KI-Quantitative Trading 2.0: Eine Optimierung von Ideal zu Realität

Nach dem Ende der Begeisterung, nach dem Ende der Gedanken.

Als Alpha Arena, ein KI-Handelssystem, erstmals auf den Markt kam, war es wirklich eine große Sache. Die Anfänger dachten, es sei eine gute Gelegenheit, sich zu quantifizieren, und die Experten dachten, es sei einfach, aber sie wollten es auch ausprobieren.

Aber mit der Börse wurde es plötzlich ruhiger. Die Freunde, die zuvor täglich ihre Gewinne geteilt hatten, waren lautloser, und es wurde geschätzt, dass sie etwas erlebt haben, was man “nicht von der KI zu retten” nennt.

Kernthemen der ursprünglichen Strategie

Nach einiger Zeit tauchte das Problem auf:

1. Verzögerung bei der Erfüllung

Das wichtigste Problem ist, dass der Stop-Loss nicht rechtzeitig ausgelöst wird. Die ursprüngliche Strategie führt nur alle 3 Minuten eine Überprüfung durch. Bei einem schnellen Rückgang der Währungskette sind 3 Minuten ausreichend, um von einem kleinen Verlust zu einem großen Verlust zu gelangen. Viele Benutzer weinen, wenn der Preis den Stop-Loss überschreitet, aber das System muss bis zum nächsten Zyklus warten, um die Position zu begleichen.

2. Mangel an differenzierter Währungsbehandlung

Ob es sich um relativ stabile Münzen wie BTC oder um unbeständige Münzen handelt, das System verwendet die gleichen Parameter und ist absolut nicht gezielt.

3. Keine Fähigkeit, Geschichte zu lernen

Das System lernt nicht aus den historischen Transaktionen. Wenn man heute mit einer Währung verliert, wird man morgen mit derselben Strategie handeln, ohne sich zu ändern.

4. Untransparenz im Entscheidungsprozess

Der Benutzer sieht nur Kauf- und Verkaufssignale, aber er hat keine Ahnung von der Urteilslogik der KI und weiß nicht, wie er sie anpassen kann, wenn etwas schief geht.

Kern der Optimierung von Version 2.0

1. Dual-Trigger-Architektur: Lösungen für das Problem der Stop-Loss-Lagerage

Optimierung: Alle Logik der Originalversion ist in einem 3-Minuten-Trigger zusammengepresst, einschließlich Datenanalyse, Signalgenerierung, Transaktionsdurchführung und Risikomonitoring. Dies führt dazu, dass die Risikokontrolle vollständig auf den Hauptstrategiekreislauf angewiesen ist und die Reaktion stark verzögert ist.

Die Lösung besteht darin, das System in zwei unabhängige Trigger zu unterteilen:

• Strategie-Trigger (drei Minuten)Der Name des Unternehmens lautet: “Market Analysis and Opening Decision”.
• Windschaltanlage (in 1 Minute)Die Hauptsache ist, dass sie sich für die Aufrechterhaltung der Positionen und die Stop-Loss-Sicherung einsetzen.

Schlüsselwort:

// 风控触发器的核心逻辑
function monitorPosition(coin) {
    // 获取实时价格和持仓信息
    const pos = exchange.GetPositions().find(p => p.Symbol.includes(coin));
    const ticker = exchange.GetTicker();
    const currentPrice = ticker.Last;
    
    // 检查止盈止损条件
    const exitPlan = _G(`exit_plan_${coin}_USDT.swap`);
    if (exitPlan?.profit_target && exitPlan?.stop_loss) {
        const shouldTP = isLong ? currentPrice >= exitPlan.profit_target : currentPrice <= exitPlan.profit_target;
        const shouldSL = isLong ? currentPrice <= exitPlan.stop_loss : currentPrice >= exitPlan.stop_loss;
        
        // 立即执行平仓
        if (shouldTP || shouldSL) {
            return closePosition(coin, pos, shouldTP ? "止盈" : "止损");
        }
    }
}

Die Risikokontrolle wurde so verbessert, dass die Verzögerung von maximal 3 Minuten auf maximal 1 Minute reduziert wurde, was den Schlupfpunktverlust in einem hochschwingenden Umfeld der Währungskette erheblich reduziert.

2. Historisches Lernverhalten: Eine KI mit Gedächtnis

Optimierung: In der ursprünglichen Version wurden die Transaktionen für jede Währung “aus dem Gedächtnis” gehalten und die historische Performance wurde völlig vergessen. In der neuen Version wurde ein vollständiges System zur Analyse der Transaktionsgeschichte eingerichtet, das es der KI ermöglicht, aus früheren Erfahrungen zu lernen und Optimierungen vorzunehmen.

