Pembukaan: Mari kita bicarakan masalah dalam memvalidasi ide perdagangan.

Huh, saya penasaran apakah ada yang pernah mengalami hal ini: saat mengamati pasar di malam hari, sebuah ide trading tiba-tiba muncul di benak, seperti memperhatikan beberapa karakteristik umum koin tertentu sebelum harganya melonjak. Lalu, Anda ingin menguji apakah ide ini dapat diandalkan, hanya untuk mendapati bahwa Anda harus menulis kode, memproses data, dan sebagainya—sungguh merepotkan. Saat Anda benar-benar mencoba melakukannya, Anda sudah lupa apa yang Anda pikirkan, atau situasi pasar telah berubah.

Seberapa membosankannya proses verifikasi tradisional?

Sejujurnya, memvalidasi sebuah ide dulunya sangat membosankan. Pertama, Anda harus mengumpulkan data, menemukan berbagai API, mendaftarkan akun, mengajukan kunci, dan bahkan menulis kode untuk mengumpulkan data. Itu saja sudah cukup membuat Anda gila. Kemudian Anda harus mengubah ide yang samar di kepala Anda menjadi rumus perhitungan yang konkret dan menuliskannya ke dalam kode. Terakhir, Anda harus melakukan pengujian ulang, dengan mempertimbangkan hal-hal seperti biaya transaksi dan slippage. Seluruh proses ini bisa memakan waktu setengah hari jika Anda beruntung, atau beberapa hari jika tidak.

Ide perdagangan juga memiliki tanggal kedaluwarsa.

Masalahnya di sini adalah ide-ide trading yang baik itu sensitif terhadap waktu. Hal ini terutama berlaku di dunia kripto, di mana segala sesuatunya berubah sangat cepat. Pola yang Anda temukan hari ini mungkin tidak efektif dalam satu atau dua minggu. Namun, menggunakan metode tradisional untuk memverifikasinya terlalu lambat; metode itu tidak akan mampu mengimbangi. Lagipula, inspirasi tidak selalu datang di waktu yang tepat. Inspirasi sering kali datang tiba-tiba di kereta bawah tanah atau saat mandi. Anda tidak bisa langsung terjun dan mulai coding, bukan?

Saya ingin metode verifikasi yang sederhana

Jadi saya bertanya-tanya, bisakah kita menyederhanakan proses validasi ide? Dengan kata lain, saya cukup mengungkapkan pikiran saya dengan kata-kata, dan biarkan alat ini menangani sisanya. Tidak perlu menulis kode, tidak perlu memproses data, dan hasilnya akan langsung memberi tahu saya apakah itu bermanfaat atau tidak. Intinya, begini: Saya bertanggung jawab atas ide-idenya, dan mesin bertanggung jawab atas validasinya.

Implementasi alur kerja penemu

Kemudian, saya membangun alur kerja otomatis menggunakan platform Inventor. Alur kerja Inventor dirancang khusus untuk perdagangan kuantitatif dan dapat menghubungkan berbagai alat. Seluruh prosesnya seperti ini: ketika Anda sedang bersemangat, cukup buka ponsel Anda dan masukkan deskripsi faktor Anda. AI kemudian akan mengubah deskripsi ini menjadi kode yang dapat dieksekusi, secara otomatis mengambil data mata uang dari platform Inventor, melakukan perhitungan verifikasi faktor, dan akhirnya, AI akan menerjemahkan hasilnya ke dalam bahasa yang mudah dipahami dan mengirimkannya kepada Anda. Seluruh proses sepenuhnya otomatis; Anda hanya perlu menunggu hasilnya.

Diagram alir validasi faktor

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]

Proses pengaturannya sebenarnya tidak rumit.

