[TOC]

Baru-baru ini, sebuah perangkat bernama ClawdBot (OpenClaw) menjadi sangat populer di komunitas AI—ini bukan chatbot biasa, melainkan “asisten pribadi” yang dapat mengoperasikan komputer Anda secara langsung. Sebagai penggemar trading kuantitatif, pikiran pertama saya adalah: bisakah perangkat ini membantu saya dalam trading kuantitatif?

Hari ini, mari kita lakukan uji coba praktis dengan menggabungkan ClawdBot dengan Inventors Quantitative Platform (FMZ) untuk melihat tugas apa saja yang dapat ditangani oleh “asisten pribadi AI” ini dalam pengembangan strategi.

Langkah 1: Instalasi dan Kesan Pertama

Proses instalasinya lebih sederhana dari yang saya duga. Saya mencobanya di macOS, dan pada dasarnya hanya membutuhkan satu perintah; cukup ikuti petunjuk resminya.

Saat dinyalakan, antarmuka dasbor yang bersih dan sederhana muncul – ini adalah medan pertempuran utama untuk berkomunikasi dengan AI. Antarmuka ini mendukung beberapa saluran, termasuk Lark, Slack, dan WhatsApp, serta bekerja dengan teks dan suara, sehingga cukup fleksibel. Melihat balasan pertama dari AI, asisten pribadi kuantitatif saya secara resmi memulai tugasnya.

Tantangan dimulai: Biarkan AI menulis strategi untuk menguji situasi.

Tanpa basa-basi lagi, mari langsung ke tantangannya. Saya memberi ClawdBot tugas pertamanya: “Tulis strategi kuantitatif rata-rata bergerak ganda.” Saya memilihnya karena logikanya yang sederhana: beli ketika rata-rata bergerak jangka pendek melintas di atas rata-rata bergerak jangka panjang (golden cross), dan jual ketika melintas di bawahnya (death cross). Klasik dan jelas, strategi ini sempurna untuk menguji kemampuan pengkodean AI.

Begitu perintah dikeluarkan, “rekan digital” ini langsung beraksi. Secara otomatis ia membuka peramban, langsung menuju platform kuantitatif penemu, menemukan editor strategi, dan kemudian—mulai menulis kode.

Seluruh prosesnya berjalan sangat lancar. Program ini jelas memahami API FMZ, dan struktur kodenya pun jelas: pertama, atur parameter (5 hari untuk jangka pendek, 20 hari untuk jangka panjang, dan beli 0,01 unit setiap kali), kemudian tulis fungsi utilitas untuk mendapatkan moving average, inisialisasi grafik di fungsi utama, gunakan perulangan untuk terus menangkap candlestick, hitung indikator, eksekusi perdagangan, dan bahkan tambahkan visualisasi. Program ini bahkan dilengkapi dengan penjelasan rinci tentang logikanya, yang memang ramah bagi pemula.

Praktik Backtesting dan Debugging Pertama

Menuliskannya saja tidak cukup; Anda harus mengujinya. Saya memberi tahu sistem, “Gunakan bursa Binance, pasangan perdagangan BTC/USDT, dan data harian untuk menjalankan backtest.”

AI tersebut beralih ke halaman backtesting, saya mengkonfigurasi parameter, dan mengklik jalankan—dan muncul kesalahan! Saya berpikir, “Sepertinya saya harus melakukannya sendiri,” tetapi AI tersebut secara otomatis menemukan kesalahan, memperbaiki masalah sintaks, dan mengirim ulang.

Pengujian kali ini berjalan sukses, tetapi hasilnya… agak mengecewakan. Namun, tidak berhenti sampai di situ; pengujian tersebut segera menghasilkan laporan backtesting: tingkat pengembalian, penurunan maksimum, tingkat kemenangan, dan analisis perdagangan yang merugi—datanya sangat jelas. Laporan tersebut juga awalnya menunjukkan beberapa area untuk optimasi.

Optimalisasi strategi: Operasi terkoordinasi multi-tahap

Jika hasil backtesting tidak memuaskan, biarkan AI mengoptimalkannya. Saya mengajukan persyaratan yang kompleks: ubah bursa dan instrumen perdagangan, dan secara bersamaan sesuaikan dan optimalkan parameter periode moving average untuk melihat apakah hal itu dapat meningkatkan kinerja. Tugas ini melibatkan beberapa langkah yang saling terkait.

Setelah AI mulai mengeksekusi, pertama-tama ia mengusulkan ide optimasi spesifik berdasarkan hasil backtest sebelumnya. Kemudian, saya kembali ke halaman pengeditan strategi untuk melakukan modifikasi: mengubah bursa menjadi OKX, pasangan perdagangan menjadi ETH/USDT, dan menyesuaikan periode moving average dari 5 dan 20 menjadi 10 dan 50. Yang lebih mengejutkan saya adalah bahwa ia juga secara proaktif menambahkan penyaringan volatilitas ATR dan logika stop-loss dinamis, yang merupakan hal-hal yang tidak saya minta secara eksplisit.

