
最近、米国のAIラボnof1aiは注目を集める実験を開始しました。6つのトップAIモデル(Claude、DeepSeek、Gemini、GPT-5、Grok、Tongyi Qianwen)にそれぞれ1万ドルの賞金が与えられ、実際の暗号通貨無期限先物市場で競い合いました。これは模擬取引セッションではなく、実際の資金を使った戦いでした。結果は驚くべきものでした。国内AIのDeepSeekが一貫してリードし、GPT-5とGeminiはともに後れを取りました。この競争の最大の価値は、チームが使用した手がかり、データ構造、意思決定プロセスをオープンソース化し、AIベースの定量取引の研究に優れたモデルを提供している点にあります。

この記事では、この公開アーキテクチャに基づいて、AI 定量取引ワークフローの各ノードとロジックを詳細に分析し、AI が実際の市場でどのように取引の決定を下すかを理解できるようにします。
このAI定量取引システムは、古典的な「認識-意思決定-実行」の3段階アーキテクチャを採用しています。ワークフロー全体は複数のコアノードで構成されています。

コアノードの説明:
各ノードの設計ロジックを1つずつ分析してみましょう。
タイミング トリガーは、システムを定期的に動作させる人間の心拍に似た、ワークフロー全体の開始要因です。
設計上の考慮事項:
これは、アカウントのさまざまなコア指標の初期化、追跡、計算を担当する重要な状態管理ノードです。
// 设置币安模拟交易所API基础地址
api_base = "https://testnet.binancefuture.com"
exchange.SetBase(api_base)
// 初始化检查 - 首次运行时设置基准值
if (_G('invoketime') === null) {
_G('invoketime', 0);
_G('STARTTIME', Date.now());
const initAccount = exchange.GetAccount();
_G('initmoney', initAccount.Equity);
}
// 累计调用次数
const invoketime = _G('invoketime') + 1;
_G('invoketime', invoketime);
// 计算运行时长(分钟)
const duringtime = Math.floor((Date.now() - _G('STARTTIME')) / 60000);
// 获取当前账户信息
const currentAccount = exchange.GetAccount();
const currentAccountValue = currentAccount.Equity;
// 计算总收益率
const initMoney = _G('initmoney');
const totalReturnPercent = ((currentAccountValue - initMoney) / initMoney * 100).toFixed(2);
// 记录收益到系统日志
LogProfit(currentAccountValue - initMoney, "&")
// 返回5个核心指标
return [{
json: {
invoketime: invoketime,
duringtime: duringtime,
totalReturnPercent: totalReturnPercent + '%',
availableCash: currentAccount.Balance.toFixed(2),
currentAccountValue: currentAccountValue.toFixed(2)
}
}];
{
"invoketime": 42, // 系统调用次数
"duringtime": 126, // 运行时长(分钟)
"totalReturnPercent": "3.45%", // 总收益率
"availableCash": "10345.67", // 可用资金
"currentAccountValue": "10345.00" // 账户总价值
}
_G()関数はサイクルをまたがるデータの永続性を実装するinitmoney利益計算の基礎としてLogProfit()この機能は、収入をシステムチャートにリアルタイムでフィードバックします。これはシステム全体の「目」であり、さまざまな市場データとテクニカル指標の収集、処理、計算を担当します。
市場データ収集ノードの機能は、次の 3 つのレベルに分けられます。
// 解析币种列表
const coins = $vars.coinList ?
