Introduction : Parlons des difficultés liées à la validation des idées de trading.

Soupir. Je me demande si d’autres ont déjà vécu ça : en observant le marché la nuit, une idée de trading surgit soudainement, comme lorsqu’on repère des caractéristiques communes à certaines cryptomonnaies avant leur flambée. On veut alors vérifier sa fiabilité, mais on se rend compte qu’il faut écrire du code, traiter des données, etc. — c’est incroyablement fastidieux. Et quand on essaie enfin de s’y mettre, soit on a oublié ce qu’on avait en tête, soit la situation du marché a changé.

Le processus de vérification traditionnel est-il fastidieux ?

Honnêtement, valider une idée était autrefois incroyablement fastidieux. Il fallait d’abord collecter des données, trouver diverses API, créer des comptes, demander des clés et même écrire du code pour extraire les données. Rien que ça, c’était à devenir fou. Ensuite, il fallait transformer cette idée encore floue en une formule de calcul concrète et la coder. Enfin, il fallait effectuer des tests rétrospectifs, en tenant compte des frais de transaction et du slippage. L’ensemble du processus pouvait prendre une demi-journée si l’on avait de la chance, ou plusieurs jours dans le cas contraire.

Les idées de trading ont elles aussi une date d’expiration.

Le problème, c’est que les bonnes idées de trading sont sensibles au facteur temps. C’est particulièrement vrai dans le monde des cryptomonnaies, où les choses évoluent à une vitesse fulgurante. Une tendance que vous découvrez aujourd’hui pourrait être obsolète dans une semaine ou deux. Or, les méthodes traditionnelles de vérification sont trop lentes ; elles ne permettent tout simplement pas de suivre le rythme. De plus, l’inspiration ne vient pas toujours au bon moment. Elle surgit souvent soudainement dans le métro ou sous la douche. On ne peut pas se mettre à coder sur-le-champ, n’est-ce pas ?

Je souhaite une méthode de vérification simple.

Je me suis donc demandé s’il était possible de simplifier le processus de validation des idées. Autrement dit, je pourrais simplement exprimer mes pensées par écrit et laisser l’outil se charger du reste. Plus besoin d’écrire de code, ni de traiter de données : les résultats m’indiqueraient directement si l’idée est pertinente ou non. En résumé : je suis responsable des idées, et la machine se charge de leur validation.

Mise en œuvre du flux de travail Inventor

Par la suite, j’ai mis en place un flux de travail automatisé grâce à la plateforme Inventor. Ce flux de travail est spécifiquement conçu pour le trading quantitatif et permet de connecter divers outils. Le processus est simple : lorsque l’inspiration vous vient, il vous suffit d’ouvrir votre téléphone et de saisir la description du facteur. L’IA convertit alors cette description en code exécutable, récupère automatiquement les données de change depuis la plateforme Inventor, effectue les calculs de vérification du facteur et, enfin, traduit les résultats en langage clair et vous les envoie. L’ensemble du processus est entièrement automatisé ; il vous suffit d’attendre les résultats.

Diagramme de validation des facteurs

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]

Le processus d’installation n’est en réalité pas compliqué.

La mise en place de ce flux de travail est relativement simple. Elle se résume à quelques étapes : tout d’abord, configurez l’API du modèle d’IA au sein du flux de travail. J’utilise ici l’interface OpenRouter, qui permet d’appeler des modèles complexes comme DeepSeek. Ensuite, configurez l’interface de données de la plateforme Inventor pour obtenir les données de chandeliers japonais. L’étape cruciale consiste à écrire le code logique pour la validation des facteurs, incluant divers tests statistiques et une analyse de monotonie. Si vous ne comprenez pas ces résultats d’analyse technique, ne vous inquiétez pas : l’IA les interprétera pour nous, en nous indiquant simplement si le facteur est pertinent. Enfin, configurez les notifications push pour envoyer les résultats sur Telegram.

Que peuvent vous apprendre les résultats de la vérification ?

L’ouverture de ce rapport d’analyse révèle une mine d’informations. Tout d’abord, un score et une évaluation complets vous permettent d’apprécier immédiatement la faisabilité de votre idée. Vient ensuite le code de construction des facteurs. Cette partie est particulièrement précieuse car le code généré par l’IA est hautement standardisé et comprend des commentaires détaillés. Vous pouvez observer le calcul, chaque étape étant clairement expliquée. Même sans connaissances en programmation, vous comprendrez la logique de la construction des facteurs après l’avoir vue à plusieurs reprises. C’est extrêmement utile pour l’apprentissage quantitatif ; c’est comme avoir un tuteur IA qui vous guide pas à pas dans l’écriture du code de construction des facteurs.