Kemudian, sistem kembali ke editor dan menerapkan modifikasi langkah demi langkah. Setelah perubahan selesai, sistem secara otomatis melakukan backtest, dan kali ini kurva pengembalian jauh lebih halus, menghasilkan pengembalian positif. Terakhir, sistem menghasilkan analisis perbandingan antara versi lama dan baru serta memberikan saran untuk optimasi lebih lanjut, seperti mempertimbangkan peningkatan ukuran posisi, mengoptimalkan parameter dan logika, serta mendiversifikasi portofolio. Saran-saran ini sangat relevan, menunjukkan bahwa AI benar-benar memahami logika dasar perdagangan kuantitatif.

Sebagai penutup: Biarkan AI yang mengatur catatan pengembangan.

Terakhir, tugas praktis: “Mengorganisir proses hari ini, dari penulisan strategi hingga optimasi dan debugging, ke dalam dokumen pengembangan yang dapat digunakan kembali.” Dokumen ini dengan cepat menghasilkan serangkaian catatan yang terstruktur dengan baik, termasuk: catatan iterasi versi strategi, alasan setiap modifikasi, perbandingan data backtesting, dan kemungkinan arah optimasi untuk langkah selanjutnya—pada dasarnya, sebuah catatan teknis yang berkualitas.

Pengalaman pengguna

Secara keseluruhan, ClawdBot menjalankan peran yang kompeten dalam proses kuantitatif.Asisten Perdagangan KuantitatifMeskipun tidak dapat menggantikan pengalaman dan penilaian Anda, alat ini dapat secara efisien menjalankan banyak operasi standar.

Keunggulannya adalah:

• Wujudkan ide-ide Anda dengan cepat.Dari deskripsi strategi hingga kode yang dapat dijalankan, hanya dibutuhkan beberapa menit.
• Efisiensi debugging yang tinggiSecara otomatis menemukan kesalahan, membandingkan perbedaan versi, dan menghasilkan laporan data.
• Dukungan basis pengetahuanMemahami pola strategi umum, metode pengendalian risiko, dan API platform.
• Tak kenal lelahSistem ini dapat melakukan backtest terhadap beberapa kombinasi parameter secara bersamaan, atau memantau status beberapa strategi.

Namun, ada juga batasan yang jelas:

• Tergantung pada instruksi yang jelas.Persyaratan yang tidak jelas dapat menyebabkan penyimpangan hasil.
• Permukaan pemahaman pasarSistem ini memahami logika kode, tetapi tidak memahami sentimen pasar dan perubahan makroekonomi.
• Diperlukan peninjauan manual.Setelah setiap modifikasi besar, rasionalitas logisnya masih perlu diverifikasi secara manual.

Dalam penggunaan sebenarnya, mode yang paling lancar adalah:Anda menangani pengarahan dan pengendalian risiko; sistem akan mengurus pelaksanaan dan penyesuaian.Sebagai contoh, ketika Anda berpikir, “Apakah menambahkan penyaringan volatilitas akan lebih baik?”, sistem dapat langsung mewujudkan ide ini dan memverifikasi efeknya; ketika Anda menemukan bahwa strategi tersebut merugi selama periode perdagangan mendatar, sistem dapat dengan cepat menguji berbagai kombinasi parameter untuk menemukan konfigurasi yang lebih kuat.

Model kolaboratif ini sangat cocok untuk tahapan yang sangat berulang seperti pembuatan prototipe strategi, pengujian balik cepat, dan penyetelan parameter. Model ini memungkinkan pengembang kuantitatif untuk lebih fokus pada logika inti dan wawasan pasar, daripada menghabiskan waktu untuk men-debug kode dan mengatur data.

Sebagai rangkumanClawdBot memungkinkan kita untuk maju lebih cepat dan efisien dalam pengembangan strategi dan optimasi pengujian. Jika Anda sedang mempelajari keuangan kuantitatif, ini menurunkan hambatan pemrograman; jika Anda sudah menjadi pengembang berpengalaman, ini dapat menghemat banyak waktu Anda pada tugas-tugas berulang. Baik Anda seorang pemula atau ahli, kuncinya adalah menemukan ritme yang tepat untuk kolaborasi manusia-AI—Anda mengarahkan jalannya, AI mengeksekusi secara efisien, mereka saling memverifikasi, dan terus berulang. Saat ini, ini adalah cara paling praktis untuk memanfaatkan AI + keuangan kuantitatif.

Jika Anda juga menggunakan alat AI untuk analisis kuantitatif, silakan bagikan pengalaman praktis Anda. Saya akan mencoba menggunakannya untuk pengujian yang lebih kompleks di masa mendatang, jadi pantau terus jika Anda tertarik.