($vars.coinList.includes(',') ? $vars.coinList.split(',') : [$vars.coinList]) : [];
if (coins.length === 0) {
return {};
}
// 为每个币种获取市场数据
const allCoinsData = {};
for (let i = 0; i < coins.length; i++) {
const coin = coins[i].trim();
try {
allCoinsData[coin] = getMarketDataForCoin(coin);
} catch (e) {
allCoinsData[coin] = { error: e.toString() };
}
}
return { data: allCoinsData };
function getMarketDataForCoin(symbol) {
// 切换到对应币种的永续合约
exchange.SetCurrency(symbol + "_USDT");
exchange.SetContractType("swap");
// 获取3分钟和4小时K线数据
const kline3m = exchange.GetRecords(60 * 3); // 3分钟周期
const kline4h = exchange.GetRecords(60 * 60 * 4); // 4小时周期
// 数据有效性检查
if (!kline3m || kline3m.length < 50 || !kline4h || kline4h.length < 50) {
return { error: "K线数据不足" };
}
// 计算3分钟周期技术指标
const ema20_3m = TA.EMA(kline3m, 20); // 20周期指数移动平均
const macd_3m = TA.MACD(kline3m, 12, 26, 9); // MACD指标
const rsi7_3m = TA.RSI(kline3m, 7); // 7周期RSI
const rsi14_3m = TA.RSI(kline3m, 14); // 14周期RSI
// 计算4小时周期技术指标
const ema20_4h = TA.EMA(kline4h, 20); // 20周期EMA
const ema50_4h = TA.EMA(kline4h, 50); // 50周期EMA
const macd_4h = TA.MACD(kline4h, 12, 26, 9); // MACD指标
const rsi14_4h = TA.RSI(kline4h, 14); // 14周期RSI
const atr3_4h = TA.ATR(kline4h, 3); // 3周期ATR(波动率)
const atr14_4h = TA.ATR(kline4h, 14); // 14周期ATR
// 获取最新K线和最近10根K线
const latest3m = kline3m[kline3m.length - 1];
const latest4h = kline4h[kline4h.length - 1];
const recent10_3m = kline3m.slice(-10);
const recent10_4h = kline4h.slice(-10);
// 计算平均成交量
const volumes4h = recent10_4h.map(k => k.Volume);
const avgVolume4h = volumes4h.reduce((a, b) => a + b, 0) / volumes4h.length;
// 返回结构化数据...
}
デュアルタイムフレーム戦略:
このマルチタイムフレーム分析は、プロの定量取引の標準機能であり、AI に「顕微鏡」と「望遠鏡」の両方の視点を提供することに相当します。
return {
symbol: symbol,
current_price: latest3m.Close,
current_ema20: ema20_3m[ema20_3m.length - 1],
current_macd: macd_3m[2][macd_3m[2].length - 1],
current_rsi_7: rsi7_3m[rsi7_3m.length - 1],
funding_rate: fundingRate,
intraday_3min: {
mid_prices: recent10_3m.map(k => k.Close),
ema_20_series: recent10_3m.map((k, i) => ema20_3m[ema20_3m.length - 10 + i]),
macd_series: recent10_3m.map((k, i) => macd_3m[2][macd_3m[2].length - 10 + i]),
rsi_7_series: recent10_3m.map((k, i) => rsi7_3m[rsi7_3m.length - 10 + i]),
rsi_14_series: recent10_3m.map((k, i) => rsi14_3m[rsi14_3m.length - 10 + i])
},
longer_term_4hour: {
ema_20: ema20_4h[ema20_4h.length - 1],
ema_50: ema50_4h[ema50_4h.length - 1],
atr_3: atr3_4h[atr3_4h.length - 1],
atr_14: atr14_4h[atr14_4h.length - 1],
current_volume: latest4h.Volume,
average_volume: avgVolume4h,
macd_series: recent10_4h.map((k, i) => macd_4h[2][macd_4h[2].length - 10 + i]),
rsi_14_series: recent10_4h.map((k, i) => rsi14_4h[rsi14_4h.length - 10 + i])
}
};
1. EMA(指数移動平均)
2. MACD(移動平均収束拡散法)
3. RSI(相対力指数)
4. ATR(平均真の範囲)
位置データ取得ノードは、各通貨の現在の位置状態を追跡し、完全な位置情報を AI に提供する役割を担います。
function getAllPositions() {
// 获取当前账户权益
const curequity = exchange.GetAccount().Equity;
// 获取币种列表
const coins = $vars.coinList ?
