Benutzerhandbuch für Sekretäre: Praktische Hinweise zu quantitativen Handelsanweisungen

Kürzlich veröffentlichte Li Xinye, eine quantitative Analystin, ein äußerst beliebtes Buch mit dem Titel „Der Dating-Leitfaden für verheiratete Frauen“, und dieser Artikel trägt den Titel „Der Sekretärinnen-Leitfaden“. Versteht mich nicht falsch – die Sekretärin hier ist eine KI.

Die Aufgabenverteilung ist in der Tat eine hohe Kunst.

Was zeichnet eine gute Sekretärin aus? Wenn beispielsweise der Chef einen Flug nach Peking für den Abend wünscht, prüft eine gute Sekretärin den Wochenplan des Chefs und findet heraus, dass am nächsten Morgen ein Meeting im Bezirk Haidian stattfindet. Daraufhin bucht sie ein Ticket für den Hochgeschwindigkeitszug mit dem Bahnhof Peking Qinghe als Endstation, da dieser am nächsten zum Bezirk Haidian liegt. Außerdem reserviert sie ein Hotel in der Nähe des Meetingortes für den Chef, damit er sich ausruhen kann, und organisiert einen Fahrer, der ihn pünktlich um 18:00 Uhr zum örtlichen Hochgeschwindigkeitsbahnhof bringt.

Ein guter Vorgesetzter gibt Anweisungen jedoch anders. Er sagt nicht einfach: „Buchen Sie ein Ticket nach Peking“ und erledigt das. Stattdessen sagt er seiner Sekretärin: „Ich habe morgen um 10 Uhr ein Meeting in Haidian. Heute Abend brauche ich ein Ticket für den Hochgeschwindigkeitszug, der um 20 Uhr am Bahnhof Peking Qinghe ankommt. Ich benötige einen Fahrer, der mich um 18 Uhr abholt und mir außerdem ein Hotelzimmer im Bezirk Haidian für heute Abend bucht.“ Er beschreibt jeden Schritt genau und gibt seiner Sekretärin so genügend Kontext, um die jeweiligen Aufgaben zu erledigen.

Jetzt müssen wir gute Führungskräfte sein. Die derzeitige künstliche Intelligenz ist nicht in der Lage, proaktiv Informationen zu suchen; sie wird weder automatisch Ihren Terminkalender prüfen noch Ihre wahren Bedürfnisse wie eine menschliche Sekretärin erraten. Dasselbe Prinzip gilt für Anweisungen in Handelssystemen – KI versteht nur, was man ihr sagt; alle relevanten Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge und Kontextinformationen müssen ihr Schritt für Schritt zugeführt werden.

deshalbPromptSo wichtig ist es – es bestimmt, was KI für Sie leisten kann und in welchem ​​Umfang.

Die Herausforderung von Richtlinien im quantitativen Handel

Man könnte meinen, da KI so intelligent ist, sollte das Schreiben von Anweisungen nicht schwierig sein, oder? Doch die Realität sieht so aus, dass die Anforderungen an Anweisungen im Bereich des quantitativen Handels weitaus strenger sind, als wir uns vorstellen.

Stellen Sie sich folgendes Szenario vor: In einem lockeren Gespräch fragen Sie eine KI: „Was soll ich heute anziehen?“ Die KI antwortet: „Aufgrund des Wetters empfehle ich Ihnen eine leichte Jacke.“ Diese Antwort ist zwar nicht sehr präzise, ​​aber kein Problem; Sie können ja jederzeit erneut fragen oder selbst entscheiden.

Fragt man eine KI: „Soll ich jetzt Bitcoin kaufen?“, und die KI antwortet: „Laut den neuesten Marktdaten befindet sich der Bitcoin-Kurs aktuell in einer Korrekturphase, und die Marktstimmung ist relativ niedrig. Es herrscht große Uneinigkeit darüber, ob man kaufen sollte oder nicht. Sie müssen daher eine umfassende Entscheidung auf Basis Ihrer Risikotoleranz und Anlageziele treffen“, dann ist das eine typische KI-Antwort. Sie denkt zwar immer voraus, gibt aber nie praktische Ratschläge. Und genau diese Antwort ist im Trading verheerend. Denn jede Sekunde des Zögerns kann bedeuten, eine Chance zu verpassen oder die Verluste zu erhöhen.

