आरंभ: आइए, व्यापारिक विचारों को मान्य करने की परेशानियों के बारे में बात करें।

आह, मुझे आश्चर्य है कि क्या किसी और को भी ऐसा अनुभव हुआ है: रात में बाज़ार पर नज़र रखते हुए, अचानक एक ट्रेडिंग आइडिया दिमाग में आता है, जैसे किसी खास सिक्के के बढ़ने से पहले उसकी कुछ सामान्य विशेषताओं पर ध्यान देना। फिर, आप यह परखना चाहते हैं कि क्या यह आइडिया विश्वसनीय है, और आपको कोड लिखना होगा, डेटा प्रोसेस करना होगा, वगैरह—यह बेहद परेशानी भरा है। जब तक आप वास्तव में ऐसा करने की कोशिश करते हैं, तब तक या तो आप भूल चुके होते हैं कि आप क्या सोच रहे थे, या बाज़ार की स्थिति बदल चुकी होती है।

पारंपरिक सत्यापन प्रक्रिया कितनी थकाऊ है?

सच कहूँ तो, किसी आइडिया को सत्यापित करना बेहद थकाऊ हुआ करता था। सबसे पहले, आपको डेटा इकट्ठा करना होता था, विभिन्न API ढूँढ़ने होते थे, अकाउंट रजिस्टर करने होते थे, कुंजियाँ प्राप्त करने के लिए आवेदन करना होता था, और डेटा स्क्रैप करने के लिए कोड भी लिखना होता था। बस यही आपको पागल कर देने के लिए काफी था। फिर आपको अपने दिमाग में चल रहे उस अस्पष्ट विचार को एक ठोस गणना सूत्र में बदलना होता था और उसे कोड में लिखना होता था। अंत में, आपको बैकटेस्टिंग करनी होती थी, जिसमें ट्रांजेक्शन शुल्क और स्लिपेज जैसी बातों का ध्यान रखना होता था। अगर आप भाग्यशाली रहे तो पूरी प्रक्रिया में आधा दिन लग सकता था, या अगर आप भाग्यशाली नहीं रहे तो कई दिन।

व्यापारिक विचारों की भी एक समाप्ति तिथि होती है।

यहाँ समस्या यह है कि अच्छे ट्रेडिंग आइडियाज़ समय के प्रति संवेदनशील होते हैं। यह क्रिप्टो की दुनिया में खास तौर पर सच है, जहाँ चीज़ें अविश्वसनीय रूप से तेज़ी से बदलती हैं। आज आप जो पैटर्न खोजते हैं, वह एक या दो हफ़्ते में बेअसर हो सकता है। लेकिन पारंपरिक तरीकों से उनकी पुष्टि करना बहुत धीमा है; यह बस साथ नहीं दे सकता। इसके अलावा, प्रेरणा हमेशा सही समय पर नहीं मिलती। यह अक्सर मेट्रो में या नहाते समय अचानक आ जाती है। आप तुरंत उठकर कोडिंग शुरू नहीं कर सकते, है ना?

मैं एक सरल सत्यापन विधि चाहता हूँ

तो मैंने सोचा, क्या हम विचारों के सत्यापन की प्रक्रिया को सरल बना सकते हैं? दूसरे शब्दों में, मैं अपने विचारों को शब्दों में व्यक्त कर सकता हूँ, और बाकी काम उपकरण पर छोड़ सकता हूँ। कोड लिखने की ज़रूरत नहीं, डेटा प्रोसेस करने की ज़रूरत नहीं, और नतीजे मुझे सीधे बता देंगे कि यह उपयोगी है या नहीं। असल में, यह है: मैं विचारों के लिए ज़िम्मेदार हूँ, और मशीन सत्यापन के लिए ज़िम्मेदार है।

