Guía del usuario de la secretaria: Notas prácticas sobre instrucciones de trading cuantitativo

Recientemente, Li Xinye, un analista cuantitativo, publicó un libro muy popular llamado “La guía de citas para mujeres casadas”, y este artículo se titula “La guía de la secretaria”. No te equivoques: la secretaria aquí es una IA.

Cómo asignar tareas es en realidad un arte profundo.

¿Qué hace a una buena secretaria? Por ejemplo, si un jefe pide un vuelo a Pekín por la tarde, una buena secretaria consultará su agenda semanal y se enterará de que hay una reunión en el distrito de Haidian a la mañana siguiente. Así que reservará un billete de tren de alta velocidad con destino final a la estación de Pekín Qinghe, por ser la más cercana al distrito de Haidian. También reservará un hotel cerca del lugar de la reunión para que el jefe descanse y coordinará que un conductor la recoja a las 18:00 en punto para llevarla a la estación local de tren de alta velocidad.

Pero un buen líder da instrucciones de otra manera. No se limita a decir “Reserva un billete a Pekín” y listo. En cambio, le dice a su secretaria: “Tengo una reunión en Haidian mañana a las 10:00. Esta noche necesito un billete de tren de alta velocidad que llegue a la estación Qinghe de Pekín a las 20:00. Necesito que un conductor me recoja a las 18:00 y también que me reserve un hotel en el distrito de Haidian esta noche”. Indica los pasos específicos para cada tarea, dándole a su secretaria el contexto suficiente para llevarlas a cabo.

Ahora necesitamos ser buenos líderes. La inteligencia artificial actual no es capaz de buscar información proactivamente; no revisará automáticamente tu agenda ni adivinará tus verdaderas necesidades como una secretaria humana. El mismo principio se aplica a las instrucciones en los sistemas de trading: la IA solo sabe lo que le dices; todas las relaciones de causa y efecto relevantes y la información contextual deben serle suministradas paso a paso.

es por esoInmediatoAsí de importante es: determina qué puede hacer la IA por usted y en qué medida.

El desafío de las directrices en el comercio cuantitativo

Podrías pensar que, dado que la IA es tan inteligente, escribir instrucciones no debería ser difícil, ¿verdad? Pero la realidad es que los requisitos para las instrucciones en el ámbito del trading cuantitativo son mucho más estrictos de lo que imaginamos.

Imagina este escenario: En una conversación informal, le preguntas a una IA: “¿Qué ropa me pongo hoy?”. La IA responde: “Dado el tiempo, te sugiero que uses una chaqueta ligera”. Aunque esta respuesta no es muy específica, no es un gran problema; siempre puedes volver a preguntar o sacar tu propia conclusión.

Pero si le preguntas a una IA: “¿Debería comprar BTC ahora?”, y la IA responde: “Según los últimos datos del mercado, el precio actual de Bitcoin está retrocediendo y la confianza del mercado es relativamente baja. Existe un desacuerdo significativo en el mercado sobre si comprar o no, lo que requiere que hagas un juicio exhaustivo basado en tu propia tolerancia al riesgo y objetivos de inversión”, esta es una respuesta estándar de la IA. Siempre pensará por adelantado, pero nunca te dará consejos prácticos. Y una respuesta así es desastrosa en el trading, ya que cada segundo de duda podría significar perder una oportunidad o aumentar las pérdidas.

Ésta es la cruel realidad del trading cuantitativo:Cada sugerencia de IA impacta directamente en tus finanzas.。

Requisitos de precisión extremadamente altos

• No es aceptable una vaga “subida potencial”; se debe proporcionar un “precio de entrada de \(52,300 y un objetivo de \)54,000” específico.
• No basta con decir “stop-loss apropiado”; hay que ser preciso al “nivel de stop-loss de $51.800”.
• No es aconsejable sugerir “pruebas de posiciones pequeñas”, sino que es fundamental cuantificar y controlar la “exposición al riesgo del 3% del capital total”.

Requisitos estrictos de puntualidad

• El mercado de criptomonedas funciona 24 horas al día, 7 días a la semana, y la IA no puede decir: “Necesito más información”.
• Se debe proporcionar una solución ejecutable dentro de los 30 segundos basándose en los datos existentes.
• Si se pierde el mejor punto de entrada, incluso el mejor análisis resulta inútil.

La tasa de tolerancia a fallos es cercana a cero.

• En una conversación normal, puedes empezar de nuevo si cometes un error; pero en una transacción, un error significa una pérdida de dinero real.
• Cada parámetro debe resistir la validación del mercado.
• La cadena lógica debe ser clara para facilitar la revisión y optimización posterior.

Es precisamente debido a estos requisitos casi estrictos que escribir directrices para el trading cuantitativo se ha convertido en una habilidad altamente técnica.

Primer vistazo a los conceptos básicos

Al observar cómo los traders cuantitativos exitosos interactúan con la IA, queda claro que le plantean preguntas de formas completamente diferentes:

1. Datos específicos del mercadoEn lugar de preguntar “cómo”, proporcione precios e indicadores precisos.
2. Restricciones explícitasTamaño de la cuenta, tolerancia al riesgo y plazo
3. Requisitos de salida específicosRequiere nivel de precio, razones y punto de stop-loss.