Das ist die bittere Realität des quantitativen Handels:Jeder Vorschlag der KI hat direkte Auswirkungen auf Ihre Finanzen.。

Extrem hohe Präzisionsanforderungen

• Eine vage Angabe wie „potenzieller Anstieg“ ist nicht akzeptabel; es muss ein konkreter „Einstiegspreis von 52.300 US-Dollar und ein Kursziel von 54.000 US-Dollar“ genannt werden.
• Es genügt nicht, „angemessener Stop-Loss“ zu sagen; es muss präzise sein, z. B. „Stop-Loss-Niveau von 51.800 $“.
• Von der Empfehlung, „mit kleinen Positionen zu experimentieren“, ist abzuraten; vielmehr ist es unerlässlich, das „Risiko auf 3 % des Gesamtkapitals“ zu quantifizieren und zu kontrollieren.

Strenge Pünktlichkeitsanforderungen

• Der Kryptowährungsmarkt ist rund um die Uhr in Betrieb, und eine KI kann nicht sagen: „Ich brauche mehr Informationen.“
• Auf Basis der vorhandenen Daten muss innerhalb von 30 Sekunden eine ausführbare Lösung bereitgestellt werden.
• Wer den besten Einstiegspunkt verpasst, für den ist selbst die beste Analyse nutzlos.

Die Fehlertoleranzrate liegt nahe bei Null.

• In einem normalen Gespräch kann man einen Fehler einfach wiederholen; bei einer Transaktion hingegen bedeutet ein Fehler den Verlust von echtem Geld.
• Jeder Parameter muss sich im Markt bewähren.
• Die logische Kette muss klar sein, um die nachfolgende Überprüfung und Optimierung zu erleichtern.

Gerade wegen dieser nahezu strengen Anforderungen ist das Verfassen von Richtlinien für den quantitativen Handel zu einer hochtechnischen Fähigkeit geworden.

Erster Einblick in die Grundlagen

Beobachtet man, wie erfolgreiche quantitative Händler mit KI interagieren, wird deutlich, dass sie KI-Fragen auf völlig unterschiedliche Weise stellen:

1. Spezifische MarktdatenStatt zu fragen „wie“, liefern Sie präzise Preise und Indikatoren.
2. Explizite EinschränkungenKontogröße, Risikotoleranz und Zeitrahmen
3. Spezifische AusgabeanforderungenErfordert Preisniveau, Gründe und Stop-Loss-Punkt.

"比特币现在103200美元，RSI指标显示70（超买状态），MACD信号线刚刚死叉。我账户里有1万美元，最多能亏3%。请分析：
1)现在应该买入、卖出还是观望？
2)如果操作，具体价位是多少？
3)止损位设在哪？"

Verbesserte Reaktionsfähigkeit der KI:

„Aufgrund des überkauften RSI (70) und des MACD-Death-Cross-Signals wird eine vorsichtige Short-Position empfohlen. Konkrete Operation: Einstiegskurs 104.700–105.200 \(, Stop-Loss 106.000 \), Kursziel 103.000 \(. Maximale Positionsgröße 0,3 BTC (Risikobegrenzung auf 300 \)).“

Verbesserungsergebnisse:

• ✅ Bietet eine klare Richtung für den Handel (Leerverkäufe)
• ✅ Geben Sie konkrete Preisspannen an
• ✅ Stop-Loss- und Zielniveaus wurden klar definiert.
• ✅ Die passende Positionsgröße wurde berechnet

Sie können diese standardisierten Ergebnisse nun analysieren und mit dem Handel beginnen. Aber ist das wirklich nützlich? Die Ergebnisse von Tests mit einem Demokonto lassen sich nur mit vier Worten beschreiben: „Sie werden alles verlieren.“ Bei einer Gewinnchance von ⁵⁰⁄₅₀ führen die Transaktionsgebühren und die häufigen Kursschwankungen unweigerlich zu unbegrenzten Verlusten.

Wenn Sie diese Art von Anweisung nachahmen möchten, können Sie zu… gehen.Workflow-Live-TestbeispieleKritisieren.