आविष्कारक वर्कफ़्लो कार्यान्वयन

बाद में, मैंने इन्वेंटर प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करके एक स्वचालित वर्कफ़्लो बनाया। इन्वेंटर का वर्कफ़्लो विशेष रूप से मात्रात्मक ट्रेडिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है और विभिन्न उपकरणों को जोड़ सकता है। पूरी प्रक्रिया इस प्रकार काम करती है: जब आप प्रेरणा से भर जाएँ, तो बस अपना फ़ोन खोलें और अपना कारक विवरण दर्ज करें। फिर AI इस विवरण को निष्पादन योग्य कोड में बदल देगा, इन्वेंटर प्लेटफ़ॉर्म से मुद्रा डेटा स्वचालित रूप से प्राप्त करेगा, कारक सत्यापन गणनाएँ करेगा, और अंत में, AI परिणामों का सरल भाषा में अनुवाद करके आपको भेज देगा। पूरी प्रक्रिया पूरी तरह से स्वचालित है; आपको बस परिणामों की प्रतीक्षा करनी है।

कारक सत्यापन प्रवाह चार्ट

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]

सेटअप प्रक्रिया वास्तव में जटिल नहीं है।

इस वर्कफ़्लो को सेट अप करना ज़्यादा जटिल नहीं है। इसमें मुख्य रूप से कुछ चरण शामिल हैं: सबसे पहले, वर्कफ़्लो के भीतर AI मॉडल के API को कॉन्फ़िगर करें। यहाँ, मैं OpenRouter इंटरफ़ेस का उपयोग कर रहा हूँ, जो Deep Seek जैसे बड़े मॉडल को कॉल कर सकता है। इसके बाद, कैंडलस्टिक डेटा प्राप्त करने के लिए Inventor प्लेटफ़ॉर्म के डेटा इंटरफ़ेस को कॉन्फ़िगर करें। सबसे महत्वपूर्ण चरण विभिन्न सांख्यिकीय परीक्षणों और एकरसता विश्लेषण सहित कारक सत्यापन के लिए तर्क कोड लिखना है। अगर आपको ये तकनीकी विश्लेषण परिणाम समझ में नहीं आते हैं, तो चिंता न करें; हम AI को इन्हें हमारे लिए व्याख्या करने देंगे, बस हमें बताएँगे कि क्या यह कारक सार्थक है। अंत में, टेलीग्राम पर परिणाम भेजने के लिए पुश सूचनाएँ कॉन्फ़िगर करें।

सत्यापन परिणाम आपको क्या बता सकते हैं?

इस विश्लेषण रिपोर्ट को खोलने पर ढेर सारी जानकारी सामने आती है। सबसे पहले, एक व्यापक स्कोर और रेटिंग है, जिससे आप अपने विचार की व्यवहार्यता का तुरंत आकलन कर सकते हैं। फिर आता है विशिष्ट फ़ैक्टर निर्माण कोड। यह हिस्सा विशेष रूप से मूल्यवान है क्योंकि AI द्वारा जनित कोड अत्यधिक मानकीकृत है और इसमें विस्तृत टिप्पणियाँ शामिल हैं। आप देख सकते हैं कि इसकी गणना कैसे की जाती है, और प्रत्येक चरण को स्पष्ट रूप से समझाया गया है। अगर आपको प्रोग्रामिंग नहीं भी आती है, तो भी आप इसे बार-बार देखने के बाद फ़ैक्टर निर्माण के तर्क को समझ सकते हैं। यह मात्रात्मक सीखने के लिए बेहद मददगार है; यह ऐसा है जैसे कोई AI ट्यूटर आपको फ़ैक्टर कोड लिखने में चरण-दर-चरण मार्गदर्शन दे रहा हो।

रिपोर्ट में विभिन्न प्रदर्शन मीट्रिक्स की व्याख्याएँ भी शामिल हैं। उदाहरण के लिए, IC मान का क्या अर्थ है, शार्प अनुपात क्या दर्शाता है, और उच्च टर्नओवर दर लाइव ट्रेडिंग के लिए अनुपयुक्त क्यों है। AI इन तकनीकी शब्दों को सरल भाषा में समझाता है, जिससे आप प्रत्येक मीट्रिक के पीछे के अर्थ को समझ सकते हैं। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि सुधार सुझाव अनुभाग व्यापक है। AI आपको केवल यह नहीं बताता कि ‘यह काम नहीं करेगा’; यह सत्यापन परिणामों के आधार पर विशिष्ट अनुकूलन निर्देश प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, चक्र बदलना या कारक का उल्टा उपयोग करना। ये सुझाव केवल अनुमान पर आधारित नहीं, बल्कि डेटा विश्लेषण पर आधारित हैं।