"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？"

Respuesta mejorada de la IA:

Con base en la señal de sobrecompra del RSI (70) y el cruce mortal del MACD, se recomienda una posición corta cautelosa. Operación específica: Precio de entrada: \(104,700-\)105,200, stop loss: \(106,000, objetivo: \)103,000. Tamaño máximo de la posición: 0.3 BTC (riesgo controlado: $300).

Resultados de la mejora:

• ✅ Proporciona una dirección clara para operar (ventas en corto)
• ✅ Proporcionar rangos de precios específicos
• ✅ Los niveles de stop-loss y objetivo están claramente definidos.
• ✅ Calculó el tamaño de posición adecuado

Ahora puede tomar este resultado estandarizado, analizarlo y empezar a operar. Pero, ¿es realmente útil? Los resultados reales de las pruebas de cuentas demo solo se pueden describir en cuatro palabras: “Lo perderá todo”. En una situación de trading con una tasa de ganancia del ⁵⁰⁄₅₀, el desgaste de las comisiones por transacción y la frecuente ocurrencia de subidas y bajadas inevitablemente resultan en pérdidas ilimitadas para la cuenta.

Si quieres burlarte de este tipo de instrucción, puedes ir a…Ejemplos de pruebas en vivo del flujo de trabajoCriticar.

Inspirado en el sistema Alpha Arena

Así que empezamos a reflexionar: ¿es realmente inviable el trading cuantitativo basado en IA? Por suerte, llegó Alpha Arena. Este sistema de trading en vivo, que utiliza seis modelos principales, demostró plenamente el proceso real del trading cuantitativo basado en IA. El sitio web divulgó públicamente toda la información de entrada y salida, lo que nos ayudó enormemente a comprender cómo escribir instrucciones de IA efectivas. La característica más singular de esta plataforma es el uso de…Sistema de instrucción de dos niveles：

Capa de guía del usuarioIngrese el estado de ejecución de la estrategia en tiempo real.

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）

Capa de guía del sistemaDefiniendo la identidad profesional y las limitaciones de la IA

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

Este diseño nos hizo darnos cuenta de algo:¡La IA no solo necesita conocer datos del mercado, sino también su estado actual!

Tras usar esta nueva plantilla, la calidad de las respuestas de la IA mejoró significativamente. Comenzó así:

• Análisis basado en un marco de contexto completo
• Considerando el estado de ganancias y pérdidas de la cuenta, se recomienda realizar una evaluación más precisa.
• Recordatorio proactivo del control de riesgos

Aquí es donde estamosSistema de comercio de clones de AlphaArenaLas instrucciones utilizadas.

Mejoras fundamentales en las instrucciones optimizadas

¿Es eficaz? No del todo. Tras usar la versión básica durante unas semanas, surgieron tres problemas fundamentales:

1. La IA sufre de un grave sesgo multifacético.De las 20 recomendaciones analizadas, 18 fueron de “comprar” y sólo 2 de “vender”.
2. Falta de continuidad estatalLa IA no sabe cómo resultaron las operaciones recomendadas anteriormente.
3. Falta de conciencia sobre el control de riesgosContinuar operando agresivamente mientras se está en una posición perdedora

Después de pensarlo un poco, comenzamos a trabajar en una solución.

Solución 1: Mecanismo de equilibrio forzado largo-corto

Para corregir el sesgo alcista de la IA (DeepSeek se entrena con datos de acciones A, lo que naturalmente favorece las posiciones largas), añadimos un “requisito obligatorio” a las instrucciones. La idea principal es que la IA primero realice un análisis alcista, luego un análisis bajista y, finalmente, tome una decisión comparando la fortaleza de los alcistas y los bajistas.

# 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。

Verificación de efectos:

• ✅ La relación largo-corto recomendada se ha mejorado de 9:1 a 6:4.
• ✅ Busque activamente oportunidades de venta durante una tendencia bajista.
• ✅ Reducción del optimismo ciego en mercados unilaterales

Solución 2: Establecer un sistema de memoria

La IA no puede ser un pez dorado con solo una memoria de siete segundos; necesita conocer el rendimiento histórico de cada moneda y ajustar los niveles de riesgo y las posiciones comerciales en consecuencia.

El contenido a memorizar incluye:

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

Algoritmo de ajuste de riesgo dinámico:

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%

La lógica es simple: invierte más en áreas en las que eres bueno y menos o nada en las que no lo eres. La IA ajustará automáticamente el tamaño de la posición de cada moneda según las tasas de ganancia históricas y las ratios de ganancias/pérdidas. Las monedas con buen rendimiento reciben una mayor asignación de capital, mientras que las de bajo rendimiento tienen restricciones de negociación. Esta es una aplicación simplificada del Criterio de Kelly.