Inspiriert vom Alpha Arena-System

Wir begannen also zu überlegen: Ist KI-gestützter quantitativer Handel wirklich unmöglich? Zum Glück kam Alpha Arena auf den Markt. Dieses Live-Handelssystem, das sechs Hauptmodelle nutzt, demonstrierte den tatsächlichen Prozess des KI-gestützten quantitativen Handels umfassend. Die Website legte alle Eingabe- und Ausgabedaten offen, was uns sehr half zu verstehen, wie man effektive KI-Anweisungen schreibt. Das einzigartigste Merkmal dieser Plattform ist ihre Verwendung von…Zweistufiges Unterrichtssystem：

Benutzerhandbuch-EbeneGeben Sie den aktuellen Status der laufenden Echtzeitstrategie ein.

交易时长：已运行120分钟
调用次数：第40次分析  
总收益率：+2.3%
可用资金：5,230 USDT
当前持仓：BTC 0.08个（盈利中）

SystemführungsebeneDefinition der beruflichen Identität und der Grenzen von KI

你是专业的加密货币永续期货交易员
核心原则：真金白银·质量第一·宁可错过不可做错
交易框架：4小时判趋势+3分钟找时机
风险管理：动态止损+严格仓位控制
标准输出格式：方便解析进行交易操作

Dieses Design hat uns etwas klar gemacht:KI muss nicht nur Marktdaten kennen, sondern auch ihren aktuellen Status!

Nach der Verwendung dieser neuen Vorlage verbesserte sich die Qualität der KI-Antworten deutlich. Es begann:

• Analyse basierend auf einem vollständigen Kontextrahmen
• Unter Berücksichtigung der Gewinn- und Verlustrechnung des Kontos wird eine genauere Bewertung empfohlen.
• Proaktive Erinnerung an die Risikokontrolle

Hier befinden wir unsAlphaArena Klon-HandelssystemDie verwendeten Anweisungen.

Kernverbesserungen an den optimierten Anweisungen

Ist es effektiv? Nicht ganz. Nach einigen Wochen Nutzung der Basisversion traten drei Kernprobleme zutage:

1. Künstliche Intelligenz leidet unter gravierenden, vielschichtigen Verzerrungen.Von den 20 analysierten Empfehlungen waren 18 „Kaufen“ und nur 2 „Verkaufen“.
2. Mangelnde Kontinuität des StaatesDie KI weiß nicht, wie die zuvor empfohlenen Trades ausgegangen sind.
3. Mangelndes RisikobewusstseinWeiterhin aggressiv handeln, obwohl man sich in einer Verlustposition befindet

Nach einiger Überlegung begannen wir, an einer Lösung zu arbeiten.

Lösung 1: Mechanismus zur erzwungenen Long-Short-Balance

Um die bullische Tendenz der KI zu korrigieren (DeepSeek wurde mit A-Aktien-Daten trainiert, die naturgemäß Long-Positionen begünstigen), haben wir den Anweisungen eine „obligatorische Anforderung“ hinzugefügt. Die Grundidee besteht darin, dass die KI zunächst eine bullische, dann eine bärische Analyse durchführt und schließlich durch Vergleich der Stärke der Bullen und Bären eine Entscheidung trifft.

# 平衡分析要求
请按以下顺序分析ETH交易机会：

步骤1：多头分析
- 列出所有看涨的技术指标
- 分析上涨概率和目标位

步骤2：空头分析  
- 列出所有看跌的技术指标
- 分析下跌概率和目标位

步骤3：最终决策
- 对比多空两方面的强度
- 强制要求：如果连续3次都是做多，必须主动寻找做空机会

统计提醒：你最近连续给出了3个买入建议，
这次分析请重点关注做空机会。

Wirkungsprüfung:

• ✅ Das empfohlene Long-Short-Verhältnis wurde von 9:1 auf 6:4 verbessert.
• ✅ Nutzen Sie aktiv Short-Positionen während eines Abwärtstrends.
• ✅ Reduzierter blinder Optimismus in einseitigen Märkten

Lösung 2: Ein Speichersystem einrichten

Eine KI kann kein Goldfisch mit einem Gedächtnis von nur 7 Sekunden sein; sie muss die historische Wertentwicklung jeder einzelnen Kryptowährung kennen und Risikostufen und Handelspositionen entsprechend anpassen.

