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従来の戦略をよりスマートに:ワークフロー + AI による実践的なゲームプレイ
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Created 2025-10-16 15:04:55  Updated 2025-10-28 14:09:42
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はじめに: ワークフローで何ができるでしょうか?

ワークフローは単純なタスクしか自動化できないと考えている人が多いですが、ワークフローは想像以上に強力です。特にInventor Quantitative Platformでは、ワークフローは従来の戦略を実行するだけでなく、AIを活用して市場の監視、意思決定、そして戦略実行プロセスにおけるパラメータ調整も支援します。

簡単に言うと:従来の戦略は作業に責任を持ち、AIは思考に責任を持つ

今日は実際のケースを使って、この 2 つを組み合わせて戦略をよりスマートにする方法についてお話ししましょう。


1. まず、従来の戦略の問題点について話しましょう

最も一般的なものを使用します双方向グリッド取引戦略例を挙げてみましょう。

双方向グリッド戦略とは何ですか?

これは、ロングとショートの両方を同時に取引するグリッド戦略です。

  • マルチ倉庫グリッド価格が下落したときにロングポジションを一括で開き、価格が再び上昇したときにそれを閉じて利益を得る
  • 空の倉庫グリッド価格が上昇したときにショートポジションを一括で開き、価格が下落したときにそれを閉じて利益を得る
  • 価格変動に関係なく、価格変動を通じて差額を稼ぐことができます

この戦略は変動の激しい市場においても安定した収益をもたらしますが、致命的な問題があります。パラメータは固定されている

img

例えば

双方向グリッドで BTC 価格を 40,000 ドルから開始し、ステップ サイズを 1%、最大レベルを 5 に設定するとします。

ロングポジショングリッド(価格下落幅)

  • 39600 最初のティアを購入
  • 39200 2番目の層を購入
  • 38800 3層目を購入
  • 38400 4層目を購入
  • 38000 第5層(フルポジション)を購入

ショートポジショングリッド(価格上昇範囲)

  • 40400 1速オープン
  • 40800 2速オープン
  • 41200 オープン3速
  • 41600 オープン4速
  • 42000 オープンショートポジション 5 (フルポジション)

ここで問題が起こります

BTC が突然一方的に 35,000 まで急落したらどうなるでしょうか?

  • 5つのロングポジションはすべてオープンされ、価格は下落し続けている
  • すべてのポジションは深く閉じ込められており、浮動損失は拡大し続けている
  • 初期価格40000は固定に設定されており、グリッドは自動的に調整できません
  • 価格がグリッドレンジに戻るまでには長い時間がかかるかもしれない

あるいは逆に、BTC が 45,000 まで急騰したらどうなるでしょうか?

  • 5つのショートポジションがすべてオープンになり、価格は上昇を続けています
  • ショートポジションは引き続き損失を出しているが、グリッドは追いつかない
  • 従来の戦略では、ただ待って何もすることができません。

これが従来の戦略の限界であり、市場の変化について積極的に考えることができないのです。

では、戦略をよりスマートにする方法はあるのでしょうか?答えは、ワークフローを活用して従来の戦略とAIを組み合わせることです。Inventorプラットフォームのワークフローを通して、AIが重要な瞬間に介入し、戦略の調整を支援する仕組みを見てみましょう。


