Panduan Pengguna Sekretaris: Catatan Praktis tentang Instruksi Perdagangan Kuantitatif

Baru-baru ini, Li Xinye, seorang analis kuantitatif, menerbitkan buku yang sangat populer berjudul “Panduan Berkencan untuk Wanita yang Sudah Menikah,” dan artikel ini berjudul “Panduan Sekretaris.” Jangan salah paham—sekretaris di sini adalah AI.

Cara menugaskan tugas sebenarnya adalah seni yang mendalam.

Apa yang membuat seorang sekretaris yang baik? Misalnya, jika seorang bos meminta penerbangan ke Beijing untuk malam ini, sekretaris yang baik akan memeriksa jadwal bos untuk minggu itu dan mengetahui bahwa ada rapat di Distrik Haidian keesokan paginya. Jadi, mereka akan memesan tiket kereta cepat dengan Stasiun Beijing Qinghe sebagai tujuan akhir, karena stasiun tersebut paling dekat dengan Distrik Haidian. Mereka juga akan memesan hotel di dekat lokasi rapat untuk bos beristirahat, dan mengatur sopir untuk menjemput mereka tepat pukul 18.00 untuk mengantar mereka ke stasiun kereta cepat setempat.

Namun, seorang pemimpin yang baik memberikan instruksi dengan cara yang berbeda. Ia tidak akan sekadar berkata, “Pesan tiket ke Beijing,” lalu selesai. Sebaliknya, ia akan memberi tahu sekretarisnya, “Saya ada rapat di Haidian besok pukul 10.00. Malam ini saya butuh tiket kereta cepat yang tiba di Stasiun Qinghe Beijing pukul 20.00. Saya butuh sopir untuk menjemput saya pukul 18.00 dan juga memesankan hotel untuk saya di Distrik Haidian malam ini.” Ia memberikan langkah-langkah spesifik untuk setiap tugas, sehingga sekretarisnya memiliki konteks yang cukup untuk melaksanakan tugas-tugas yang relevan.

Sekarang kita perlu menjadi pemimpin yang baik. Kecerdasan buatan saat ini tidak mampu mencari informasi secara proaktif; ia tidak akan secara otomatis memeriksa jadwal Anda atau menebak kebutuhan Anda yang sebenarnya seperti sekretaris manusia. Prinsip yang sama berlaku untuk instruksi dalam sistem perdagangan—AI hanya tahu apa yang Anda perintahkan; semua hubungan sebab-akibat yang relevan dan informasi kontekstual harus diberikan kepadanya selangkah demi selangkah.

itulah sebabnyaMengingatkanBegitu pentingnya hal itu—hal itu menentukan apa yang dapat dilakukan AI untuk Anda, dan sejauh mana.

Tantangan Pedoman dalam Perdagangan Kuantitatif

Anda mungkin berpikir bahwa karena AI begitu pintar, menulis instruksi seharusnya tidak sulit, bukan? Namun kenyataannya, persyaratan instruksi di bidang perdagangan kuantitatif jauh lebih ketat daripada yang kita bayangkan.

Bayangkan skenario ini: Dalam obrolan santai, Anda bertanya kepada AI, “Pakaian apa yang harus saya pakai hari ini?” AI menjawab, “Berdasarkan cuaca, saya sarankan Anda memakai jaket tipis.” Meskipun jawaban ini tidak terlalu spesifik, bukan masalah besar; Anda selalu bisa bertanya lagi atau membuat penilaian sendiri.

Namun, jika Anda bertanya kepada AI, “Haruskah saya membeli BTC sekarang?”, dan AI menjawab, “Menurut data pasar terbaru, harga Bitcoin saat ini sedang mengalami penurunan, dan sentimen pasar relatif rendah. Ada ketidaksepakatan yang signifikan di pasar mengenai apakah akan membeli atau tidak, yang mengharuskan Anda untuk membuat penilaian yang komprehensif berdasarkan toleransi risiko dan tujuan investasi Anda sendiri,” ini adalah jawaban standar AI. AI akan selalu berpikir ke depan untuk Anda, tetapi tidak pernah memberikan saran praktis. Dan jawaban seperti itu sangat berbahaya dalam perdagangan. Karena setiap detik keraguan dapat berarti kehilangan peluang atau meningkatkan kerugian.