Menyiapkan alur kerja ini tidak terlalu rumit. Prosesnya terutama melibatkan beberapa langkah: Pertama, konfigurasikan API model AI di dalam alur kerja. Di sini, saya menggunakan antarmuka OpenRouter, yang dapat memanggil model besar seperti Deep Seek. Selanjutnya, konfigurasikan antarmuka data platform Inventor untuk mendapatkan data candlestick. Langkah terpenting adalah menulis kode logika untuk validasi faktor, termasuk berbagai uji statistik dan analisis monotonisitas. Jangan khawatir jika Anda tidak memahami hasil analisis teknikal ini; kami akan membiarkan AI menafsirkannya untuk kami, hanya memberi tahu kami apakah faktor ini bermanfaat. Terakhir, konfigurasikan notifikasi push untuk mengirimkan hasilnya ke Telegram.

Apa yang dapat diberitahukan hasil verifikasi kepada Anda?

Membuka laporan analisis ini akan mengungkap banyak informasi. Pertama, terdapat skor dan peringkat yang komprehensif, yang memungkinkan Anda untuk langsung menilai kelayakan ide Anda. Kemudian, terdapat kode konstruksi faktor spesifik. Bagian ini sangat berharga karena kode yang dihasilkan AI sangat terstandarisasi dan mencakup komentar-komentar detail. Anda dapat melihat cara perhitungannya, dengan setiap langkah dijelaskan secara gamblang. Bahkan jika Anda tidak mengerti pemrograman, Anda dapat memahami logika konstruksi faktor setelah melihatnya berulang kali. Ini sangat membantu untuk pembelajaran kuantitatif; seperti memiliki tutor AI yang membimbing Anda langkah demi langkah dalam menulis kode faktor.

Laporan ini juga mencakup interpretasi berbagai metrik kinerja. Misalnya, apa arti nilai IC, apa yang diwakili oleh rasio Sharpe, dan mengapa tingkat turnover yang tinggi tidak cocok untuk perdagangan langsung. AI menjelaskan istilah-istilah teknis ini dengan bahasa yang sederhana, sehingga Anda dapat memahami makna di balik setiap metrik. Yang terpenting, bagian saran peningkatannya komprehensif. AI tidak hanya memberi tahu Anda ‘ini tidak akan berhasil’; tetapi juga memberikan arahan pengoptimalan spesifik berdasarkan hasil verifikasi. Misalnya, mengubah siklus atau menggunakan faktor secara terbalik. Saran-saran ini didasarkan pada analisis data, bukan sekadar tebakan.

Oleh karena itu, dengan setiap validasi, meskipun faktornya gagal, Anda tetap dapat mempelajari sesuatu: cara menulis kode, alasan kegagalannya, dan cara memperbaikinya. Seiring waktu, pemahaman Anda tentang perdagangan kuantitatif akan semakin mendalam.

Contoh dunia nyata: Fluktuasi harga kemarin kecil, kenaikan harga hari ini besar.

Mari kita lihat kasus verifikasi spesifik. Saya memasukkan ide: “Fluktuasi harga kemarin kecil, kenaikan harga hari ini besar,” dan mari kita lihat bagaimana AI memprosesnya.

📊 Hasil Evaluasi Faktor

🎯 Penilaian Keseluruhan

• 📈 skor: ⁴²⁄₁₀₀
• 🏆 nilai: C+
• 💡 saranTidak direkomendasikan.

🔍 Verifikasi hipotesis asli

• 💭 AnggapanFluktuasi harga kecil kemarin menunjukkan kemungkinan besar tren naik hari ini.
• ✅ Rasionalitas teoritisSecara teoritis, hal ini memiliki beberapa manfaat; setelah periode volatilitas rendah, terobosan tren atau pembalikan rata-rata dapat terjadi.
• 📊 Logika PasarPasar mata uang kripto menunjukkan efek pengelompokan yang jelas dalam volatilitas, tetapi logika memprediksi pergerakan harga hari berikutnya berdasarkan fluktuasi satu hari saja lemah.
• 💻 Akurasi kodeImplementasi kode akurat, menghitung amplitudo kemarin dengan benar dan mengambil nilai negatif sebagai faktor.