Der auswendig zu lernende Inhalt umfasst:

BTC历史档案：
- 总交易：15次，胜率65%，表现良好
- 方向偏好：多头优势（做多胜率75% vs 做空45%）
- 风险调整：可提升至4%（基于优秀表现）
- 状态：正常交易

ETH历史档案：
- 总交易：8次，胜率25%，表现糟糕
- 连续亏损：3次（触发冷却）
- 状态：冷却中，禁止交易

Dynamischer Risikoanpassungsalgorithmus:

基础风险 = 3%（每笔交易的标准风险）

表现优异币种（胜率>70% AND 盈亏比>1.5）：
风险调整 = 基础风险 × 1.5 = 4.5%

表现一般币种（胜率50-70%）：
风险调整 = 基础风险 × 1.0 = 3%

表现差劲币种（胜率<50% OR 盈亏比<1.0）：
风险调整 = 基础风险 × 0.5 = 1.5%

冷却币种：风险调整 = 0%

Die Logik ist einfach: Investiere mehr in Bereiche, in denen du gut bist, und weniger oder gar nichts in Bereiche, in denen du nicht so gut bist. Die KI passt die Positionsgröße für jede Kryptowährung automatisch anhand historischer Gewinnraten und Gewinn-/Verlustverhältnisse an. Kryptowährungen mit guter Performance erhalten mehr Kapital, während solche mit schwacher Performance vom Handel ausgeschlossen werden. Dies ist eine vereinfachte Anwendung des Kelly-Kriteriums.

Lösung 3: Intelligenter Kühlschutzmechanismus

Erfahrene Trader verstehen ein Prinzip: Wenn man bei einem bestimmten Finanzinstrument mehrere Verluste hintereinander erleidet, ist es oft ratsam, sich vorübergehend davon zu distanzieren. Ähnlich wie bei einer Pechsträhne im Kartenspiel: Ein kluger Spieler wird sich vom Tisch entfernen und Ruhe bewahren, anstatt sich über die Verluste immer mehr aufzuregen.

Auf diesem Konzept basierend haben wir einen 4-stündigen Abkühlungsmechanismus entwickelt, der die Anzahl aufeinanderfolgender Verluste für jede Kryptowährung innerhalb der letzten 4 Stunden zählt:

Auslöser:

• Wenn es mehr als zweimal hintereinander zu Ausfällen kommt, kühlt sich das System automatisch für 4 Stunden ab.
• Wenn die Gewinnrate für diese Währung unter 30 % liegt, wird die Abkühlphase verlängert.
• Ein Verlust von mehr als 5 % des Gesamtvermögens innerhalb eines Monats deutet auf eine tiefgreifende Abkühlungsphase hin.

Kühlender Effekt:

IF 币种状态 == "冷却" THEN
    不论技术面多好，强制选择观望
    理由："该币种处于冷静期，暂停交易"
    风险配置：0%
    解冻条件：根据亏损程度设定冷却时间

Dieser Mechanismus begegnet dem Problem chronischer Verluste in volatilen Kryptowährungsmärkten mit unklaren Trends wirksam. Im Wesentlichen nutzt er „erzwungene Beobachtung“, um die Verlustkette zu durchbrechen und zu verhindern, dass die KI in einen Teufelskreis gerät, nach dem gilt: „Je mehr sie verliert, desto mehr handelt sie, und je mehr sie handelt, desto mehr verliert sie.“

Die oben genannten Richtlinien, wirAlphaArena-Klon-Handelssystem, optimierte Version 2.0Es wurde umgesetzt.

Interessante Entdeckung: Anreizmechanismus für KI-Wettbewerbe

Während wir die Anweisungen kontinuierlich optimierten, stellten wir uns auch die Frage: Können wir über technische Verbesserungen hinaus das Potenzial von KI aus psychologischer Sicht erschließen? Schließlich erzielen menschliche Händler in Wettbewerbsumgebungen oft bessere Ergebnisse. Ausgehend von dieser Idee entwickelten wir kürzlich ein Strategie-Framework für groß angelegte Modellwettbewerbe. Dabei treten mehrere große Modelle im Paper-Trading gegeneinander an, und das beste Modell wird anschließend für das Copy-Trading in der realen Welt ausgewählt. Im Zuge dessen entdeckten wir ein interessantes Phänomen: Die Integration psychologischer Faktoren in die KI kann deren proaktives Handeln zum richtigen Zeitpunkt fördern.