इसलिए, हर सत्यापन के साथ, भले ही कारक विफल हो जाए, आप फिर भी कुछ न कुछ सीख सकते हैं: कोड कैसे लिखें, यह क्यों विफल हुआ, और इसमें कैसे सुधार करें। समय के साथ, क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग के बारे में आपकी समझ गहरी होती जाएगी।

वास्तविक दुनिया का उदाहरण: कल की कीमत में उतार-चढ़ाव कम था, आज की कीमत में वृद्धि बड़ी थी।

आइए एक विशिष्ट सत्यापन मामले पर नज़र डालें। मैंने एक विचार डाला: “कल मूल्य में उतार-चढ़ाव कम था, आज मूल्य वृद्धि बड़ी है,” और देखते हैं कि AI इसे कैसे संसाधित करता है।

📊 कारक मूल्यांकन परिणाम

🎯 समग्र मूल्यांकन

• 📈 अंक: ⁴²⁄₁₀₀
• 🏆 श्रेणी: C+
• 💡 सुझावसिफारिश नहीं की गई।

🔍 मूल परिकल्पना का सत्यापन

• 💭 मान्यताकल के छोटे मूल्य उतार-चढ़ाव से आज ऊपर की ओर रुझान की उच्च संभावना का संकेत मिलता है।
• ✅ सैद्धांतिक तर्कसंगततासैद्धांतिक रूप से, इसमें कुछ योग्यता है; कम अस्थिरता की अवधि के बाद, प्रवृत्ति ब्रेकआउट या औसत प्रतिवर्तन हो सकता है।
• 📊 बाजार तर्कक्रिप्टोकरेंसी बाजार में अस्थिरता का स्पष्ट प्रभाव देखने को मिलता है, लेकिन एक दिन के उतार-चढ़ाव के आधार पर अगले दिन के मूल्य आंदोलन की भविष्यवाणी करने का तर्क कमजोर है।
• 💻 कोड सटीकताकोड कार्यान्वयन सटीक है, कल के आयाम की सही गणना करता है और ऋणात्मक मान को कारक के रूप में लेता है।

📈 प्रदर्शन विश्लेषण विवरण

💰 प्रदर्शन

• 📉 वार्षिक रिटर्न:-18.66%(अपेक्षित सकारात्मक रिटर्न, वास्तविक नकारात्मक रिटर्न)
• 🎲 जीत दर:56.4%(यादृच्छिक से थोड़ा अधिक)
• 📊 संचयी आय:-24.57%(पूरी तरह से उम्मीदों के विपरीत)

⚠️ जोखिम संकेतक

• 📉 अधिकतम निकासी:30.08%(खराब जोखिम नियंत्रण)
• 🌊 अस्थिरता:18.42%(भारी जोखिम)
• ⚖️ तीव्र अनुपात:-1.01(जोखिम समायोजन के बाद गंभीर नुकसान)

🔬 सांख्यिकीय परीक्षण परिणाम

📊 भविष्य कहनेवाला क्षमता (आईसी विश्लेषण)

• 🎯 माध्य आईसी:0.063(इसमें कुछ पूर्वानुमान लगाने की शक्ति है, लेकिन यह कमजोर है)
• 📈 टी-आँकड़ा:2.93(सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण > 2.0)
• 🔄 Rank IC: 0.053(कमजोर रैंकिंग और भविष्यवाणी क्षमताएं)
• 📉 सूचना अनुपात (आईआर):0.158(कमजोर भविष्यवाणी क्षमता)

📏 एकरसता परीक्षण

• 📊 मोनोटोनिसिटी स्कोर:0.083(बेहद कमजोर)
• ✅ एकरसता:3.49%(लगभग कोई नीरसता नहीं)
• 📈 लंबी और छोटी स्थिति के बीच लाभ अंतर:-0.0008(लॉन्ग और शॉर्ट दोनों पोजीशन का प्रभाव समान होता है)

⏱️ कारक स्थिरता

🔄 सतत विश्लेषण

• ⏰ अर्ध-आयु:1 दिन(कारक संकेत अत्यंत तेजी से क्षय होता है)
• 🔗 स्व-संबंधित:-0.093(नकारात्मक सहसंबंध, अस्थिर संकेत)
• 📅 अनुशंसित पोर्टफोलियो पुनर्संतुलन आवृत्ति:दैनिक आवृत्ति(पोर्टफोलियो को बार-बार पुनर्संतुलित करने की आवश्यकता होती है)