($vars.coinList.includes(',') ? $vars.coinList.split(',') : [$vars.coinList]) : [];
// 计算每个币种的风险金额 = 账户权益 / 币种数量
const risk_usd = coins.length > 0 ? curequity / coins.length : 0;
// 获取所有实际持仓
const rawPositions = exchange.GetPositions();
// 创建持仓映射表 (币种符号 -> 持仓对象)
const positionMap = {};
if (rawPositions && rawPositions.length > 0) {
for (let pos of rawPositions) {
if (pos.Amount && Math.abs(pos.Amount) > 0) {
// 提取币种符号 (如 BTC_USDT.swap -> BTC)
const coinSymbol = pos.Symbol.replace('_USDT.swap', '')
.replace('.swap', '')
.replace('_USDT', '');
positionMap[coinSymbol] = pos;
}
}
}
// 为每个币种创建position信息
const allPositions = [];
for (let i = 0; i < coins.length; i++) {
const coin = coins[i].trim();
const pos = positionMap[coin];
if (pos) {
// 有持仓的情况 - 构建完整持仓信息
// 获取止盈止损订单ID
const { tpOrderId, slOrderId } = getTPSLOrderIds(pos.Symbol, currentPrice, pos.Type);
// 获取退出计划
const exitPlan = _G(`exit_plan_${pos.Symbol}`) || {
profit_target: null,
stop_loss: null,
invalidation_condition: ""
};
allPositions.push({
symbol: coin,
quantity: Math.abs(pos.Amount), // 持仓数量
entry_price: pos.Price, // 入场价格
current_price: currentPrice, // 当前价格
liquidation_price: /* 强平价格计算 */,
unrealized_pnl: _N(pos.Profit, 2), // 未实现盈亏
leverage: pos.MarginLevel || 1, // 杠杆倍数
exit_plan: exitPlan, // 退出计划
confidence: exitPlan?.confidence || null,
risk_usd: risk_usd, // 风险金额
sl_oid: slOrderId, // 止损订单ID
tp_oid: tpOrderId, // 止盈订单ID
wait_for_fill: false,
entry_oid: pos.Info?.posId || -1,
notional_usd: _N(Math.abs(pos.Amount) * currentPrice, 2)
});
} else {
// 没有持仓的情况 - 所有字段设为null
allPositions.push({
symbol: coin,
quantity: null, // 关键字段:null表示无持仓
entry_price: null,
current_price: null,
liquidation_price: null,
unrealized_pnl: null,
leverage: null,
exit_plan: null,
confidence: null,
risk_usd: risk_usd, // 仍然返回risk_usd用于开仓计算
sl_oid: null,
tp_oid: null,
wait_for_fill: false,
entry_oid: null,
notional_usd: null
});
}
}
return allPositions;
}
const positions = getAllPositions();
return {positions};
数量フィールドの重要な役割:
quantity = null: ポジションなし、AIはポジションを開くことを検討できますquantity ≠ null: ポジションがある場合、AIはポジションを保持するか閉じることしかできず、ポジションを増やすことはできない。この設計により、「ピラミッド化」のリスクが回避され、各通貨に対してアクティブなポジションが 1 つだけになることが保証されます。
市場データとポジションデータを AI の意思決定に必要な完全なコンテキストに統合します。
// 获取输入数据
const inputData = $input.all();
// 第一个输入是市场数据,第二个是持仓数据
const marketData = inputData[0].json.data;
const positions = inputData[1].json;
// 返回整理后的数据
return [{
json: {
marketData: marketData,
positions: positions
}
}];
シンプルで効率的なデータ統合により、AI 向けの統合データ インターフェイスが提供されます。
システム全体の中核となるのは、AI意思決定エンジンです。市場と口座に関する完全な情報を受け取り、具体的な取引指示を出力します。

AI エージェントの意思決定は、次の 2 種類のプロンプトに依存します。
1. システムメッセージ:
2. テキストプロンプト:
この「固定ルール + 動的データ」の二重プロンプトワードアーキテクチャにより、AI は安定した意思決定フレームワークを持ち、リアルタイムの市場状況に基づいて柔軟に対応できるようになります。
システム プロンプトは、AI の動作ルールと意思決定フレームワークを定義します。これは、次の 4 つのコア部分に分けられます。
## HARD CONSTRAINTS
### Position Limits
- Tradable coins: {{$vars.coinList}}
- Maximum {{$vars.coinList.split(',').length}} concurrent positions
- No pyramiding or adding to existing positions
- Must be flat before re-entering a coin
### Risk Management
- Maximum risk per trade: 5% of account value
- Leverage range: 5x to 40x
- Minimum risk-reward ratio: 2:1
- Every position must have:
- Stop loss (specific price level)
- Profit target (specific price level)
- Invalidation condition (format: "If price closes below/above [PRICE] on a [TIMEFRAME] candle")
デザイン哲学:
## DECISION FRAMEWORK
### Identifying Position Status
A coin has an **active position** if `quantity` is NOT null.
A coin has **no position** if `quantity` is null.
### For Coins WITH Active Positions
Check each position in this order:
1. Invalidation condition triggered? → Close immediately
2. Stop loss or profit target hit? → Close
3. Technical setup still valid? → Hold
4. If uncertain → Hold (trust your exit plan)
Available signals: "hold" or "close" ONLY
### For Coins WITHOUT Positions
Only consider if:
- Current active positions < 6
- Available cash > $1000
- You see a high-probability setup
Available signal: "entry" ONLY
論理的明瞭さ:
{
"BTC": {
"trade_signal_args": {
"coin": "BTC",
"signal": "entry|hold|close",
"profit_target": 115000.0,
"stop_loss": 112000.0,
"invalidation_condition": "If price closes below 112500 on a 3-minute candle",
"leverage": 15,
"confidence": 0.75,
"risk_usd": 624.38,
"justification": "Reason for this decision"
}
}
}
フィールドの説明:
signal:取引シグナル(エントリー/ホールド/クローズ)profit_target:利益確定価格stop_loss: ストップロス価格invalidation_condition:故障条件(自然言語記述)leverage:レバレッジ比率(5~40)confidence: この信号に対するAIの信頼度(0-1)risk_usd: あなたが取るリスクの量justification: 決定の根拠(監査とデバッグ用)## THINKING PROCESS
Before outputting JSON, think through your decisions step by step:
1. Identify position status for each coin
2. Review coins WITH active positions
3. Review coins WITHOUT positions
4. Output final decisions in JSON
この「思考の連鎖」により、AI はまず分析してから出力を行うようになり、意思決定の安定性と説明可能性が向上します。
ソース:ユーザープロンプトワードはテンプレート構文を使用してリアルタイムデータを動的に挿入します。
ユーザープロンプトは、最新の市場状況とアカウント情報に基づいて、呼び出されるたびに動的に生成されます。
It has been {{ duringtime }} minutes since you started trading.
The current time is {{ $now.toISO() }}
You've been invoked {{ invoketime }} times.
ALL OF THE PRICE OR SIGNAL DATA BELOW IS ORDERED: OLDEST - NEWEST
Timeframes note: Unless stated otherwise in a section title, intraday series
are provided at 3 minute intervals. If a coin uses a different interval, it is
explicitly stated in that coin's section.