Gestaltung wettbewerblicher Anreizmechanismen

Dieses System entwarf ein virtuelles Szenario für einen „KI-Handelswettbewerb“:

=== AI交易竞赛状态 ===
参赛模型：你（GPT-4）
当前排名：第 3 名 / 5个AI模型
你的收益：-2.2%
冠军收益：+12.1%
差距：-13.3%

近期表现：
- 最近10次决策：5次买入，2次卖出，3次观望
- 观望率：30%（其他AI平均20%）
- 提醒：过度谨慎可能影响排名

市场评价：你的分析精准但执行偏保守

竞赛规则：
- 胜负实时收益率为准
- 鼓励在高胜率时机果断出击
- 过度保守将被视为消极比赛

Die Reaktion der KI unter diesen Bedingungen:

„Dass BTC an einem wichtigen Unterstützungsniveau stark ansteigt, während sich der RSI aus dem überverkauften Bereich erholt, bietet eine seltene Gelegenheit mit geringem Risiko und hohem Gewinnpotenzial.“Angesichts des derzeitigen Rückstands in der Rangliste wird eine moderate Verbesserung der Positionen empfohlen.Kaufen Sie im Bereich von 51.200 bis 51.500, Stop-Loss bei 50.800, Kursziel 53.000. Erhöhen Sie die Risikoquote auf 4 %.

Wirkungsüberprüfung und Risikokontrolle

Positive Veränderungen:

• ✅ Die KI beginnt vermehrt zu handeln, wenn die Gewinnwahrscheinlichkeit hoch ist.
• ✅ Weniger verpasste Chancen aufgrund übermäßigen Konservatismus
• ✅ Treffen Sie entschlossenere Entscheidungen, wenn die technischen Aspekte klar sind.

Diese Richtlinie, wir“Multi-KI-Modell-Handelssystem mit internen Machtkämpfen”Dies wurde in [dem Dokument/der Plattform] implementiert.

Schreiben Sie am Ende

Ein gutes KI-basiertes quantitatives Handelsmodell besteht natürlich nicht nur aus guten Anweisungen. Wir benötigen außerdem: Datenbereinigung und Feature Engineering zur Sicherstellung der Eingabequalität; ein mehrdimensionales Risikokontrollsystem zum Umgang mit unvorhergesehenen Ereignissen; Echtzeitüberwachung und automatische Schutzmechanismen zur Vermeidung systemischer Risiken; kontinuierliches Backtesting und Strategieanpassung an Marktveränderungen; und vor allem die nötige Ehrfurcht vor dem Markt und die Gewissheit, ihn nie vollständig beherrscht zu haben.

Die Renditen des kürzlich optimierten AlphaArena-Systems sind rückläufig. Die Analyseergebnisse der KI zeigen die genauen Gründe dafür. Wir haben alle historischen Daten in die Systemanweisungen eingegeben und die KI diese analysieren lassen. Die extrem schnellen Auf- und Abwärtszyklen im Kryptowährungsmarkt haben jedoch dazu geführt, dass diejenigen, die zuvor von Leerverkäufen profitiert hatten, im Zuge der jüngsten Erholung erhebliche Verluste erlitten haben. Glücklicherweise haben wir eine Lösung entwickelt und testen diese derzeit.

Um auf die Analogie vom Anfang des Artikels zurückzukommen: Wir haben uns bemüht, diese „gute Führungskraft“ zu sein – der KI ausreichend detaillierte und präzise Anweisungen zu geben. Doch nun erkennen wir, dass gute Führung allein nicht ausreicht; wir müssen die KI auch wie ein Team managen: ein Speichersystem aufbauen, Mechanismen zur Konfliktbewältigung einrichten und Wettbewerbsanreize schaffen. Der Markt lehrt uns, dass KI-gestützter quantitativer Handel nicht nur eine technische Frage, sondern ein Systementwicklungsprojekt ist.

So wie eine exzellente Sekretärin ständig die Gewohnheiten und Vorlieben ihres Vorgesetzten kennenlernen muss, reift auch unser KI-Handelssystem durch wiederholte Markttests stetig heran. Jeder Verlust ist eine Lektion, jede Optimierung ein Fortschritt. Der Weg ist lang, aber wir sind auf dem richtigen Weg.