2. 全体的なワークフローアーキテクチャ

img

ノードフローチャート

┌─────────────────────┐ │ K线收盘触发器 │ ← 每60秒触发一次 └──────────┬──────────┘ ↓ ┌─────────────────────┐ │ 参数初始化节点 │ ← 首次运行或重置后:初始化网格 │ │ (包含波动率检查) └──────────┬──────────┘ ↓ ┌─────────────────────┐ │ 网格策略源码节点 │ ← 执行开平仓逻辑 └──────────┬──────────┘ ↓ ┌─────────────────────┐ │ 触发判断节点 │ ← 监控持仓+判断是否触发AI │ │ (冷却期) └──────────┬──────────┘ ↓ ┌─────────────────────┐ │ 分支判断节点 │ ← 根据触发条件分流 └────┬─────────┬──────┘ │ │ false true │ │ ↓ ↓ ┌────────┐ ┌─────────────────────┐ │无操作 │ │ 情绪新闻获取(MCP) │ ← Alpha Vantage API └────────┘ └──────────┬──────────┘ ↓ ┌─────────────────────┐ │ 结果整理节点 │ ← 整合新闻+持仓数据 └──────────┬──────────┘ ↓ ┌─────────────────────┐ │ AI参数分析节点 │ ← 情感分析节点判断Yes/No │ (Sentiment) │ └────┬─────────┬──────┘ │ │ Yes No │ │ ↓ ↓ ┌────────────┐ ┌────────┐ │ 重置策略 │ │AI冷却 │ ← 记录lastAItime │ ·平掉所有仓│ └────────┘ │ ·清除grid │ │ ·清除price │ │ ·记录时间 │ └────────────┘ │ ↓ (下个周期重新初始化)

グローバル変数の設定

始める前に、n8n ワークフローで次の変数を設定する必要があります。

javascript
$vars.contract = "BTC_USDT.swap" // 交易对 $vars.maxPositions = 5 // 最大档位数 $vars.stepPercent = 0.01 // 网格步长(1%) $vars.lotSize = 0.001 // 每手交易量

3. 各ノードの詳細なコード

ノード1: Kラインクローズトリガー

ノード名: Kラインクローズトリガー1
ノードタイプ: klineCloseTrigger

機能説明

  • これはワークフロー全体の中心であり、60 秒ごとに自動的にトリガーされます。
  • トリガーされると、最新の500Kラインデータが取得されます。
  • トリガー後、プロセスは自動的に次のノードに入ります