📈 Detail Analisis Kinerja

💰 Performa

• 📉 Pengembalian tahunan:-18.66%(Hasil yang diharapkan positif, hasil aktual negatif)
• 🎲 Tingkat Kemenangan:56.4%(Sedikit lebih tinggi dari acak)
• 📊 Pendapatan Kumulatif:-24.57%(Benar-benar bertentangan dengan harapan)

⚠️ Indikator Risiko

• Penarikan maksimum:30.08%(Kontrol risiko yang buruk)
• 🌊 Volatilitas:18.42%(Risiko tinggi)
• ⚖️ Rasio tajam:-1.01(Kerugian besar setelah penyesuaian risiko)

🔬 Hasil uji statistik

Kemampuan Prediktif (Analisis IC)

• 🎯 Rata-rata IC:0.063(Memiliki beberapa kekuatan prediktif, namun lemah)
• 📈 statistik t:2.93(Signifikan secara statistik > 2,0)
• 🔄 Rank IC: 0.053(Kemampuan pemeringkatan dan prediksi yang lemah)
• Rasio Informasi (IR):0.158(Kemampuan prediksi yang lemah)

📏 Uji Monotonisitas

• 📊 Skor Monotonisitas:0.083(Sangat lemah)
• ✅ Monotonisitas:3.49%(Hampir tidak monoton)
• 📈 Selisih keuntungan antara posisi panjang dan pendek:-0.0008(Posisi panjang dan pendek memiliki efek yang serupa)

⏱️ Stabilitas faktor

🔄 Analisis Berkelanjutan

• ⏰ Waktu paruh:1 hari(Sinyal faktor meluruh sangat cepat)
• 🔗 Terkait dengan diri sendiri:-0.093(Korelasi negatif, sinyal tidak stabil)
• Frekuensi penyeimbangan kembali portofolio yang direkomendasikan:Frekuensi harian(Memerlukan penyeimbangan kembali portofolio secara berkala)

💎 Konsistensi kapitalisasi pasar

• 🏢 IC berkapitalisasi besar:0.040
• 🏪 IC berkapitalisasi menengah:0.037
• 🏬 IC berkapitalisasi kecil:0.037
• ✅ Konsistensi:lebih baik(Kapitalisasi pasar yang berbeda menunjukkan kinerja yang serupa)

💸 Analisis Biaya Transaksi

🔄 Dampak tingkat turnover

• 📊 Rata-rata tingkat perputaran harian:41.95%(Perdagangan frekuensi tinggi)
• 💰 Erosi biaya:10.26%Pengembalian tahunan
• 📉 Pendapatan Bersih:-28.92%(Bahkan lebih buruk setelah dikurangi biaya)

Implementasi kode faktor

// 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

💡 Saran untuk perbaikan

1. Fluktuasi beberapa hariCobalah menggunakan fitur pengelompokan amplitudo atau volatilitas rata-rata multi-hari, bukan amplitudo satu hari.
2. Faktor KompleksMenggabungkan volume perdagangan atau tren harga untuk membangun faktor komposit meningkatkan kekuatan sinyal.
3. 🔄 Logika TerbalikPertimbangkan logika sebaliknya: regresi rata-rata setelah amplitudo tinggi mungkin lebih efektif.

⚠️ Peringatan Risiko

1. Risiko pengembalian negatifMemiliki keuntungan negatif dan penarikan yang tinggi; penggunaan langsung akan menyebabkan kerugian berkelanjutan.
2. 💸 Biaya tinggiTingkat perputaran yang tinggi menimbulkan biaya transaksi yang sangat mengikis keuntungan.
3. 📊 Tidak stabilIa menunjukkan monotonisitas yang sangat lemah, dan hubungan antara faktor dan pengembalian tidak stabil.

🎯 Kesimpulan Akhir

Idenya masuk akal, tetapi validasinya gagal, sehingga menghasilkan imbal hasil negatif dan biaya tinggi. Disarankan untuk membatalkannya atau melakukan pengujian terbalik.

Bagaimana cara penggunaannya sebenarnya?