Le rapport inclut également l’interprétation de divers indicateurs de performance. Par exemple, que signifie la valeur IC ? Que représente le ratio de Sharpe ? Et pourquoi un taux de rotation élevé est inadapté au trading réel ? L’IA explique ces termes techniques en langage clair, vous permettant ainsi de comprendre la signification de chaque indicateur. Plus important encore, la section des suggestions d’amélioration est exhaustive. L’IA ne se contente pas de vous dire « ça ne marchera pas » ; elle propose des pistes d’optimisation précises basées sur les résultats de la vérification. Par exemple, modifier le cycle ou inverser le facteur. Ces suggestions reposent sur une analyse de données, et non sur de simples conjectures.

Par conséquent, même en cas d’échec d’un facteur lors de chaque validation, vous pouvez toujours en tirer des enseignements : comment écrire le code, pourquoi il a échoué et comment l’améliorer. Au fil du temps, votre compréhension du trading quantitatif s’approfondira.

Exemple concret : les fluctuations de prix d’hier étaient faibles, la hausse des prix d’aujourd’hui est importante.

Prenons un exemple concret. Je saisis l’idée suivante : « La fluctuation des prix hier était faible, la hausse d’aujourd’hui est importante », et voyons comment l’IA la traite.

📊 Résultats de l’évaluation des facteurs

🎯 Évaluation globale

• 📈 score: ⁴²⁄₁₀₀
• 🏆 grade: C+
• 💡 suggestionNon recommandé.

🔍 Vérification de l’hypothèse initiale

• 💭 HypothèseLes faibles fluctuations de prix d’hier laissent présager une forte probabilité de tendance haussière aujourd’hui.
• ✅ Rationalité théoriqueThéoriquement, cela a du mérite ; après une période de faible volatilité, une rupture de tendance ou un retour à la moyenne peut se produire.
• 📊 Logique du marchéLe marché des cryptomonnaies présente un net effet de regroupement de la volatilité, mais la logique consistant à prédire l’évolution du prix le lendemain à partir des fluctuations d’une seule journée est fragile.
• 💻 Précision du codeL’implémentation du code est précise, calculant correctement l’amplitude d’hier et prenant la valeur négative comme facteur.

📈 Détails de l’analyse des performances

💰 Performance

• 📉 Rendement annualisé :-18.66%(Rendement positif attendu, rendement négatif réel)
• 🎲 Taux de victoire :56.4%(Légèrement supérieur à la valeur aléatoire)
• 📊 Gains cumulés :-24.57%(Complètement contraire aux attentes)

⚠️ Indicateurs de risque

• 📉 Perte maximale :30.08%(Mauvaise maîtrise des risques)
• 🌊 Volatilité :18.42%(Risque élevé)
• ⚖️ Rapport Sharp :-1.01(Perte importante après ajustement du risque)

🔬 Résultats des tests statistiques

📊 Capacité prédictive (analyse du capital intellectuel)

• 🎯 IC moyen :0.063(Elle possède un certain pouvoir prédictif, mais il est faible)
• 📈 Statistique t :2.93(Statistiquement significatif > 2,0)
• 🔄 Rank IC: 0.053(Faibles capacités de classement et de prédiction)
• 📉 Ratio d’information (RI) :0.158(Faible capacité de prédiction)

📏 Test de monotonie

• 📊 Score de monotonie :0.083(Extrêmement faible)
• ✅ Monotonie :3.49%(Presque aucune monotonie)
• 📈 Différence de profit entre les positions longues et courtes :-0.0008(Les positions longues et courtes ont des effets similaires)

⏱️ Stabilité des facteurs

🔄 Analyse continue

• ⏰ Demi-vie :1 jour(Le signal du facteur décroît extrêmement rapidement)
• 🔗 Lié à soi-même :-0.093(Corrélation négative, signal instable)
• 📅 Fréquence recommandée de rééquilibrage du portefeuille :Fréquence quotidienne(Nécessite un rééquilibrage fréquent du portefeuille)

💎 Cohérence de la capitalisation boursière

• 🏢 Circuits intégrés à grande capacité :0.040
• 🏪 Circuits intégrés de moyenne capacité :0.037
• 🏬 Circuits intégrés à petite capacité :0.037
• ✅ Cohérence :mieux(Des entreprises de différentes capitalisations boursières ont affiché des performances similaires)

💸 Analyse des coûts de transaction

🔄 Impact du taux de rotation du personnel

• 📊 Taux de rotation quotidien moyen :41.95%(Trading haute fréquence)
• 💰 Érosion des coûts :10.26%Rendement annualisé
• 📉 Revenu net :-28.92%(Encore pire après déduction des coûts)

🎯 Mise en œuvre du code des facteurs

// 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

💡 Suggestions d’amélioration

1. 🔄 Fluctuations sur plusieurs joursEssayez d’utiliser des caractéristiques de regroupement de l’amplitude moyenne sur plusieurs jours ou de la volatilité au lieu de l’amplitude sur une seule journée.
2. 📊 Facteur complexeLa combinaison des volumes de transactions ou des tendances des prix pour construire des facteurs composites renforce la fiabilité du signal.
3. 🔄 Logique inverséeConsidérons la logique inverse : une régression vers la moyenne après une forte amplitude pourrait être plus efficace.