ノード2: パラメータの初期化

ノード名: パラメータの初期化
ノードタイプ: Code

完全なコード

javascript
let grid = _G('grid'); let initPrice = _G('initPrice'); let initEquity = _G('initEquity'); // ========== 从 n8n 变量读取配置参数 ========== let maxPositions = $vars.maxPositions; // 最大档位数 let stepPercent = $vars.stepPercent; // 网格步长 let volatilityThreshold = 0.02; // 波动率阈值(默认2%) let volatilityPeriod = 20; // 波动率计算周期(默认20根K线) // ========== 波动率检查函数 ========== function checkVolatility() { // 获取历史K线数据 let records = exchange.GetRecords(); if (!records || records.length < volatilityPeriod) { Log('K线数据不足,无法计算波动率'); return { isHigh: false, value: 0 }; } // 计算最近N根K线的价格波动率 let prices = []; for (let i = records.length - volatilityPeriod; i < records.length; i++) { prices.push(records[i].Close); } // 计算平均价格 let avgPrice = prices.reduce((a, b) => a + b, 0) / prices.length; // 计算标准差 let squareDiffs = prices.map(price => Math.pow(price - avgPrice, 2)); let avgSquareDiff = squareDiffs.reduce((a, b) => a + b, 0) / squareDiffs.length; let stdDev = Math.sqrt(avgSquareDiff); // 计算波动率 (标准差/平均价格) let volatility = stdDev / avgPrice; Log('当前波动率:', (volatility * 100).toFixed(2) + '%', '阈值:', (volatilityThreshold * 100).toFixed(2) + '%'); return { isHigh: volatility > volatilityThreshold, value: volatility }; } // ========== 初始化前先检查波动率 ========== if (!grid || Object.keys(grid).length === 0) { // 检查波动率 let volatilityCheck = checkVolatility(); if (volatilityCheck.isHigh) { Log('⚠️ 当前市场波动率过高:', (volatilityCheck.value * 100).toFixed(2) + '%'); Log('等待市场平稳后再初始化网格...'); return { status: 'waiting', reason: 'high_volatility', volatility: volatilityCheck.value }; } Log('✓ 波动率检查通过,开始初始化网格'); // ========== 获取初始权益 ========== if (!initEquity) { let equity = exchange.GetAccount(); if (equity) { initEquity = equity.Equity; _G('initEquity', initEquity); Log('使用当前市场权益作为初始权益:', initEquity); } else { Log('获取市场账户失败'); return null; } } // ========== 获取初始价格 ========== if (!initPrice) { let ticker = exchange.GetTicker(); if (ticker) { initPrice = ticker.Last; _G('initPrice', initPrice); Log('使用当前市场价格作为初始价格:', initPrice); } else { Log('获取市场价格失败'); return null; } } // ========== 初始化网格 ========== grid = { // ========== 配置参数 ========== stepPercent: stepPercent, // 网格步长 maxPositions: maxPositions, // 最大档位数 // ========== 网格数据 ========== longOpenPrices: [], // 目标多仓开仓价格数组 longClosePrices: [], // 目标多仓平仓价格数组 longPositions: [], // 多仓持仓状态数组 shortOpenPrices: [], // 目标空仓开仓价格数组 shortClosePrices: [], // 目标空仓平仓价格数组 shortPositions: [] // 空仓持仓状态数组 }; // 初始化多仓网格(价格下跌时开多) for (let i = 1; i <= maxPositions; i++) { grid.longOpenPrices.push(initPrice * (1 - stepPercent * i)); grid.longClosePrices.push(initPrice * (1 - stepPercent * (i - 1))); grid.longPositions.push({ isOpen: false, openTime: null, openPrice: null }); } // 初始化空仓网格(价格上涨时开空) for (let i = 1; i <= maxPositions; i++) { grid.shortOpenPrices.push(initPrice * (1 + stepPercent * i)); grid.shortClosePrices.push(initPrice * (1 + stepPercent * (i - 1))); grid.shortPositions.push({ isOpen: false, openTime: null, openPrice: null }); } _G('grid', grid); Log('========== 网格初始化完成 =========='); Log('初始价格:', initPrice); Log('初始权益:', initEquity); Log('网格步长:', (stepPercent * 100) + '%'); Log('最大档位:', maxPositions); Log('当前波动率:', (volatilityCheck.value * 100).toFixed(2) + '%'); Log('多仓网格范围:', grid.longOpenPrices[0].toFixed(2), '-', grid.longOpenPrices[maxPositions-1].toFixed(2)); Log('空仓网格范围:', grid.shortOpenPrices[0].toFixed(2), '-', grid.shortOpenPrices[maxPositions-1].toFixed(2)); Log('==================================='); } return {};

機能説明

  • 初期化は、再起動戦略が必要な場合にのみ実行されます。、戦略は正常に実行されているときは直接スキップされます
  • 戦略の初期化は安定した状態である必要があるため、ボラティリティ チェックを追加して、大幅なボラティリティの状態でポジションを開いて追加の損失が発生するのを防ぎます。
  • 使用する_G()この関数はデータの永続性を実装しており、再起動後もデータは失われません。
  • 3つの主要データを初期化します: 初期エクイティ、初期価格、グリッド構造
  • ロング方向とショート方向の両方向のグリッド価格配列を計算する