Inilah realitas kejam perdagangan kuantitatif:Setiap saran dari AI berdampak langsung pada keuangan Anda.。

Persyaratan presisi yang sangat tinggi

• “Potensi kenaikan” yang tidak jelas tidak dapat diterima; “harga masuk \(52.300 dan target \)54.000” yang spesifik harus diberikan.
• Tidak cukup hanya mengatakan “stop-loss yang tepat”; harus tepat pada “level stop-loss $51.800”.
• Tidak disarankan untuk menyarankan “uji coba posisi kecil”; sebaliknya, penting untuk mengukur dan mengendalikan “paparan risiko hingga 3% dari total modal.”

Persyaratan ketepatan waktu yang ketat

• Pasar mata uang kripto beroperasi ²⁴⁄₇, dan AI tidak dapat berkata, “Saya butuh informasi lebih lanjut.”
• Solusi yang dapat dieksekusi harus disediakan dalam waktu 30 detik berdasarkan data yang ada.
• Hilangnya titik masuk terbaik membuat analisis terbaik sekalipun menjadi tidak berguna.

Tingkat toleransi kesalahan mendekati nol.

• Dalam percakapan normal, Anda dapat memulai kembali jika Anda membuat kesalahan; tetapi dalam transaksi, kesalahan berarti hilangnya uang sungguhan.
• Setiap parameter harus tahan terhadap validasi pasar.
• Rantai logis harus jelas untuk memudahkan peninjauan dan pengoptimalan selanjutnya.

Justru karena persyaratan yang hampir ketat inilah penulisan pedoman untuk perdagangan kuantitatif telah menjadi keterampilan yang sangat teknis.

Sekilas tentang dasar-dasarnya

Dengan mengamati bagaimana pedagang kuantitatif yang sukses berinteraksi dengan AI, menjadi jelas bahwa mereka mengajukan pertanyaan AI dengan cara yang sangat berbeda:

1. Data pasar spesifikDaripada bertanya “bagaimana,” berikan harga dan indikator yang tepat.
2. Batasan eksplisitUkuran akun, toleransi risiko, dan jangka waktu
3. Persyaratan keluaran spesifikMembutuhkan tingkat harga, alasan, dan titik 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？"

Respon AI yang ditingkatkan:

Berdasarkan sinyal RSI yang jenuh beli (70) dan persilangan kematian MACD, posisi jual yang hati-hati direkomendasikan. Operasi spesifik: Harga masuk \(104.700-\)105.200, stop loss \(106.000, target \)103.000. Ukuran posisi maksimum 0,3 BTC (risiko terkendali dalam $300).

Hasil perbaikan:

• ✅ Memberikan arah yang jelas untuk perdagangan (short selling)
• ✅ Berikan kisaran harga tertentu
• ✅ Level stop-loss dan target telah ditetapkan dengan jelas.
• ✅ Menghitung ukuran posisi yang sesuai

Sekarang Anda dapat menggunakan output standar ini, menganalisisnya, dan mulai berdagang. Namun, apakah ini benar-benar bermanfaat? Hasil pengujian akun demo yang sebenarnya hanya dapat dijelaskan dalam empat kata: “Anda akan kehilangan segalanya.” Dalam situasi perdagangan dengan rasio kemenangan ⁵⁰⁄₅₀, biaya transaksi yang terus-menerus dan seringnya terjadi lonjakan dan penurunan pasti akan menyebabkan kerugian tak terbatas bagi akun.

Jika Anda ingin mengejek instruksi semacam ini, Anda dapat pergi ke…Contoh Pengujian Langsung Alur KerjaUntuk mengkritik.

Terinspirasi oleh sistem Alpha Arena

Maka kami mulai berpikir: apakah perdagangan kuantitatif berbasis AI benar-benar mustahil? Untungnya, Alpha Arena hadir. Sistem perdagangan langsung ini, yang memanfaatkan enam model utama, sepenuhnya mendemonstrasikan proses perdagangan kuantitatif berbasis AI yang sesungguhnya. Situs web tersebut mengungkapkan semua informasi input dan output secara publik, yang sangat membantu kami memahami cara menulis instruksi AI yang efektif. Fitur paling unik dari platform ini adalah penggunaan…Sistem instruksi dua tingkat：

Panduan Pengguna LapisanMasukkan status strategi waktu nyata yang sedang berjalan.

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）

Lapisan panduan sistemMendefinisikan identitas profesional dan batasan AI

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

Desain ini membuat kami menyadari sesuatu:AI tidak hanya perlu mengetahui data pasar, tetapi juga perlu mengetahui status terkini!