**CURRENT MARKET STATE FOR ALL COINS**
{{ JSON.stringify(marketData) }}
**HERE IS YOUR ACCOUNT INFORMATION & PERFORMANCE**
Current Total Return (percent): {{ totalReturnPercent }}
Available Cash: {{ availableCash }}
Current Account Value: {{ currentAccountValue }}
Current live positions & performance:
{{ JSON.stringify(positions) }}
この設計により、AI は毎回完全な意思決定コンテキストを取得できます。
時間の知覚
duringtime分)$now.toISO())invoketime二流市場データ(「市場データ取得」ノードから)
アカウントステータス(パラメータリセットノードから)
totalReturnPercent)availableCash)currentAccountValue)ポジションの詳細(「位置データ取得」ノードより)
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AI模型调用时刻 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 系统提示词(固定) │
│ ┌────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ You are an expert cryptocurrency trader... │ │
│ │ ## HARD CONSTRAINTS │ │
│ │ - Maximum 6 positions │ │
│ │ - Risk per trade: 5% max │ │
│ │ ## DECISION FRAMEWORK │ │
│ │ - For coins WITH positions: hold/close │ │
│ │ - For coins WITHOUT positions: entry │ │
│ │ ## OUTPUT FORMAT │ │
│ │ - JSON with trade_signal_args │ │
│ └────────────────────────────────────────────┘ │
│ ↓ │
│ 用户提示词(动态,每次不同) │
│ ┌────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Running for 126 minutes, invoked 42 times │ │
│ │ Current Total Return: 3.45% │ │
│ │ Available Cash: $10,345.67 │ │
│ │ │ │
│ │ Market Data: │ │
│ │ { │ │
│ │ "BTC": { │ │
│ │ "current_price": 67234.5, │ │
│ │ "current_ema20": 67150.2, │ │
│ │ "current_macd": -141.87, │ │
│ │ "current_rsi_7": 52.93, │ │
│ │ "intraday_3min": {...}, │ │
│ │ "longer_term_4hour": {...} │ │
│ │ }, │ │
│ │ "ETH": {...}, ... │ │
│ │ } │ │
│ │ │ │
│ │ Positions: │ │
│ │ [ │ │
│ │ { │ │
│ │ "symbol": "BTC", │ │
│ │ "quantity": 0.5, │ │
│ │ "entry_price": 66800.0, │ │
│ │ "unrealized_pnl": 217.25, │ │
│ │ "exit_plan": { │ │
│ │ "stop_loss": 66000.0, │ │
│ │ "profit_target": 68500.0 │ │
│ │ } │ │
│ │ }, │ │
│ │ { │ │
│ │ "symbol": "ETH", │ │
│ │ "quantity": null, // 无持仓 │ │
│ │ ... │ │
│ │ } │ │
│ │ ] │ │
│ └────────────────────────────────────────────┘ │
│ ↓ │
│ AI模型处理和推理 │
│ ↓ │
│ AI输出(JSON格式) │
│ ┌────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ { │ │
│ │ "BTC": { │ │
│ │ "trade_signal_args": { │ │
│ │ "signal": "hold", │ │
│ │ "justification": "Position valid..." │ │
│ │ } │ │
│ │ }, │ │
│ │ "ETH": { │ │
│ │ "trade_signal_args": { │ │
│ │ "signal": "entry", │ │
│ │ "profit_target": 2800.0, │ │
│ │ "stop_loss": 2600.0, │ │
│ │ "leverage": 15, │ │
│ │ "risk_usd": 833.33, │ │
│ │ "justification": "Bullish setup..." │ │
│ │ } │ │
│ │ } │ │
│ │ } │ │
│ └────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
传递给"交易执行"节点
このデュアルキュー単語アーキテクチャの利点は次のとおりです。
これはワークフローの「手」であり、AI の決定を実際の取引注文に変換し、利益確定と損切りの条件を継続的に監視する役割を担っています。
トランザクション実行ノードは、次の 5 つの機能モジュールに分かれています。
// ========== 工具函数 ==========
function parseAIOutput(output) {
try {
// 清理输出中的代码块标记
const cleaned = output.replace(/```[a-z]*\n?/gi, '').trim();