ノード3: グリッド戦略のソースコード

ノード名: グリッド戦略のソースコード
ノードタイプ: Code

完全なコード

javascript
var lotSize = $vars.lotSize || 0.001; // 每手数量 var grid = _G('grid'); var initPrice = _G('initPrice'); // 策略未初始化,直接退出策略 if (!initPrice || !grid) { return {}; } // ========== 多仓开仓检查函数 ========== function checkLongOpen(price) { for (var i = 0; i < grid.longOpenPrices.length; i++) { // 条件1: 价格低于或等于目标开仓价 // 条件2: 该档位当前没有持仓 if (price <= grid.longOpenPrices[i] && !grid.longPositions[i].isOpen) { Log('准备开多仓'); // 设置交易方向为买入(做多) exchange.SetDirection('buy'); // 下市价单: -1表示市价, lotSize是数量 var orderId = exchange.Buy(-1, lotSize); if (orderId) { // 记录开仓信息 grid.longPositions[i] = { isOpen: true, // 标记为已开仓 openTime: Date.now(), // 记录开仓时间戳 openPrice: price // 记录开仓价格 }; // 持久化保存 _G('grid', grid); Log('✓ 开多 第', i + 1, '档', '开仓价:', price, '目标平仓价:', grid.longClosePrices[i]); } } } } // ========== 多仓平仓检查函数 ========== function checkLongClose(price) { for (var i = 0; i < grid.longClosePrices.length; i++) { // 条件1: 该档位有持仓 // 条件2: 价格达到或超过目标平仓价 if (grid.longPositions[i].isOpen && price >= grid.longClosePrices[i]) { Log('准备平多仓'); // 设置交易方向为平多 exchange.SetDirection('closebuy'); // 下市价单平仓 var orderId = exchange.Sell(-1, lotSize); if (orderId) { // 计算盈利百分比 var profit = ((price - grid.longPositions[i].openPrice) / grid.longPositions[i].openPrice * 100).toFixed(2); Log('✓ 平多 第', i + 1, '档', '开仓价:', grid.longPositions[i].openPrice, '平仓价:', price, '盈利:', profit + '%'); // 清除持仓信息 grid.longPositions[i] = { isOpen: false, openTime: null, openPrice: null }; // 持久化保存 _G('grid', grid); } } } } // ========== 空仓开仓检查函数 ========== function checkShortOpen(price) { for (var i = 0; i < grid.shortOpenPrices.length; i++) { // 条件1: 价格高于或等于目标开仓价 // 条件2: 该档位当前没有持仓 if (price >= grid.shortOpenPrices[i] && !grid.shortPositions[i].isOpen) { Log('准备开空仓'); // 设置交易方向为卖出(做空) exchange.SetDirection('sell'); // 下市价单开空 var orderId = exchange.Sell(-1, lotSize); if (orderId) { // 记录开仓信息 grid.shortPositions[i] = { isOpen: true, openTime: Date.now(), openPrice: price }; _G('grid', grid); Log('✓ 开空 第', i + 1, '档', '开仓价:', price, '目标平仓价:', grid.shortClosePrices[i]); } } } } // ========== 空仓平仓检查函数 ========== function checkShortClose(price) { for (var i = 0; i < grid.shortClosePrices.length; i++) { // 条件1: 该档位有持仓 // 条件2: 价格达到或低于目标平仓价 if (grid.shortPositions[i].isOpen && price <= grid.shortClosePrices[i]) { Log('准备平空仓'); // 设置交易方向为平空 exchange.SetDirection('closesell'); // 下市价单平仓 var orderId = exchange.Buy(-1, lotSize); if (orderId) { // 计算盈利百分比(空单盈利 = 开仓价 - 平仓价) var profit = ((grid.shortPositions[i].openPrice - price) / grid.shortPositions[i].openPrice * 100).toFixed(2); Log('✓ 平空 第', i + 1, '档', '开仓价:', grid.shortPositions[i].openPrice, '平仓价:', price, '盈利:', profit + '%'); // 清除持仓信息 grid.shortPositions[i] = { isOpen: false, openTime: null, openPrice: null }; _G('grid', grid); } } } } // ========== 主逻辑 ========== // 获取当前市场价格 var ticker = exchange.GetTicker(); if (!ticker) { Log('获取ticker失败'); return {}; } var price = ticker.Last; // 依次检查多空开平 checkLongOpen(price); // 检查是否需要开多 checkLongClose(price); // 检查是否需要平多 checkShortOpen(price); // 检查是否需要开空 checkShortClose(price); // 检查是否需要平空 return {};

機能説明

  • 4つの独立した関数がそれぞれロングとショートの開始ロジックを処理します。
  • 実行されるたびにすべてのグリッド位置を走査し、条件がトリガーされているかどうかを確認します。
  • 取引を確実に成立させるために市場注文(-1)を使用する
  • 状態の変化を即時に保持する

