung

• 📈 Punktzahl: ⁴²⁄₁₀₀
• 🏆 Grad: C+
• 💡 AnregungNicht empfehlenswert.

🔍 Überprüfung der ursprünglichen Hypothese

• 💭 AnnahmeDie geringen Preisschwankungen von gestern deuten auf eine hohe Wahrscheinlichkeit eines Aufwärtstrends heute hin.
• ✅ Theoretische RationalitätTheoretisch hat das durchaus seine Berechtigung; nach einer Phase geringer Volatilität kann es zu einem Trendausbruch oder einer Rückkehr zum Mittelwert kommen.
• 📊 MarktlogikDer Kryptowährungsmarkt weist einen deutlichen Clustering-Effekt in Bezug auf die Volatilität auf, aber die Logik, die Preisentwicklung des nächsten Tages auf der Grundlage der Schwankungen eines einzigen Tages vorherzusagen, ist schwach.
• 💻 Genauigkeit des CodesDie Code-Implementierung ist korrekt; sie berechnet die Amplitude von gestern richtig und verwendet den negativen Wert als Faktor.

📈 Details zur Leistungsanalyse

💰 Leistung

• 📉 Jährliche Rendite:-18.66%(Erwartete positive Rendite, tatsächliche negative Rendite)
• 🎲 Gewinnrate:56.4%(Etwas höher als zufällig)
• 📊 Kumulierte Einnahmen:-24.57%(Völlig entgegen den Erwartungen)

⚠️ Risikoindikatoren

• 📉 Maximaler Drawdown:30.08%(Mangelhaftes Risikomanagement)
• 🌊 Volatilität:18.42%(Hohes Risiko)
• ⚖️ Scharfes Verhältnis:-1.01(Schwerwiegender Verlust nach Risikobereinigung)

🔬 Ergebnisse des statistischen Tests

📊 Vorhersagefähigkeit (IC-Analyse)

• 🎯 Mittlerer IC-Wert:0.063(Es besitzt eine gewisse Vorhersagekraft, diese ist jedoch gering.)
• 📈 t-Statistik:2.93(Statistisch signifikant > 2,0)
• 🔄 Rank IC: 0.053(Schwache Rangordnungs- und Vorhersagefähigkeiten)
• 📉 Informationsverhältnis (IR):0.158(Schwache Vorhersagefähigkeit)

📏 Monotonietest

• 📊 Monotonie-Score:0.083(Extrem schwach)
• ✅ Monotonie:3.49%(Nahezu keine Monotonie)
• 📈 Gewinndifferenz zwischen Long- und Short-Positionen:-0.0008(Sowohl Long- als auch Short-Positionen haben ähnliche Auswirkungen)

⏱️ Faktorstabilität

🔄 Kontinuierliche Analyse

• ⏰ Halbwertszeit:1 Tag(Das Faktorsignal klingt extrem schnell ab)
• 🔗 Selbstbezogen:-0.093(Negative Korrelation, instabiles Signal)
• 📅 Empfohlene Häufigkeit der Portfolio-Neugewichtung:Tägliche Häufigkeit(Erfordert häufige Portfolio-Neuausrichtung)

💎 Konsistenz der Marktkapitalisierung

• 🏢 Großkapazitäts-ICs:0.040
• 🏪 Mid-Cap ICs:0.037
• 🏬 Kleine integrierte Schaltungen:0.037
• ✅ Konsistenz:besser(Verschiedene Marktkapitalisierungen zeigten eine ähnliche Wertentwicklung)

💸 Transaktionskostenanalyse

🔄 Auswirkungen der Fluktuationsrate

• 📊 Durchschnittliche tägliche Umschlagsrate:41.95%(Hochfrequenzhandel)
• 💰 Kostenerosion:10.26%Jährliche Rendite
• 📉 Nettoeinkommen:-28.92%(Noch schlimmer nach Abzug der Kosten)

🎯 Faktorcode-Implementierung

// 昨日振幅因子计算
if (closes.length < 3 || highs.length < 3 || lows.length < 3) return null;

const yesterdayHigh = highs[highs.length - 2];
const yesterdayLow = lows[lows.length - 2];
const yesterdayClose = closes[closes.length - 2];
const yesterdayAmplitude = (yesterdayHigh - yesterdayLow) / Math.max(yesterdayClose, 0.0001);

return -yesterdayAmplitude; // 负值：振幅越小，因子值越大

💡 Verbesserungsvorschläge

1. 🔄 Mehrtägige SchwankungenVersuchen Sie, anstelle der Amplitude eines einzelnen Tages die durchschnittliche Amplitude über mehrere Tage oder Volatilitätscluster zu verwenden.
2. 📊 KomplexfaktorDie Kombination von Handelsvolumen oder Preistrends zur Konstruktion von zusammengesetzten Faktoren erhöht die Signalstärke.
3. 🔄 Umgekehrte LogikBetrachten wir die umgekehrte Logik: Eine Mittelwertregression nach hoher Amplitude könnte effektiver sein.

