Guide d’utilisation du secrétaire : Notes pratiques sur les instructions de trading quantitatif

Récemment, Li Xinye, analyste quantitative, a publié un livre à succès intitulé « Le guide des rencontres pour les femmes mariées », et cet article s’intitule « Le guide de la secrétaire ». Ne vous méprenez pas : la secrétaire ici est une intelligence artificielle.

L’attribution des tâches est en réalité un art complexe.

Qu’est-ce qui fait une bonne secrétaire ? Par exemple, si un supérieur demande un vol pour Pékin le soir même, une bonne secrétaire consultera son agenda et constatera qu’une réunion a lieu le lendemain matin dans le district de Haidian. Elle réservera donc un billet de train à grande vitesse à destination de la gare de Qinghe à Pékin, la plus proche du district de Haidian. Elle réservera également un hôtel à proximité du lieu de la réunion pour que son supérieur puisse se reposer et organisera un transfert avec un chauffeur jusqu’à 18 h précises pour le conduire à la gare TGV.

Mais un bon leader donne des instructions différemment. Il ne se contente pas de dire « Réservez un billet pour Pékin » et d’en rester là. Au contraire, il dira à sa secrétaire : « J’ai une réunion à Haidian demain à 10 h. Ce soir, il me faut un billet de train à grande vitesse pour la gare de Qinghe à Pékin à 20 h. Il me faut un chauffeur pour venir me chercher à 18 h et réserver une chambre d’hôtel dans le district de Haidian pour la nuit. » Il détaille chaque étape, fournissant ainsi à sa secrétaire le contexte nécessaire pour mener à bien les tâches qui lui incombent.

Nous devons désormais être de bons leaders. L’intelligence artificielle actuelle est incapable de rechercher proactivement des informations ; elle ne consultera pas automatiquement votre emploi du temps ni ne devinera vos véritables besoins comme le ferait un secrétaire. Le même principe s’applique aux instructions des systèmes de trading : l’IA ne connaît que ce que vous lui indiquez ; toutes les relations de cause à effet pertinentes et les informations contextuelles doivent lui être fournies étape par étape.

c’est pourquoiRapideC’est dire son importance : cela détermine ce que l’IA peut faire pour vous, et dans quelle mesure.

Le défi des lignes directrices dans le trading quantitatif

On pourrait penser que, l’IA étant si intelligente, écrire des instructions ne devrait pas être difficile, n’est-ce pas ? Mais en réalité, les exigences en matière d’instructions dans le domaine du trading quantitatif sont bien plus strictes qu’on ne l’imagine.

Imaginez ce scénario : lors d’une conversation informelle, vous demandez à une IA : « Que dois-je porter aujourd’hui ? » L’IA répond : « Vu la météo, je vous suggère une veste légère. » Bien que cette réponse ne soit pas très précise, ce n’est pas grave ; vous pouvez toujours reposer la question ou vous faire votre propre opinion.

Mais si vous demandez à une IA : « Devrais-je acheter du BTC maintenant ? », et qu’elle vous répond : « D’après les dernières données de marché, le prix actuel du Bitcoin est en repli et le sentiment du marché est plutôt négatif. Il existe un désaccord important quant à l’opportunité d’acheter ou non ; vous devez donc prendre une décision éclairée en fonction de votre tolérance au risque et de vos objectifs d’investissement », il s’agit d’une réponse typique d’IA. Elle anticipera toujours vos actions, mais ne vous donnera jamais de conseil pratique. Or, une telle réponse est désastreuse en trading. Car chaque seconde d’hésitation peut se traduire par une opportunité manquée ou des pertes accrues.

Voici la cruelle réalité du trading quantitatif :Chaque suggestion de l’IA a un impact direct sur vos finances.。

Exigences de précision extrêmement élevées

• Une vague « hausse potentielle » n’est pas acceptable ; un « prix d’entrée précis de 52 300 \( et un objectif de 54 000 \) » doivent être fournis.
• Il ne suffit pas de dire « stop-loss approprié » ; il faut être précis et indiquer « niveau de stop-loss de 51 800 $ ».
• Il n’est pas conseillé de suggérer un « essai à petite échelle » ; il est essentiel, au contraire, de quantifier et de contrôler « l’exposition au risque à 3 % du capital total ».