Setelah menggunakan templat baru ini, kualitas respons AI meningkat secara signifikan. Dimulai dengan:

• Analisis berdasarkan kerangka konteks yang lengkap
• Dengan mempertimbangkan status laba rugi akun, penilaian yang lebih akurat direkomendasikan.
• Mengingatkan secara proaktif tentang pengendalian risiko

Di sinilah kita beradaSistem Perdagangan Klon AlphaArenaInstruksi yang digunakan.

Peningkatan inti pada instruksi yang dioptimalkan

Apakah efektif? Tidak sepenuhnya. Setelah menggunakan versi dasar selama beberapa minggu, tiga masalah inti muncul:

1. AI menderita bias multifaset yang parah.Dari 20 rekomendasi yang dianalisis, 18 adalah “beli” dan hanya 2 yang “jual”.
2. Kurangnya kontinuitas negaraAI tidak mengetahui bagaimana hasil perdagangan yang direkomendasikan sebelumnya.
3. Kurangnya kesadaran pengendalian risikoTerus berdagang secara agresif saat berada dalam posisi rugi

Setelah berpikir sejenak, kami mulai mencari solusinya.

Solusi 1: Mekanisme Keseimbangan Panjang-Pendek yang Dipaksa

Untuk mengoreksi bias bullish AI (DeepSeek dilatih berdasarkan data saham A, yang secara alami mendukung posisi long), kami menambahkan “persyaratan wajib” ke dalam instruksi. Intinya adalah AI melakukan analisis bullish terlebih dahulu, kemudian analisis bearish, dan akhirnya mengambil keputusan dengan membandingkan kekuatan bull dan bear.

# 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。

Verifikasi efek:

• ✅ Rasio panjang-pendek yang direkomendasikan telah ditingkatkan dari 9:1 menjadi 6:4.
• ✅ Secara aktif mencari peluang shorting selama tren menurun.
• ✅ Mengurangi optimisme buta di pasar sepihak

Solusi 2: Membangun sistem memori

AI tidak bisa menjadi ikan mas dengan ingatan hanya 7 detik; ia perlu mengetahui kinerja historis setiap koin dan menyesuaikan tingkat risiko dan posisi perdagangan sebagaimana mestinya.

Konten yang harus dihafal meliputi:

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

Algoritma penyesuaian risiko dinamis:

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%

Logikanya sederhana: berinvestasilah lebih banyak di bidang yang Anda kuasai, dan kurangi atau bahkan tidak berinvestasi sama sekali di bidang yang tidak Anda kuasai. AI akan secara otomatis menyesuaikan ukuran posisi untuk setiap koin berdasarkan riwayat tingkat kemenangan dan rasio untung/rugi. Koin dengan kinerja baik menerima alokasi modal lebih banyak, sementara koin dengan kinerja buruk dibatasi untuk diperdagangkan. Ini adalah penerapan Kriteria Kelly yang disederhanakan.

Solusi 3: Mekanisme Perlindungan Pendinginan Cerdas

Trader berpengalaman memahami satu prinsip: ketika Anda mengalami serangkaian kerugian pada instrumen tertentu, pilihan terbaik seringkali adalah menjauhkan diri darinya untuk sementara waktu. Sama seperti ketika Anda sedang mengalami nasib buruk dalam bermain kartu, pemain yang bijak akan memilih untuk menjauh dari meja dan menenangkan diri, alih-alih semakin terpuruk oleh kerugian tersebut.

Berdasarkan konsep ini, kami merancang mekanisme pendinginan 4 jam, yang menghitung jumlah kerugian berturut-turut untuk setiap mata uang kripto dalam 4 jam terakhir:

Kondisi pemicu:

• Jika kehilangan terjadi lebih dari dua kali berturut-turut, sistem akan secara otomatis mendingin selama 4 jam.
• Jika rasio kemenangan untuk mata uang ini di bawah 30%, periode pendinginan akan diperpanjang.
• Kerugian dalam satu bulan yang melebihi 5% dari total dana mengindikasikan adanya periode pendinginan yang mendalam.

Efek pendinginan:

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

Mekanisme ini secara efektif mengatasi masalah kerugian kronis di pasar mata uang kripto yang volatil dengan tren yang tidak jelas. Intinya, mekanisme ini menggunakan “observasi paksa” untuk memutus rantai kerugian, mencegah AI terjerumus ke dalam lingkaran setan “semakin banyak kerugiannya, semakin banyak perdagangannya, dan semakin banyak perdagangannya, semakin banyak kerugiannya.”