💎 बाजार पूंजीकरण स्थिरता

• 🏢 लार्ज-कैप आईसी:0.040
• 🏪 मिड-कैप आईसी:0.037
• 🏬 स्मॉल-कैप आईसी:0.037
• ✅ संगति:बेहतर(विभिन्न बाजार पूंजीकरणों ने समान प्रदर्शन दिखाया)

💸 लेनदेन लागत विश्लेषण

🔄 टर्नओवर दर का प्रभाव

• 📊 औसत दैनिक कारोबार दर:41.95%(उच्च आवृत्ति व्यापार)
• 💰 लागत क्षरण:10.26%वार्षिक रिटर्न
• 📉 शुद्ध आय:-28.92%(लागत घटाने के बाद स्थिति और भी खराब)

🎯 फैक्टर कोड कार्यान्वयन

// 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

💡 सुधार के लिए सुझाव

1. 🔄 बहु-दिवसीय उतार-चढ़ावएकल-दिवसीय आयाम के बजाय बहु-दिवसीय औसत आयाम या अस्थिरता क्लस्टरिंग सुविधाओं का उपयोग करने का प्रयास करें।
2. 📊 जटिल कारकसमग्र कारकों के निर्माण के लिए ट्रेडिंग वॉल्यूम या मूल्य प्रवृत्तियों को संयोजित करने से सिग्नल की शक्ति बढ़ जाती है।
3. 🔄 रिवर्स लॉजिकविपरीत तर्क पर विचार करें: उच्च आयाम के बाद माध्य प्रतिगमन अधिक प्रभावी हो सकता है।

⚠️ जोखिम चेतावनी

1. 📉 नकारात्मक रिटर्न का जोखिमइसमें नकारात्मक रिटर्न और उच्च गिरावट है; प्रत्यक्ष उपयोग से निरंतर नुकसान होगा।
2. 💸 उच्च लागतउच्च टर्नओवर दरों के कारण लेनदेन लागत बढ़ जाती है, जिससे लाभ पर गंभीर असर पड़ता है।
3. 📊 अस्थिरयह अत्यंत कमजोर एकरसता प्रदर्शित करता है, तथा कारकों और प्रतिफल के बीच संबंध अस्थिर होता है।

🎯 अंतिम निष्कर्ष

यह विचार उचित है, लेकिन सत्यापन विफल रहा, जिसके परिणामस्वरूप नकारात्मक परिणाम और उच्च लागतें आईं। इसे त्यागने या रिवर्स टेस्टिंग करने की सलाह दी जाती है।

वास्तव में इसका उपयोग कैसा है?

यह AI काफी बुद्धिमान है; आप अपनी अभिव्यक्ति के लिए जो भी इस्तेमाल करते हैं, उसे यह समझ लेता है। उदाहरण के लिए, अगर आप “मोमेंटम इफेक्ट” कहते हैं, तो यह समझ जाता है कि आपका मतलब है कि कीमतों का रुझान जारी रहेगा। अगर आप “मीन रिवर्सन” कहते हैं, तो यह समझ जाता है कि इसका मतलब है कि कीमतें अपने औसत स्तर पर वापस आ जाएँगी। अगर आप बोलचाल की भाषा का इस्तेमाल भी करते हैं, जैसे “ऊँचे दाम पर खरीदना और कम दाम पर बेचना” या “बॉटम फिशिंग”, तो भी यह उसे सटीक रूप से समझ सकता है। इसका मतलब है कि आपको प्रोग्रामर होने की ज़रूरत नहीं है; आपको बस अपने विचारों को स्पष्ट रूप से व्यक्त करने में सक्षम होना चाहिए। हालाँकि ज़्यादातर समय आपको असफलताओं का सामना करना पड़ेगा, लेकिन लगातार गलत विचारों से अस्वीकृत होना सफलता की राह पर एक छोटा लेकिन महत्वपूर्ण कदम है।

यदि सत्यापन तीव्र हो तो क्या होगा?