トランザクションロジックの例

场景1: 价格从40000跌到39500 → checkLongOpen检测到 price(39500) <= longOpenPrices[0](39600) → 开多第1档,记录开仓价39500 → 等待价格回升到40000平仓 场景2: 价格从39500回升到40100 → checkLongClose检测到 price(40100) >= longClosePrices[0](40000) → 平多第1档,盈利 (40100-39500)/39500 = 1.52%

ノード4: 判断をトリガーする

ノード名: トリガー判定
ノードタイプ: Code

完全なコード

javascript
// ========== 触发判断节点 ========== var grid = _G('grid'); var ticker = exchange.GetTicker(); var curaccount = exchange.GetAccount(); var initPrice = _G('initPrice'); var initEquity = _G('initEquity'); if (!ticker || !grid || !initPrice || !curaccount || !initEquity) { return {}; } let curProfit = curaccount.Equity - initEquity; LogProfit(curProfit, "&"); var currentPrice = ticker.Last; var now = Date.now(); var maxPositions = grid.maxPositions || 5; // 统计开仓数量和总浮动盈亏 var openCount = 0; var lastOpenPosition = null; var totalProfit = 0; var longCount = 0; var shortCount = 0; // 统计多仓 for (var i = 0; i < grid.longPositions.length; i++) { if (grid.longPositions[i].isOpen) { openCount++; longCount++; lastOpenPosition = grid.longPositions[i]; var posProfit = ((currentPrice - grid.longPositions[i].openPrice) / grid.longPositions[i].openPrice) * 100; totalProfit += posProfit; } } // 统计空仓 for (var i = 0; i < grid.shortPositions.length; i++) { if (grid.shortPositions[i].isOpen) { openCount++; shortCount++; lastOpenPosition = grid.shortPositions[i]; var posProfit = ((grid.shortPositions[i].openPrice - currentPrice) / grid.shortPositions[i].openPrice) * 100; totalProfit += posProfit; } } // 构建持仓表格 var table = { type: "table", title: "双向网格持仓", cols: ["初始价", "当前价", "网格步长", "多仓数", "空仓数", "总持仓", "初始权益", "当前权益", "累计盈亏", "浮动盈亏%"], rows: [[ _N(initPrice, 2), _N(currentPrice, 2), _N(grid.stepPercent * 100, 2) + '%', longCount, shortCount, openCount + '/' + maxPositions, _N(initEquity, 2), _N(curaccount.Equity, 2), _N(curProfit, 2), _N(totalProfit, 2) + '%' ]] }; LogStatus("`" + JSON.stringify(table) + "`"); // 不是满仓不触发AI if (openCount < maxPositions) { return { aiTrigger: { shouldTrigger: false } }; } // 检查AI冷却时间 var lastAItime = _G('lastAItime'); if (lastAItime && (now - lastAItime) < 600000) { Log('AI冷却中,剩余', ((600000 - (now - lastAItime)) / 60000).toFixed(1), '分钟'); return { aiTrigger: { shouldTrigger: false } }; } // 满仓时计算条件 var holdHours = (now - lastOpenPosition.openTime) / 3600000; var priceDeviation = Math.abs(currentPrice / lastOpenPosition.openPrice - 1); // 价格偏离>3% 或 持仓>24小时 var shouldTriggerAI = priceDeviation > 0.03 || holdHours >= 24; if (shouldTriggerAI) { Log('触发AI分析 偏离:', (priceDeviation * 100).toFixed(2) + '% 时长:', holdHours.toFixed(1), '小时'); } return { aiTrigger: { shouldTrigger: shouldTriggerAI } };

機能説明

  • すべての位置ステータスをリアルタイムで監視
  • 複数の主要指標を計算します:ポジション数、変動損益、保有時間、価格偏差
  • ステータスバーに視覚的な表を表示する
  • コア判断ロジック:AI冷却時間に達し、倉庫満杯+異常時のみAIが発動します