⚠️ Avertissement relatif aux risques

1. 📉 Risque de rendements négatifsElle présente des rendements négatifs et des pertes importantes ; son utilisation directe entraînera des pertes continues.
2. 💸 Coût élevéUn taux de rotation élevé engendre des coûts de transaction qui érodent fortement les bénéfices.
3. 📊 InstableElle présente une monotonie extrêmement faible et la relation entre les facteurs et les rendements est instable.

🎯 Conclusion finale

L’idée est pertinente, mais la validation a échoué, entraînant des pertes et des coûts élevés. Il est recommandé de l’abandonner ou d’effectuer des tests inversés.

À quoi ça ressemble concrètement à son utilisation ?

Cette IA est très intelligente ; elle comprend tout ce que vous utilisez pour vous exprimer. Par exemple, si vous dites « effet de momentum », elle sait que vous voulez dire que la tendance des prix va se poursuivre. Si vous dites « retour à la moyenne », elle sait que cela signifie que les prix vont revenir à leur niveau moyen. Même si vous utilisez un langage familier, comme « acheter cher et vendre bas » ou « pêcher au plus bas », elle peut le comprendre avec précision. Cela signifie que vous n’avez pas besoin d’être programmeur ; il vous suffit de savoir exprimer clairement vos idées. Bien que vous rencontriez souvent des obstacles, essuyer des refus constants dus à des idées imparfaites est une étape, certes modeste, mais significative, sur le chemin du succès.

Que se passe-t-il si la vérification est plus rapide ?

Lorsque la validation devient rapide, toute l’approche de recherche se transforme. Auparavant, nous ne pouvions valider que deux ou trois idées par mois au maximum ; désormais, nous pouvons en valider une douzaine par jour. N’ayant plus peur de l’échec et les coûts de validation étant faibles, nous osons explorer toutes sortes d’idées originales. Grâce à une validation rapide et exhaustive, notre compréhension du marché s’affine. C’est un exemple classique de changement quantitatif engendrant un changement qualitatif.

Ce n’est pas une solution miracle.

Bien sûr, cet outil n’est pas une solution miracle. Les capacités de compréhension de l’IA sont limitées et elle peut mal interpréter des idées trop complexes. La couverture des données est également limitée, ne validant les phénomènes qu’à partir de données historiques. De plus, ce qui a fonctionné par le passé ne garantit pas sa validité future – un principe que chacun comprend. Cet outil vous aide principalement à filtrer rapidement les idées, à éliminer celles qui sont manifestement peu fiables et à identifier les pistes méritant une étude approfondie.

Ce n’est que le début.

La validation monofactorielle que j’ai présentée aujourd’hui n’est que le point de départ des modèles multifactoriels. En trading, l’effet d’un seul facteur est souvent limité ; ce qui est vraiment utile, c’est la combinaison de plusieurs facteurs. Par exemple, combiner les facteurs de momentum, de volume et de volatilité permet d’obtenir des résultats plus stables. Si ce sujet vous intéresse, je continuerai à publier des vidéos sur la validation multifactorielle, la synthèse des facteurs et, enfin, la construction d’un système de trading opérationnel.

Conclusion

Je pense que le principal atout de cet outil est qu’il donne à chaque idée la possibilité d’être validée. Auparavant, de nombreuses idées étaient négligées en raison de la complexité du processus. Désormais, grâce à une plus grande facilité d’accès, chacun peut valider ses idées avec confiance et audace. Sur ce marché en constante évolution, le pire n’est pas de faire des erreurs, mais de rater des opportunités. Pendant que vous hésitez encore à valider une idée, d’autres en ont peut-être déjà validé dix et trouvé la perle rare. Voilà pour aujourd’hui. Bienvenue sur la Plateforme des Inventeurs pour plus d’expérimentation et d’expérience.

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Annexe : Code source complet et ressources

Code source complet：

• Plateforme de quantification des inventeurs : https://www.fmz.com/strategy/514288
• Différents modèles d’IA peuvent être utilisés, et la devise de vérification peut être sélectionnée.

Conseils à la prudence：

• Cet article est uniquement destiné à des fins d’apprentissage technique et ne constitue pas un conseil en investissement.
• Le trading de crypto-monnaie est extrêmement risqué et peut entraîner la perte totale du capital
• Testez toujours soigneusement avant d’utiliser des fonds réels