Pedoman di atas, kamiSistem Perdagangan Klon AlphaArena Versi 2.0 yang DioptimalkanIni telah dilaksanakan.

Penemuan menarik: mekanisme insentif kompetisi AI

Sambil terus mengoptimalkan instruksi, kami juga mempertimbangkan: di luar peningkatan teknis, dapatkah kami membuka potensi AI dari perspektif “psikologis”? Lagipula, pedagang manusia seringkali berkinerja lebih baik dalam lingkungan yang kompetitif. Berdasarkan ide ini, kami baru-baru ini membangun kerangka kerja strategi untuk kompetisi model skala besar, yang melibatkan beberapa model besar yang bersaing menggunakan perdagangan kertas, dan kemudian memilih model terbaik untuk perdagangan salinan di dunia nyata. Selama proses ini, kami menemukan fenomena menarik: menambahkan beberapa “penggerak psikologis” ke AI dapat membuatnya lebih proaktif pada waktu yang tepat.

Perancangan mekanisme insentif kompetitif

Sistem ini merancang skenario “kompetisi perdagangan AI” virtual:

=== 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

Respon AI dalam pengaturan ini:

“Melihat BTC rebound kuat pada level support kunci, sementara RSI pulih dari zona jenuh jual, menghadirkan peluang langka berisiko rendah dan imbal hasil tinggi.”Mengingat peringkat yang tertinggal saat ini, direkomendasikan untuk meningkatkan posisi secara moderat.Beli di kisaran 51.200-51.500, stop loss di 50.800, target 53.000. Tingkatkan alokasi risiko menjadi 4%.

Verifikasi efek dan pengendalian risiko

Perubahan positif:

• ✅ AI mulai berdagang lebih mudah ketika peluang menangnya tinggi.
• ✅ Mengurangi hilangnya peluang karena konservatisme yang berlebihan
• ✅ Bersikaplah lebih tegas ketika aspek teknisnya jelas.

Pedoman ini, kami“Sistem Perdagangan Pertikaian Internal Model Multi-AI”Hal ini telah diterapkan di [dokumen/platform].

Di akhir

Tentu saja, model perdagangan kuantitatif AI yang baik bukan hanya tentang penulisan instruksi yang baik. Kita juga membutuhkan: pembersihan data dan rekayasa fitur untuk memastikan kualitas input; sistem pengendalian risiko multidimensi untuk menangani peristiwa angsa hitam; pemantauan waktu nyata dan mekanisme pemutus arus otomatis untuk mencegah risiko sistemik; pengujian ulang berkelanjutan dan iterasi strategi untuk beradaptasi dengan perubahan pasar; dan yang terpenting, mempertahankan rasa kagum terhadap pasar dan tidak pernah berpikir bahwa Anda telah menaklukkannya.

Hasil dari sistem AlphaArena yang baru-baru ini dioptimalkan telah menurun secara bertahap. Mengamati hasil analisis AI mengungkap alasan spesifiknya. Kami memasukkan semua catatan historis ke dalam instruksi dan membiarkan AI menganalisisnya. Namun, siklus pasar bullish dan bearish yang sangat cepat di pasar mata uang kripto telah menyebabkan mereka yang sebelumnya mendapat untung dari short selling menderita kerugian signifikan dalam pemulihan baru-baru ini. Untungnya, kami telah menemukan solusi dan sedang mengujinya.

Kembali ke analogi di awal artikel, kita telah berusaha keras untuk menjadi “pemimpin yang baik”—memberikan instruksi yang cukup detail dan akurat kepada AI. Namun kini kita menyadari bahwa menjadi pemimpin yang baik saja tidak cukup; kita juga perlu mengelola AI seperti sebuah tim: membangun sistem memori, menyiapkan mekanisme pendinginan, dan memperkenalkan insentif kompetitif. Pasar mengajarkan kita bahwa perdagangan kuantitatif AI bukan sekadar isu teknis, melainkan proyek rekayasa sistem.

Layaknya seorang sekretaris yang handal, ia perlu terus mempelajari kebiasaan dan preferensi pemimpinnya, sistem perdagangan AI kami juga terus berkembang melalui uji coba berulang di pasar. Setiap kerugian adalah pembelajaran, dan setiap optimasi adalah kemajuan. Jalannya masih panjang, tetapi kami sedang dalam perjalanan.