AI ini cukup cerdas; ia memahami apa pun yang Anda gunakan untuk mengekspresikan diri. Misalnya, jika Anda mengatakan “efek momentum”, ia tahu bahwa tren harga akan berlanjut. Jika Anda mengatakan “reversi rata-rata”, ia tahu bahwa harga akan kembali ke level rata-ratanya. Bahkan jika Anda menggunakan bahasa sehari-hari, seperti “membeli saat harga tinggi dan menjual saat harga rendah” atau “memancing saat harga terendah”, ia tetap dapat memahaminya dengan akurat. Ini berarti Anda tidak perlu menjadi seorang programmer; Anda hanya perlu mampu mengekspresikan ide-ide Anda dengan jelas. Meskipun sering kali Anda akan menghadapi kemunduran, terus-menerus ditolak oleh ide-ide yang cacat merupakan langkah kecil namun signifikan menuju kesuksesan.

Apa yang terjadi jika verifikasi lebih cepat?

Ketika validasi menjadi cepat, seluruh pendekatan riset pun berubah. Sebelumnya, kami hanya bisa memvalidasi maksimal dua atau tiga ide per bulan; kini kami bisa memvalidasi sekitar selusin ide per hari. Karena kami tidak lagi takut gagal, dan biaya validasi rendah, kami berani mencoba berbagai ide yang tidak biasa. Melalui validasi yang ekstensif dan cepat, pemahaman kami tentang pasar semakin mendalam. Ini adalah contoh klasik bagaimana perubahan kuantitatif mengarah pada perubahan kualitatif.

Itu bukan obat mujarab.

Tentu saja, alat ini bukanlah solusi mujarab. Kemampuan pemahaman AI terbatas, dan mungkin salah menafsirkan ide yang terlalu rumit. Cakupan datanya juga terbatas, hanya memvalidasi fenomena dari data historis. Lebih lanjut, apa yang berhasil di masa lalu tidak menjamin validitas di masa mendatang—sebuah prinsip yang dipahami semua orang. Alat ini terutama membantu Anda menyaring ide dengan cepat, menyingkirkan ide yang jelas tidak dapat diandalkan, dan mengidentifikasi arah yang layak untuk diteliti secara mendalam.

Ini baru permulaan.

Validasi faktor tunggal yang saya bagikan hari ini hanyalah awal dari model multifaktor. Dalam perdagangan yang sebenarnya, efek satu faktor seringkali terbatas; yang benar-benar bermanfaat adalah kombinasi beberapa faktor. Misalnya, menggabungkan faktor momentum, volume, dan volatilitas akan menghasilkan hasil yang lebih stabil. Jika Anda tertarik dengan topik ini, saya akan terus merilis video tentang validasi multifaktor, sintesis faktor, dan pada akhirnya, cara membangun sistem perdagangan langsung.

Kesimpulan

Saya pikir signifikansi terbesar dari alat ini adalah memberikan setiap ide kesempatan untuk divalidasi. Sebelumnya, banyak ide diabaikan karena terlalu rumit. Sekarang, dengan hambatan masuk yang lebih rendah, orang dapat dengan percaya diri dan berani memvalidasi berbagai ide. Di pasar yang berubah dengan cepat ini, hal terburuk bukanlah membuat kesalahan, tetapi kehilangan peluang. Sementara Anda masih ragu untuk memvalidasi sebuah ide, orang lain mungkin telah memvalidasi sepuluh ide dan menemukan satu ide yang bermanfaat. Oke, itu saja untuk hari ini. Selamat datang di Platform Penemu untuk lebih banyak eksperimen dan pengalaman.

---

Lampiran: Kode Sumber dan Sumber Daya Lengkap

Kode sumber lengkap：

• Platform Kuantifikasi Penemu: https://www.fmz.com/strategy/514288
• Model AI yang berbeda dapat diganti, dan mata uang verifikasi dapat dipilih.

Petunjuk Risiko：

• Artikel ini hanya untuk tujuan pembelajaran teknis dan bukan merupakan nasihat investasi.
• Perdagangan mata uang kripto sangat berisiko dan dapat mengakibatkan kerugian pokok secara total
• Selalu uji secara menyeluruh sebelum menggunakan dana sungguhan