トリガー条件の詳細な説明

AI冷却: 满足AI冷却时间,进行AI触发; 条件组合: 满仓(openCount >= 5) AND ( 价格偏离>3% OR 持仓时长>24小时 ) 实际案例: 场景1: 开仓3个 → 不触发(未满仓) 场景2: 开仓5个,持仓12小时,偏离1.5% → 不触发(未达阈值) 场景3: 开仓5个,持仓30小时,偏离1% → 触发(持仓过久) 场景4: 开仓5个,持仓5小时,偏离5% → 触发(价格偏离大)

ノード5: 分岐判断

ノード名: 支店
ノードタイプ: Switch

機能説明

  • 前のノードの戻り値によるとaiTrigger.shouldTrigger価値転換
  • ブランチ1(偽):「無操作」ノードに入ると、現在のサイクルが終了し、AI呼び出しコストが節約されます。
  • ブランチ2(真):「感情ニュース取得」ノードに入り、AI分析プロセスを開始します

このノードはコスト管理の鍵、本当に必要なときにのみ AI が呼び出されるようにします。


ノード6: 感情ニュースの取得

ノード名: センチメントニュース取得
ノードタイプ: MCP Client

機能説明

  • Alpha VantageのNEWS_SENTIMENTツールを呼び出す
  • 指定された取引ペアの過去24時間のニュース50件を取得します
  • 各ニュース項目の感情スコアが含まれています

ツール構成

javascript
工具: NEWS_SENTIMENT 参数: - tickers: CRYPTO:{{$vars.contract}} // 从变量读取交易对 - 使用默认配置: 返回最多50条新闻,时间范围由API自动确定

ノード7: 結果の照合

ノード名: 結果
ノードタイプ: Code

完全なコード

javascript
// n8n 的正确语法 const inputData = $input.all(); const sentimentData = inputData[0].json; // 获取新闻情绪数据 // 从特定节点获取持仓数据 const positionNode = $node["触发判断"].json; // 返回整合后的数据 return { timestamp: new Date().toISOString(), // 原始新闻数据 sentimentData: sentimentData, // 持仓状态数据 positions: positionNode };

機能説明

  • 2つのデータソースを統合: ニュース感情 + ポジションステータス
  • AI分析ノード用の完全な入力データを準備する
  • 簡単に追跡できるようにタイムスタンプを追加します

ノード8: AIパラメータ分析

ノード名: AIパラメータ解析
ノードタイプ:感情分析

img

完全なコンテンツをすぐに

## 策略背景 你正在分析一个双向网格交易策略。该策略基于初始价格(initPrice)设置多空双向网格: - **多仓网格**: 在价格下跌时逐级开多,回升时平仓获利(步长1%) - **空仓网格**: 在价格上涨时逐级开空,回落时平仓获利(步长1%) - **最大持仓**: 多空各5档,共10个仓位 ## 当前触发条件 系统已检测到以下异常情况之一: 1. 持仓数量达到5个(满仓状态) 2. 最长持仓时间超过24小时(持仓被套) 3. 持有空仓时,价格突破网格上限(价格持续上涨) 4. 持有多仓时,价格跌破网格下限(价格持续下跌) ## 你的分析任务 请基于以下数据综合判断: ### 数据1: 持仓状态(positions) {{JSON.stringify($json.positions)}} ### 数据2: 市场情绪(sentimentData) {{JSON.stringify($json.sentimentData)}} ## 判断标准 **需要调整网格价格**的情况: - 市场趋势明确且持续(新闻情绪极度偏多/空) - 当前价格已远离初始网格范围(突破或跌破超过3%) - 持仓严重被套且市场情绪不支持反转 - 新闻显示基本面发生重大变化(监管、技术升级、重大事件) **不需要调整**的情况: - 价格在网格范围内正常波动 - 新闻情绪中性或矛盾 - 短期波动,缺乏趋势确认 - 持仓浮亏在可接受范围内 **注意**: - 必须返回明确的"Yes"或"No" - 理由需简洁、具体、可操作 - 谨慎判断,避免频繁调整网格