Exigences strictes en matière de ponctualité

• Le marché des cryptomonnaies fonctionne 24h/24 et 7j/7, et l’IA ne peut pas dire : « J’ai besoin de plus d’informations. »
• Une solution exécutable doit être fournie dans les 30 secondes à partir des données existantes.
• Manquer le meilleur point d’entrée rend même la meilleure analyse inutile.

Le taux de tolérance aux pannes est proche de zéro.

• Dans une conversation normale, on peut recommencer si l’on fait une erreur ; mais dans une transaction, une erreur signifie une perte d’argent réel.
• Chaque paramètre doit être validé par le marché.
• La chaîne logique doit être claire afin de faciliter les révisions et optimisations ultérieures.

C’est précisément en raison de ces exigences quasi-strictes que la rédaction de directives pour le trading quantitatif est devenue une compétence hautement technique.

Premier aperçu des bases

En observant comment les traders quantitatifs performants interagissent avec l’IA, il devient évident qu’ils posent des questions à l’IA de manières totalement différentes :

1. données de marché spécifiquesAu lieu de demander « comment », fournissez des prix et des indicateurs précis.
2. Contraintes explicitesTaille du compte, tolérance au risque et horizon temporel
3. exigences de production spécifiquesNécessite le niveau de prix, les raisons et le point 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？"

Réponse améliorée de l’IA :

« Compte tenu du RSI en zone de surachat (70) et du signal de croisement baissier du MACD, une position courte prudente est recommandée. Opération spécifique : prix d’entrée : 104 700 \( - 105 200 \), stop loss : 106 000 \(, objectif : 103 000 \). Taille maximale de la position : 0,3 BTC (risque maîtrisé sous la barre des 300 $). »

Résultats d’amélioration :

• ✅ Fournit une orientation claire pour le trading (vente à découvert)
• ✅ Indiquez des fourchettes de prix précises
• ✅ Les niveaux de stop-loss et de cible ont été clairement définis.
• ✅ Calcul de la taille de position appropriée

Vous pouvez désormais utiliser ces données standardisées, les analyser et commencer à trader. Mais sont-elles vraiment utiles ? Les résultats des tests sur un compte démo se résument en quatre mots : « Vous perdrez tout. » Dans une situation de trading avec une probabilité de gain de ⁵⁰⁄₅₀, les frais de transaction et les fluctuations fréquentes du marché entraînent inévitablement des pertes illimitées.

Si vous souhaitez vous moquer de ce genre d’instruction, vous pouvez aller sur…Exemples de tests en direct de flux de travailCritiquer.

Inspiré par le système Alpha Arena

Nous avons donc commencé à nous interroger : le trading quantitatif piloté par l’IA est-il vraiment irréalisable ? Heureusement, Alpha Arena est arrivé. Ce système de trading en direct, utilisant six modèles majeurs, a pleinement démontré le processus concret du trading quantitatif piloté par l’IA. Le site web publiait toutes les informations d’entrée et de sortie, ce qui nous a grandement aidés à comprendre comment écrire des instructions d’IA efficaces. La caractéristique la plus unique de cette plateforme est son utilisation de…Système d’enseignement à deux niveaux：

Guide de l’utilisateurSaisissez l’état d’exécution de la stratégie en temps réel.

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）

couche de guidage du systèmeDéfinir l’identité professionnelle et les contraintes de l’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

Ce design nous a fait prendre conscience de quelque chose :L’IA a non seulement besoin de connaître les données du marché, mais aussi leur état actuel !

Après l’utilisation de ce nouveau modèle, la qualité des réponses de l’IA s’est nettement améliorée. Cela a commencé ainsi :

• Analyse fondée sur un cadre contextuel complet
• Compte tenu de la situation financière du compte (profit et perte), une évaluation plus précise est recommandée.
• Rappeler proactivement le contrôle des risques

C’est ici que nous sommes.Système de trading cloné AlphaArenaLes instructions utilisées.

Améliorations essentielles apportées aux instructions optimisées

Est-ce efficace ? Pas entièrement. Après avoir utilisé la version de base pendant quelques semaines, trois problèmes majeurs sont apparus :

1. L’IA souffre de biais graves et multiformes.Sur les 20 recommandations analysées, 18 étaient des recommandations d’« achat » et seulement 2 étaient des recommandations de « vente ».
2. Absence de continuité de l’ÉtatL’IA ignore le résultat des transactions précédemment recommandées.
3. Manque de sensibilisation au contrôle des risquesContinuer à trader de manière agressive malgré une position perdante

Après réflexion, nous avons commencé à travailler sur une solution.

Solution 1 : Mécanisme d’équilibre forcé long-court

Pour corriger le biais haussier de l’IA (DeepSeek est entraînée sur des données d’actions A, qui favorisent naturellement les positions longues), nous avons ajouté une « exigence obligatoire » à ses instructions. L’idée principale est que l’IA effectue d’abord une analyse haussière, puis une analyse baissière, et prenne enfin une décision en comparant la force des deux tendances.

# 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。

Vérification de l’effet :

• ✅ Le ratio long-court recommandé a été amélioré, passant de 9:1 à 6:4.
• ✅ Recherchez activement les opportunités de vente à découvert pendant une tendance baissière.
• ✅ Réduction de l’optimisme aveugle sur les marchés unilatéraux

Solution 2 : Mettre en place un système de mémorisation

L’IA ne peut pas être un poisson rouge avec une mémoire de seulement 7 secondes ; elle doit connaître les performances historiques de chaque cryptomonnaie et ajuster les niveaux de risque et les positions de trading en conséquence.

Le contenu à mémoriser comprend :

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

Algorithme d’ajustement dynamique des risques :

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 logique est simple : investir davantage dans les domaines où vous excellez et moins, voire pas du tout, dans ceux où vous êtes moins performant. L’IA ajustera automatiquement la taille des positions pour chaque cryptomonnaie en fonction des taux de réussite historiques et des ratios profit/perte. Les cryptomonnaies performantes bénéficieront d’une allocation de capital plus importante, tandis que celles qui sont peu performantes seront exclues du trading. Il s’agit d’une application simplifiée du critère de Kelly.

Solution 3 : Mécanisme de protection de refroidissement intelligent

Les traders expérimentés comprennent un principe fondamental : face à une série de pertes sur un instrument financier, la meilleure solution consiste souvent à prendre du recul. De même qu’un joueur avisé, lors d’une mauvaise passe aux cartes, choisira de s’éloigner de la table et de se calmer plutôt que de s’énerver davantage face aux pertes.

Partant de ce concept, nous avons conçu un mécanisme de refroidissement de 4 heures, qui comptabilise le nombre de pertes consécutives pour chaque cryptomonnaie au cours des 4 dernières heures :

Conditions de déclenchement:

• Si des pertes surviennent plus de deux fois de suite, le système se refroidira automatiquement pendant 4 heures.
• Si le taux de victoire pour cette devise est inférieur à 30 %, la période de recharge sera prolongée.
• Une perte mensuelle supérieure à 5 % du total des fonds indique une période de refroidissement importante.

Effet rafraîchissant :

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

Ce mécanisme permet de remédier efficacement au problème des pertes chroniques sur les marchés volatils des cryptomonnaies aux tendances incertaines. Concrètement, il utilise l’« observation forcée » pour rompre le cercle vicieux des pertes, empêchant ainsi l’IA de s’enliser dans un cycle infernal : « plus elle perd, plus elle trade, et plus elle trade, plus elle perd ».