जब सत्यापन तेज़ हो जाता है, तो संपूर्ण शोध पद्धति बदल जाती है। पहले, हम महीने में अधिकतम दो या तीन विचारों का सत्यापन कर पाते थे; अब हम एक दिन में लगभग एक दर्जन विचारों का सत्यापन कर सकते हैं। चूँकि अब हमें असफलता का डर नहीं है, और सत्यापन की लागत कम है, इसलिए हम हर तरह के असामान्य विचारों को आज़माने का साहस करते हैं। व्यापक और तेज़ सत्यापन के माध्यम से, बाज़ार के बारे में हमारी समझ गहरी होती है। यह मात्रात्मक परिवर्तन से गुणात्मक परिवर्तन की ओर ले जाने का एक उत्कृष्ट उदाहरण है।

यह कोई रामबाण इलाज नहीं है।

बेशक, यह उपकरण कोई रामबाण उपाय नहीं है। एआई की समझने की क्षमता सीमित है, और यह अत्यधिक जटिल विचारों की गलत व्याख्या कर सकता है। डेटा कवरेज भी सीमित है, केवल ऐतिहासिक डेटा से ही घटनाओं की पुष्टि की जा सकती है। इसके अलावा, जो अतीत में कारगर रहा है, वह भविष्य में उसकी वैधता की गारंटी नहीं देता—यह एक ऐसा सिद्धांत है जिसे हर कोई समझता है। यह उपकरण मुख्य रूप से आपको विचारों को शीघ्रता से छांटने, स्पष्ट रूप से अविश्वसनीय विचारों को हटाने और गहन शोध के योग्य दिशाओं की पहचान करने में मदद करता है।

यह तो एक शुरूआत है।

आज मैंने जो एकल-कारक सत्यापन साझा किया है, वह बहु-कारक मॉडलों की शुरुआत मात्र है। वास्तविक ट्रेडिंग में, एकल कारक का प्रभाव अक्सर सीमित होता है; वास्तव में उपयोगी कई कारकों का संयोजन होता है। उदाहरण के लिए, गति, आयतन और अस्थिरता कारकों को मिलाने से अधिक स्थिर परिणाम प्राप्त होंगे। यदि आप इस विषय में रुचि रखते हैं, तो मैं बहु-कारक सत्यापन, कारक संश्लेषण और अंततः, एक लाइव ट्रेडिंग सिस्टम कैसे बनाएँ, इस पर वीडियो जारी करता रहूँगा।

निष्कर्ष

मुझे लगता है कि इस टूल का सबसे बड़ा महत्व यह है कि यह हर विचार को मान्य होने का मौका देता है। पहले, कई विचारों को अनदेखा कर दिया जाता था क्योंकि वे बहुत जटिल होते थे। अब, प्रवेश की कम बाधाओं के साथ, लोग आत्मविश्वास और साहस के साथ विभिन्न विचारों का सत्यापन कर सकते हैं। इस तेज़ी से बदलते बाज़ार में, सबसे बुरी बात गलतियाँ करना नहीं, बल्कि अवसरों को गँवाना है। जब आप अभी भी किसी विचार का सत्यापन करने में हिचकिचा रहे हों, तब तक हो सकता है कि दूसरे लोग पहले ही दस विचारों का सत्यापन कर चुके हों और उनमें से एक उपयोगी विचार पा चुके हों। ठीक है, आज के लिए बस इतना ही। और अधिक प्रयोग और अनुभव के लिए इन्वेंटर्स प्लेटफ़ॉर्म पर आपका स्वागत है।

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परिशिष्ट: संपूर्ण स्रोत कोड और संसाधन

पूर्ण स्रोत कोड：

• आविष्कारक परिमाणीकरण प्लेटफ़ॉर्म: https://www.fmz.com/strategy/514288
• विभिन्न AI मॉडल को प्रतिस्थापित किया जा सकता है, और सत्यापन मुद्रा का चयन किया जा सकता है।

जोखिम युक्तियाँ：

• यह लेख केवल तकनीकी शिक्षा के उद्देश्य से है और निवेश सलाह नहीं है
• क्रिप्टोकरेंसी ट्रेडिंग बेहद जोखिम भरा है और इसके परिणामस्वरूप मूलधन का पूरा नुकसान हो सकता है
• वास्तविक धन का उपयोग करने से पहले हमेशा अच्छी तरह परीक्षण करें