Die Kernkonzepte umfassen:

• Vollständiges Speichern von Transaktionsdaten
• Intelligente Pairing-Analyse von Kauf- und Verkaufsaufträgen
• Berechnung der mehrdimensionalen Leistungsindikatoren
• Dynamische Risikobereinigungen basierend auf historischen Daten

Schlüsselwort:

// 历史表现驱动的风险调整
function calculateRiskAllocation(baseRisk, performance, confidence) {
    let finalRisk = baseRisk;
    
    // 基于历史表现调整
    if (performance.totalTrades >= 10) {
        if (performance.winRate > 70 && performance.profitLossRatio > 1.5) {
            finalRisk *= 1.3; // 表现优秀，增加30%资金
        } else if (performance.winRate < 40 || performance.profitLossRatio < 1.0) {
            finalRisk *= 0.6; // 表现较差，减少40%资金
        }
    }
    
    // 基于方向偏好调整
    const historicalBias = calculateDirectionBias(performance);
    if (goingWithBias) finalRisk *= 1.1;
    else if (goingAgainstBias) finalRisk *= 0.8;
    
    return Math.max(200, Math.min(1500, finalRisk));
}

3. Dynamische Stop-Loss-Algorithmen: Auf Wiedersehen mit festen Anteilen

Optimierung: Die ursprüngliche Version verwendete einen festen Stop-Loss von 1-2% und wirkte schlecht auf verschiedene volatile Währungen. Die neue Version führte den ATR-Indikator ein, der die Stop-Loss-Distanz nach der tatsächlichen Volatilität des Marktes berechnet.

Schlüsselwort:

// ATR动态止损计算
function calculateDynamicStop(entryPrice, isLong, marketData) {
    const atr14 = marketData.longer_term_4hour.atr_14;
    const currentPrice = marketData.current_price;
    const atrRatio = atr14 / currentPrice;
    
    // 动态调整止损距离
    let stopDistance = Math.max(0.025, atrRatio * 2); // 最小2.5%
    if (atrRatio > 0.05) stopDistance = Math.min(0.05, atrRatio * 2.5); // 高波动放宽
    
    return isLong ? entryPrice * (1 - stopDistance) : entryPrice * (1 + stopDistance);
}

4. Intelligente Entscheidungsträger für mehrere Währungen

Optimierung: Die ursprüngliche Version kann nur eine Währung verarbeiten, die neue Version unterstützt die parallele Analyse mehrerer Währungen, um eine intelligente Vermögensverteilung und Risikomanagement zu ermöglichen. Das System analysiert alle Währungen gleichzeitig und priorisiert und verteilt Risiken basierend auf historischer Leistung und technischen Signalen.

Schlüsselwort:

// 多币种决策处理
function processMultipleCoins(coinList, marketDataMap, performanceMap) {
    const decisions = [];
    
    coinList.forEach(coin => {
        const performance = performanceMap[coin] || { totalTrades: 0 };
        const technicalSignal = analyzeTechnicals(marketDataMap[coin]);
        
        // 综合历史表现和技术分析
        const decision = {
            coin: coin,
            signal: technicalSignal.signal,
            confidence: technicalSignal.confidence,
            risk_usd: calculateRiskAllocation(baseRisk, performance, technicalSignal.confidence),
            historical_bias: performance.longWinProfit > performance.shortWinProfit * 1.5 ? "LONG" : 
                           performance.shortWinProfit > performance.longWinProfit * 1.5 ? "SHORT" : "BALANCED",
            justification: `技术面：${technicalSignal.reason}；历史：${performance.winRate || 0}%胜率`
        };
        
        decisions.push(decision);
    });
    
    return decisions;
}

5. Visualisierte Überwachungssysteme

Optimierung: In der ursprünglichen Version war der Entscheidungsfindungsprozess vollständig geschützt. In der neuen Version wurde ein mehrdimensionales Dashboard erstellt, das eine Tabelle mit AI-Signalanalysen, Echtzeit-Positionsüberwachung, historische Performance-Statistiken und Gesamtstrategie-Indikatoren umfasst, um alle Informationen transparent darzustellen.

Wirkliche Verbesserungen

Die Optimierung von Stop Loss:

• Die Antwortzeit wurde von maximal 3 Minuten auf 1 Minute verkürzt.
• Schnellerer Abbau von Verlusten und weniger Schlupfpunkte bei starken Kursverlusten
• Dual-Trigger sorgen dafür, dass die Risikokontrolle von der Hauptstrategie unabhängig ist

Das Ergebnis der Geschichte:

• Gute Währungen erhalten automatisch mehr Mittel
• Die Risikogrenze für schlecht leistende Währungen wird automatisch gesenkt
• Das System erinnert sich an die Richtung der Präferenzen jeder Währung

Transparenz bei der Entscheidungsfindung:

• Benutzer können die Grundlage und Logik jeder Entscheidung klar sehen
• Die historische Leistungsdaten sind sichtbar, um die Strategie anzupassen
• Echtzeit-Statusüberwachung, um Probleme zu erkennen

Schreiben Sie am Ende

Diese Optimierung löst einige der Kernprobleme der ursprünglichen Version: Verlust, Verzögerung, fehlende Lernfähigkeit und unsichtbare Entscheidungsfindung. Obwohl die Optimierung noch nicht perfekt ist, entwickelt sie sich zumindest von einem einfachen technischen Kennzeichen-Ausführungsprogramm zu einem lernenden und optimierten Handelsassistenten.

Das Wichtigste ist, eine Idee zu bestätigen: Probleme finden, Probleme analysieren, Probleme lösen. In einem schnelllebigen Markt sind Systeme, die sich ständig verbessern können, am wertvollsten.