Les directives ci-dessus, nousSystème de trading clone AlphaArena, version optimisée 2.0Cela a été mis en œuvre.

Découverte intéressante : mécanisme d’incitation à la compétition en IA

Tout en optimisant constamment les instructions, nous nous sommes également interrogés : au-delà des améliorations techniques, pouvons-nous exploiter le potentiel de l’IA d’un point de vue psychologique ? Après tout, les traders humains sont souvent plus performants en situation de compétition. Partant de ce constat, nous avons récemment élaboré un cadre stratégique pour la compétition de modèles à grande échelle. Ce cadre consiste à faire s’affronter plusieurs modèles de grande taille via des simulations de trading, puis à sélectionner le meilleur modèle pour le copy trading réel. Au cours de ce processus, nous avons découvert un phénomène intéressant : l’intégration de certains leviers psychologiques à l’IA peut la rendre plus proactive au moment opportun.

Conception de mécanismes d’incitation concurrentiels

Ce système a conçu un scénario virtuel de « compétition de trading 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

Réponse de l’IA dans ces conditions :

« Le rebond marqué du BTC à un niveau de support clé, tandis que le RSI se redresse après être sorti de la zone de survente, représente une rare opportunité à faible risque et à rendement élevé. »Compte tenu du classement actuel, il est recommandé d’améliorer modérément son positionnement.Achetez dans la fourchette 51 200-51 500, stop loss à 50 800, objectif à 53 000. Augmentez l’allocation de risque à 4 %.

Vérification des effets et contrôle des risques

Changements positifs :

• ✅ L’IA commence à trader plus facilement lorsque la probabilité de gagner est élevée.
• ✅ Réduction des occasions manquées dues à un conservatisme excessif
• ✅ Soyez plus décisif lorsque les aspects techniques sont clairs.

Cette directive, nous« Système de trading basé sur les conflits internes de plusieurs modèles d’IA »Cela a été implémenté dans [le document/la plateforme].

À la fin.

Bien sûr, un bon modèle de trading quantitatif basé sur l’IA ne se résume pas à de bonnes instructions. Il faut également : un nettoyage des données et une ingénierie des caractéristiques pour garantir la qualité des données d’entrée ; un système de contrôle des risques multidimensionnel pour faire face aux événements imprévus ; une surveillance en temps réel et des mécanismes de coupure automatique pour prévenir les risques systémiques ; des tests rétrospectifs continus et une itération de la stratégie pour s’adapter aux fluctuations du marché ; et surtout, une profonde réflexion sur le marché et la nécessité de ne jamais se croire maître de celui-ci.

Les performances du système AlphaArena, récemment optimisé, sont en baisse progressive. L’analyse des résultats par l’IA en révèle les raisons précises. Nous avons intégré toutes les données historiques dans le programme et laissé l’IA les analyser. Cependant, la forte volatilité du marché des cryptomonnaies, avec ses cycles haussiers et baissiers, a entraîné des pertes importantes lors du récent rebond pour ceux qui avaient profité des ventes à découvert. Heureusement, nous avons trouvé une solution, que nous testons actuellement.

Pour reprendre l’analogie du début de l’article, nous nous sommes efforcés d’être ce « bon leader », c’est-à-dire de fournir à l’IA des instructions suffisamment détaillées et précises. Mais nous comprenons désormais qu’être un bon leader ne suffit pas ; il nous faut aussi gérer l’IA comme une équipe : mettre en place un système de mémorisation, instaurer des mécanismes de régulation et introduire des incitations compétitives. Le marché nous apprend que le trading quantitatif par IA n’est pas qu’un simple problème technique, mais un projet d’ingénierie des systèmes.

Tout comme une excellente secrétaire doit constamment se tenir au courant des habitudes et des préférences de son supérieur, notre système de trading IA mûrit progressivement grâce à des essais répétés sur le marché. Chaque perte est une leçon, et chaque optimisation un progrès. Le chemin est long, mais nous sommes en bonne voie.