⚠️ Risikowarnung

1. 📉 Risiko negativer RenditenEs weist negative Renditen und hohe Kursverluste auf; eine direkte Nutzung führt zu kontinuierlichen Verlusten.
2. 💸 Hohe KostenHohe Fluktuationsraten führen zu Transaktionskosten, die die Gewinne erheblich schmälern.
3. 📊 InstabilEs weist eine extrem schwache Monotonie auf, und die Beziehung zwischen Faktoren und Renditen ist instabil.

🎯 Abschließende Schlussfolgerung

Die Idee ist an sich gut, doch die Validierung schlug fehl, was zu Verlusten und hohen Kosten führte. Es wird empfohlen, die Idee aufzugeben oder einen Reverse-Test durchzuführen.

Wie ist es, es tatsächlich zu benutzen?

Diese KI ist ziemlich intelligent; sie versteht alles, womit Sie sich ausdrücken. Wenn Sie beispielsweise „Momentum-Effekt“ sagen, weiß sie, dass Sie meinen, der Preistrend werde sich fortsetzen. Sagen Sie „Mittelwertrückkehr“, versteht sie, dass die Preise zu ihrem Durchschnittsniveau zurückkehren werden. Selbst umgangssprachliche Ausdrücke wie „hoch kaufen und niedrig verkaufen“ oder „den Tiefststand ausnutzen“ versteht sie präzise. Das bedeutet, Sie müssen kein Programmierer sein; Sie müssen lediglich Ihre Ideen klar formulieren können. Auch wenn Sie häufig Rückschläge erleben werden, ist das ständige Verwerfen fehlerhafter Ideen ein kleiner, aber wichtiger Schritt auf dem Weg zum Erfolg.

Was passiert, wenn die Verifizierung schneller erfolgt?

Wenn die Validierung beschleunigt wird, ändert sich der gesamte Forschungsansatz. Früher konnten wir maximal zwei oder drei Ideen pro Monat validieren; jetzt schaffen wir etwa ein Dutzend pro Tag. Da wir keine Angst mehr vor dem Scheitern haben und die Validierungskosten niedrig sind, wagen wir es, alle möglichen ungewöhnlichen Ideen auszuprobieren. Durch die umfassende und schnelle Validierung vertieft sich unser Marktverständnis. Dies ist ein klassisches Beispiel dafür, wie quantitativer Wandel zu qualitativem Wandel führt.

Es ist kein Allheilmittel.

Natürlich ist dieses Tool kein Allheilmittel. Die Auffassungsgabe von KI ist begrenzt, und sie kann allzu komplexe Ideen falsch interpretieren. Auch die Datenabdeckung ist begrenzt und bestätigt Phänomene nur anhand historischer Daten. Zudem ist die Gültigkeit von Erkenntnissen aus der Vergangenheit keine Garantie für die Zukunft – ein allgemein bekanntes Prinzip. Dieses Tool hilft Ihnen in erster Linie dabei, Ideen schnell zu filtern, offensichtlich unzuverlässige auszusortieren und vielversprechende Ansätze für eingehende Forschung zu identifizieren.

Dies ist erst der Anfang.

Die heute vorgestellte Validierung anhand eines einzelnen Faktors ist erst der Anfang von Multi-Faktor-Modellen. Im realen Handel ist die Wirkung eines einzelnen Faktors oft begrenzt; wirklich nützlich ist die Kombination mehrerer Faktoren. Beispielsweise führt die Kombination von Momentum, Volumen und Volatilität zu stabileren Ergebnissen. Wenn Sie sich für dieses Thema interessieren, werde ich weiterhin Videos zur Multi-Faktor-Validierung, Faktorsynthese und schließlich zum Aufbau eines Live-Handelssystems veröffentlichen.

Abschluss

Ich denke, der größte Vorteil dieses Tools liegt darin, dass es jeder Idee die Chance gibt, sich zu beweisen. Früher wurden viele Ideen übersehen, weil es zu umständlich war. Dank der niedrigeren Einstiegshürden können nun alle selbstbewusst und mutig verschiedene Ideen überprüfen. In diesem schnelllebigen Markt ist es nicht das Schlimmste, Fehler zu machen, sondern Chancen zu verpassen. Während Sie noch zögern, eine Idee zu überprüfen, haben andere vielleicht schon zehn Ideen getestet und die brauchbare gefunden. So, das war’s für heute. Willkommen auf der Erfinderplattform für weitere Experimente und Erfahrungen.

Anhang: Vollständiger Quellcode und Ressourcen

Vollständiger Quellcode：

• Plattform zur Erfinderquantifizierung: https://www.fmz.com/strategy/514288
• Es können verschiedene KI-Modelle eingesetzt und die Verifizierungswährung ausgewählt werden.

Gefahrenhinweise：

• Dieser Artikel dient ausschließlich technischen Lernzwecken und stellt keine Anlageberatung dar.
• Der Handel mit Kryptowährungen ist äußerst riskant und kann zum Totalverlust des Kapitals führen
• Testen Sie immer gründlich, bevor Sie echtes Geld verwenden