Solución 3: Mecanismo de protección de refrigeración inteligente

Los traders experimentados comprenden un principio: cuando se experimentan pérdidas consecutivas en un instrumento en particular, la mejor opción suele ser distanciarse temporalmente de él. Al igual que cuando se tiene una mala racha con las cartas, un jugador astuto optará por alejarse de la mesa y calmarse, en lugar de dejarse llevar por las pérdidas.

Basándonos en este concepto, diseñamos un mecanismo de enfriamiento de 4 horas, que cuenta el número de pérdidas consecutivas de cada criptomoneda en las últimas 4 horas:

Condiciones de activación:

• Si las pérdidas ocurren más de dos veces consecutivas, el sistema se enfriará automáticamente durante 4 horas.
• Si la tasa de ganancias de esta moneda es inferior al 30%, el período de recuperación se extenderá.
• Una pérdida en un solo mes que supere el 5% de los fondos totales indica un período de enfriamiento profundo.

Efecto refrescante:

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

Este mecanismo aborda eficazmente el problema de las pérdidas crónicas en mercados volátiles de criptomonedas con tendencias poco claras. En esencia, utiliza la “observación forzada” para romper la cadena de pérdidas, evitando que la IA caiga en un círculo vicioso: “cuanto más pierde, más negocia, y cuanto más negocia, más pierde”.

Las pautas anteriores, nosotrosSistema de comercio de clones AlphaArena (versión optimizada 2.0)Se ha implementado.

Descubrimiento interesante: mecanismo de incentivos de la competencia de la IA

Mientras optimizábamos continuamente las instrucciones, también nos hemos planteado: más allá de las mejoras técnicas, ¿podemos aprovechar el potencial de la IA desde una perspectiva psicológica? Al fin y al cabo, los operadores humanos suelen tener un mejor rendimiento en entornos competitivos. Basándonos en esta idea, recientemente desarrollamos un marco estratégico para la competencia de modelos a gran escala, que implica que varios modelos grandes compitan utilizando el trading en papel y luego seleccionen el mejor modelo para el copy trading en el mundo real. Durante este proceso, descubrimos un fenómeno interesante: añadir algunos “factores psicológicos” a la IA puede hacerla más proactiva en los momentos oportunos.

Diseño de mecanismos de incentivos competitivos

Este sistema diseñó un escenario virtual de “competencia comercial con IA”:

=== 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

Respuesta de la IA en esta configuración:

Ver a BTC rebotar con fuerza en un nivel de soporte clave, mientras el RSI se recupera de la zona de sobreventa, presenta una oportunidad única de bajo riesgo y alta rentabilidad.Teniendo en cuenta el actual rezago en el ranking, se recomienda aumentar moderadamente las posiciones.Compra en el rango de 51.200-51.500, stop loss en 50.800, objetivo en 53.000. Aumenta la asignación de riesgo al 4%.

Verificación de efectos y control de riesgos

Cambios positivos:

• ✅ La IA está empezando a operar con mayor facilidad cuando la probabilidad de ganar es alta.
• ✅ Reducción de oportunidades perdidas debido al conservadurismo excesivo
• ✅ Ser más resolutivo cuando los aspectos técnicos estén claros.

Esta guía, nosotrosSistema de comercio de lucha interna con modelos multi-IAEsto se ha implementado en [el documento/plataforma].

Escrito al final

Por supuesto, un buen modelo de trading cuantitativo de IA no se limita a escribir buenas instrucciones. También necesitamos: limpieza de datos e ingeniería de características para garantizar la calidad de la entrada; un sistema de control de riesgos multidimensional para gestionar eventos de cisne negro; monitorización en tiempo real y mecanismos automáticos de protección para prevenir riesgos sistémicos; backtesting continuo e iteración de estrategias para adaptarse a los cambios del mercado; y, lo más importante, mantener un sentido de admiración por el mercado y no creer nunca haberlo conquistado.

La rentabilidad del sistema AlphaArena, recientemente optimizado, ha disminuido gradualmente. La observación de los resultados del análisis de IA revela las razones específicas. Introducimos todos los registros históricos en las instrucciones y dejamos que la IA los analice. Sin embargo, los ciclos alcistas y bajistas extremadamente rápidos en el mercado de criptomonedas han provocado que quienes se beneficiaron de las posiciones cortas sufrieran pérdidas significativas en el reciente repunte. Afortunadamente, hemos encontrado una solución y la estamos probando.

Volviendo a la analogía del principio del artículo, nos hemos esforzado por ser ese “buen líder”, proporcionando a la IA instrucciones suficientemente detalladas y precisas. Pero ahora nos damos cuenta de que ser un buen líder no basta; también necesitamos gestionar la IA como un equipo: desarrollando un sistema de memoria, estableciendo mecanismos de enfriamiento e introduciendo incentivos competitivos. El mercado nos está enseñando que el trading cuantitativo con IA no es solo una cuestión técnica, sino un proyecto de ingeniería de sistemas.

Así como una excelente secretaria necesita aprender constantemente de los hábitos y preferencias de su líder, nuestro sistema de trading de IA también está madurando gradualmente mediante repetidas pruebas en el mercado. Cada pérdida es una lección, y cada optimización es un progreso. El camino es largo, pero estamos encaminados.