機能説明

  • 使用感情分析ノード通常のAI対話を置き換え、より構造化された出力をします
  • 曖昧な回答を避けるための2つのカテゴリの出力(はい/いいえ)
  • AIモデル: 大規模モデル(OpenRouter経由で呼び出される)
  • 同時に、バックテストと最適化を容易にするために理由の説明が返されます。

AIリターン例

json
{ "sentiment": "Yes", "sentimentScore": 0.95, "reason": ... }

ノード9: リセット戦略

ノード名: 戦略をリセット
ノードタイプ: Code

完全なコード

javascript
Log('清仓仓位,重置所有参数') let positions = exchange.GetPosition(); if (positions[0].Type === 0) { // 平多仓 - 市价卖出 const orderId = exchange.CreateOrder(positions[0].Symbol, 'closebuy', -1, positions[0].Amount); Log(`✓ 平多仓成功,订单ID: ${orderId}`); } else if (positions[0].Type === 1) { // 平空仓 - 市价买入 const orderId = exchange.CreateOrder(positions[0].Symbol, 'closesell', -1, positions[0].Amount); Log(`✓ 平空仓成功,订单ID: ${orderId}`); } _G('grid', null); _G('initPrice', null); _G('lastAItime', Date.now()); return {};

機能説明

  • ポジションの種類(ロング/ショート)に応じて対応する決済操作を実行します。
  • 即時実行を確実にするために市場注文を使用する
  • すべての永続グリッドデータを消去
  • 次の期間に新しい価格でグリッドが自動的に再構築されます

実行プロセス

当前时刻: 价格35000,多仓5档全开 ↓ AI判断: Yes,建议调整 ↓ 执行清仓: 平掉所有多单 ↓ 清除数据: grid=null, initPrice=null ↓ 60秒后: K线触发器再次触发 ↓ 重新初始化: 以35000为新的初始价格 ↓ 重建网格: 新的多空网格围绕35000展开

ノード10: AI冷却

ノード名: AI冷却
ノードタイプ: Code

javascript
Log('AI分析不支持调整原始价格') _G('lastAItime', Date.now()) return {};

機能説明

  • AIが「いいえ」と判断したら実行する
  • AI統計時間を記録する
  • このサイクルの終わり

問題の発見から調整の完了まで、プロセス全体は完全に自動化されており、人間の介入は必要ありません。


これはなぜ便利なのでしょうか?

伝統的な慣行と比較して

寸法手動監視とパラメータ調整ワークフロー + AIによる自動意思決定
監視頻度24時間監視が必要60秒ごとに自動的にチェックします
反応速度深夜および早朝の遅延数秒以内に応答
意思決定の質感情的に操作しやすい客観的な分析とニュースの感情を組み合わせた
人件費高強度労働時々ログを確認してください

実際の運用効果

シナリオ1:不安定な市場(通常運用)

8:00 - 价格39500,开多第一档 9:00 - 价格39800,平多第一档,盈利0.76% 10:00 - 价格40300,开空第一档 11:00 - 价格40100,平空第一档,盈利0.50% ...持续震荡,网格正常运行 → AI监控指标正常,不触发分析,零额外成本

シナリオ2:一方的な減少(AI介入)

周一 - 价格从40000跌到38000,多仓5档全开 周二 - 继续下跌至36000,持仓24小时触发AI → AI分析:市场情绪-0.65(偏空),建议调整 → 自动平仓5个多单,止损-10%以上 → 以36000重建网格,继续震荡获利 周三 - 新网格开始运行,当天盈利1.3%

調整が行われない場合:5つのロング注文が引き続きトラップされ、損失が-10%以上に拡大する可能性があります。

シナリオ3:速報ニュースの影響

14:00 - 价格正常震荡在39800 14:30 - 突发监管利空,价格闪崩至37500 14:31 - 多仓满仓+价格偏离触发AI → AI抓取新闻:"SEC突击检查交易所" → 情绪评分骤降至-0.85 → 判断:短期难反转,建议调整 14:32 - 自动平仓并重置网格至37500

従来の戦略では、手動で問題を発見するのに数日かかる場合があります


5. コストと頻度をどのように制御しますか?

AI の使用コストを心配する人は多いですが、実際には完全に制御可能です。

通常の状況

  • AIを呼び出すことなく、戦略は自動的に実行される
  • 異常な状態が発生した場合にのみ分析が開始されます
  • 市場が激しく変動した場合にのみ呼び出されます毎回数セントかかる

極端なケース

  • 市場が激しく変動した場合、AIが適時に介入して判断を下す
  • 回避できる損失と比べれば、それは完全に価値がある

6. 他にはどんなトリックができますか?

この考え方はグリッド戦略に限定されません。

1. 移動平均戦略

  • 移動平均シグナルに基づく自動取引
  • AIは全体的な傾向が変化したかどうかを判断します
  • 移動平均期間を調整するかどうかを決定する

2. マーチンゲール戦略

  • 伝統的なマーチンゲール
  • AIがリスクの露出を監視
  • レバレッジを減らすかどうかの決定

3. 裁定取引戦略

  • 取引所のスプレッドを監視する
  • AIが価格差の変化の理由を分析
  • 裁定取引パラメータの調整

4. 多品種ポートフォリオ

  • BTC、ETH、SOLを同時に監視
  • AIは異なる通貨間の相関関係を分析する
  • 位置比率を動的に調整する

7.初心者はどのように始めればよいでしょうか?

ステップ1: まず従来の戦略を実行する

  • シンプルなグリッド戦略または移動平均戦略を選択する
  • 基本的なロジックに慣れるために1週間実行します
  • 遭遇した問題を記録する

ステップ2: 監視を追加する

  • トリガー判定コードを追加する
  • 主要指標を記録する
  • トリガー条件を設定します(最初にログを使用し、AI を接続しない)

ステップ3: AIによる意思決定にアクセスする

  • AIノードの設定
  • 明確な判断を促す文章を書く
  • まず、AIは自動的に実行するのではなく、提案だけを行う

ステップ4: 自動実行

  • AIによる推奨の精度を検証する
  • 自動パラメータ調整を有効にする
  • プロンプトとトリガー条件を最適化し続ける

8. 実践的な提案

1. プロンプトを明確に書く

❌ "帮我看看要不要调参数" ✅ "当前持仓5个,被套36小时,市场新闻偏空, 我的网格中心价是40000,现价35000, 请判断是否需要调整网格参数"

2. AIに理由を言わせる

  • バックテストや検証に便利
  • AIの盲点を発見する
  • 意思決定ロジックを継続的に最適化する

3. セキュリティ境界を設定する

  • 1回の調整の最大金額
  • 周波数制限の調整
  • 重要な決定の手動確認

4. すべての決定を文書化する

すべての AI の決定を保存します。

  • それはいつ発動されますか?
  • AIはどのような提案をしましたか?
  • 実行後の効果は何ですか?

要約: ワークフローの真の価値

Inventorプラットフォームのワークフローの最大の価値は、従来の戦略を置き換えることではなく、伝統的な戦略をよりスマートにする

  • ✅ 従来の戦略は安定していて信頼性が高いが、柔軟性に欠ける
  • ✅ AIの意思決定はインテリジェントだが、完全に信頼できるわけではない
  • ✅ ルールと適応性の両方を備えた2つを組み合わせる

勤勉だが融通の利かない従業員に、優秀なコンサルタントを任命するようなものです。従業員はルールを守る責任を負い、コンサルタントは重要な局面でアドバイスを提供する責任を負います。

最も重要なのはすべてを自動化できます。24時間365日市場を監視したり、パラメータを調整するために午前3時に起きたりする必要もありません。戦略は実行され、AIがあなたを見守っています。あなたは定期的に結果を確認するだけで済みます。

定量取引はこうあるべきです。人間は全体像を考える責任があり、機械は細部を実行する責任があり、AI はタイムリーな最適化を担当します。

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All comments (3)

    大佬,这个有策略复制模板没?

    9 months ago

    谢谢

    9 months ago
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