const start = cleaned.indexOf('{');
const end = cleaned.lastIndexOf('}');
return JSON.parse(cleaned.substring(start, end + 1));
} catch (e) {
return {};
}
}
// 主逻辑
const signals = parseAIOutput($input.first().json.output);
Log(signals)
例外処理:
// 获取交易对精度信息
function getPrecision(coin) {
try {
const symbol = coin + '_USDT.swap';
const markets = exchange.GetMarkets();
if (markets && markets[symbol]) {
return {
price: markets[symbol].PricePrecision || 0,
amount: markets[symbol].AmountPrecision || 0,
minQty: markets[symbol].MinQty || 5
};
}
return { price: 0, amount: 0, minQty: 5 };
} catch (e) {
Log(`⚠️ 获取${coin}精度失败,使用默认值`);
return { price: 0, amount: 0, minQty: 5 };
}
}
// 计算仓位大小
function calculateQuantity(entryPrice, stopLoss, riskUsd, leverage, precision) {
const riskPerContract = Math.abs(entryPrice - stopLoss);
if (riskPerContract <= 0) return 0;
// 基于风险金额计算数量
const quantity = riskUsd / riskPerContract;
// 限制最大仓位 = (账户余额 × 杠杆 / 6) / 入场价格
const maxQuantity = (exchange.GetAccount().Balance * leverage / 6) / entryPrice;
let finalQuantity = Math.min(quantity, maxQuantity);
// 应用精度和最小数量限制
if (precision) {
finalQuantity = _N(finalQuantity, precision.amount);
if (finalQuantity < precision.minQty) {
Log(`⚠️ 计算数量 ${finalQuantity} 小于最小下单量 ${precision.minQty}`);
return 0;
}
}
return finalQuantity;
}
位置計算式:
风险距离 = |入场价格 - 止损价格|
仓位大小 = 风险金额 ÷ 风险距离
最大仓位 = (账户余额 × 杠杆 ÷ 6) ÷ 入场价格
最终仓位 = min(仓位大小, 最大仓位)
この計算により次のことが保証されます:
function executeEntry(coin, args) {
exchange.SetCurrency(coin + '_USDT');
exchange.SetContractType("swap");
const ticker = exchange.GetTicker();
if (!ticker) return;
const currentPrice = ticker.Last;
if (!validateEntry(coin, currentPrice, args.profit_target, args.stop_loss)) return;
const leverage = args.leverage || 10;
exchange.SetMarginLevel(leverage);
precision = getPrecision(coin);
quantity = calculateQuantity(currentPrice, args.stop_loss, args.risk_usd, leverage, precision);
if (quantity <= 0) {
Log(`⚠️ ${coin}:计算数量无效,跳过开仓`);
return;
}
const isLong = args.profit_target > args.stop_loss;
exchange.SetDirection(isLong ? "buy" : "sell");
const orderId = isLong ? exchange.Buy(-1, quantity) : exchange.Sell(-1, quantity);
if (orderId) {
Sleep(1000);
Log(`✅ ${coin}:开${isLong ? '多' : '空'} 数量=${quantity} 杠杆=${leverage}x 精度=${precision.amount}`);
} else {
Log(`❌ ${coin}:开仓失败`, precision.amount);
}
}
function executeClose(coin) {
exchange.SetCurrency(coin + '_USDT');
exchange.SetContractType("swap");
// 取消所有挂单
const orders = exchange.GetOrders();
orders?.forEach(o => exchange.CancelOrder(o.Id));
// 获取持仓信息
const pos = exchange.GetPositions().find(p =>
p.Symbol.includes(coin) && Math.abs(p.Amount) > 0
);
if (!pos) return;
const isLong = pos.Type === PD_LONG || pos.Type === 0;
const precision = getPrecision(coin);
// 对平仓数量应用精度
const closeAmount = _N(Math.abs(pos.Amount), precision.amount);
exchange.SetDirection(isLong ? "closebuy" : "closesell");
const orderId = isLong ?
exchange.Sell(-1, closeAmount) :
exchange.Buy(-1, closeAmount);
if (orderId) {
Log(`✅ ${coin}:平${isLong ? '多' : '空'}成功,数量=${closeAmount}`);
_G(`exit_plan_${coin}_USDT.swap`, null);
}
}
function monitorPosition(coin) {
exchange.SetCurrency(coin + '_USDT');
exchange.SetContractType("swap");
const pos = exchange.GetPositions().find(p =>
p.Symbol.includes(coin) && Math.abs(p.Amount) > 0
);
if (!pos) return;
const ticker = exchange.GetTicker();
if (!ticker) return;
const isLong = pos.Type === PD_LONG || pos.Type === 0;
const currentPrice = ticker.Last;
// 计算盈亏比例
const pnl = (currentPrice - pos.Price) * (isLong ? 1 : -1) / pos.Price;
// 获取退出计划
const exitPlan = _G(`exit_plan_${coin}_USDT.swap`);
if (!exitPlan?.profit_target || !exitPlan?.stop_loss) {
// 如果没有设置退出计划,使用默认值
if (pnl >= 0.03) return closePosition(coin, pos, isLong, "止盈", pnl);
if (pnl <= -0.01) return closePosition(coin, pos, isLong, "止损", pnl);
return;
}
// 检查止盈条件
const shouldTP = isLong ?
currentPrice >= exitPlan.profit_target :
currentPrice <= exitPlan.profit_target;
// 检查止损条件
const shouldSL = isLong ?
currentPrice <= exitPlan.stop_loss :
currentPrice >= exitPlan.stop_loss;
if (shouldTP) return closePosition(coin, pos, isLong, "止盈", pnl);
if (shouldSL) return closePosition(coin, pos, isLong, "止损", pnl);
}
function closePosition(coin, pos, isLong, reason, pnl) {
const precision = getPrecision(coin);
const closeAmount = _N(Math.abs(pos.Amount), precision.amount);
exchange.SetDirection(isLong ? "closebuy" : "closesell");
isLong ? exchange.Sell(-1, closeAmount) : exchange.Buy(-1, closeAmount);
Log(`${reason === '止盈' ? '✅' : '❌'} ${coin} ${reason} ${(pnl*100).toFixed(2)}%`);
_G(`exit_plan_${coin}_USDT.swap`, null);
}
AIトレーディングの動作ロジックを理解しやすくするために、AIトレーディングシグナル分析とポジション状況を可視化します。

このシステムは3分周期と4時間周期の両方を採用しています。これは単なるデータ冗長化ではありません。
ケースシナリオ:
二重サイクル調整:
单笔最大风险 = 账户价值 ÷ 币种数量
最多6个持仓 = 理论最大总风险30%
实际最大风险 < 30%(不会同时触发6个止损)
止损距离 = |入场价 - 止损价| / 入场价
典型设置:2-5%
结合杠杆:10x杠杆下,5%价格波动 = 50%本金波动
示例:"如果价格在3分钟K线上收盘低于$66500"
作用:即使止损没触发,技术形态破坏也要离场
なぜ JSON 形式が必要なのでしょうか?
フィールドの一貫性を強制する理由は何ですか?
緊急事態に対処できない
固定サイクルの限界
レバレッジリスク
AIモデルの安定性
ニュース感情分析のご紹介
トリガー周波数を動的に調整する
マルチモデル投票メカニズム
バックテスト検証を追加する
このAI定量取引システムは、大規模言語モデルを実際の金融取引シナリオに適用する方法を実証しています。その主な利点は次のとおりです。
重要なポイント:
この詳細な技術的内訳が、AI 定量取引の動作ロジックを理解し、実際の業務でより情報に基づいた意思決定を行うのに役立つことを願っています。
完全なソースコードとリアルタイム記録:
危険性についてのヒント: