秘書ユーザーガイド：定量取引指示に関する実用的注意事項

最近、定量分析家の Li Xinye 氏が『既婚女性のためのデートガイド』という大人気の本を出版しましたが、この記事のタイトルは『秘書のためのガイド』です。 誤解しないでください。ここでの秘書は AI です。

タスクをどのように割り当てるかは、実のところ奥深い芸術です。

優秀な秘書とはどのような人でしょうか？例えば、上司が夕方に北京行きのフライトを希望した場合、優秀な秘書は上司の週のスケジュールを確認し、翌朝海淀区で会議があることを知ります。そこで、海淀区に最も近い北京清河駅を最終目的地とする高速鉄道の切符を予約します。また、上司の休息のために会議場所近くのホテルを予約し、午後6時ちょうどに迎えに来てもらい、地元の高速鉄道の駅まで送迎するドライバーを手配します。

しかし、優れたリーダーは指示の出し方を少し変えます。「北京行きのチケットを予約して」とだけ言って終わりにするようなことはしません。秘書に「明日の午前10時に海淀で会議があります。今夜、北京清河駅に午後8時到着の高速鉄道のチケットが必要です。午後6時に迎えに来てくれる運転手と、今夜海淀区のホテルを予約してください」と指示します。秘書はそれぞれのタスクに具体的な手順を示し、関連するタスクを遂行するのに十分な背景情報を提供します。

今、私たちは優れたリーダーになる必要があります。現在の人工知能は、積極的に情報を探す能力がありません。人間の秘書のように、あなたのスケジュールを自動的に確認したり、真のニーズを推測したりすることはできません。同じ原則が取引システムにおける指示にも当てはまります。AIはあなたが指示したことしか理解できません。関連する因果関係や文脈情報はすべて、段階的にAIに入力する必要があります。

それが理由ですプロンプトそれはとても重要です。AI があなたのために何ができるか、そしてどの程度できるかを決定します。

定量取引におけるガイドラインの課題

AIはこんなに賢いのだから、指示書を書くのはそんなに難しくないだろうと思うかもしれません。しかし現実は、クオンツ取引の分野における指示書への要求は、私たちが想像するよりもはるかに厳しいのです。

こんなシナリオを想像してみてください。普段の会話でAIに「今日はどんな服を着たらいいですか？」と尋ねると、AIは「天気から判断すると、薄手のジャケットを着ることをお勧めします」と答えます。この答えはあまり具体的ではありませんが、大した問題ではありません。いつでも再度質問したり、自分で判断したりすることができます。

しかし、AIに「今、BTCを購入すべきでしょうか？」と尋ね、AIが「最新の市場データによると、ビットコインの現在の価格は下落傾向にあり、市場センチメントは比較的低調です。購入の是非については市場で大きな意見の相違があり、ご自身のリスク許容度と投資目標に基づいて総合的に判断する必要があります」と答えたとしたら、これはAIの標準的な回答です。AIは常にあなたの代わりに先を見越して考えますが、実践的なアドバイスは一切与えません。そして、このような回答は取引において悲惨な結果をもたらします。一瞬の躊躇が、機会を逃したり、損失を拡大させたりする可能性があるからです。

これが定量取引の残酷な現実です。AI からのすべての提案はあなたの財務に直接影響します。。

極めて高い精度要件

• 漠然とした「潜在的な上昇」は受け入れられません。「エントリー価格 52,300 ドル、目標価格 54,000 ドル」という具体的な値を提示する必要があります。
• 「適切なストップロス」と言うだけでは不十分で、「ストップロス レベル 51,800 ドル」と正確に言う必要があります。
• 「小ポジションのトライアル」を提案することはお勧めできません。代わりに、「総資本の3％に対するリスクエクスポージャー」を定量化し、管理することが重要です。

厳格な適時性要件

• 暗号通貨市場は24時間365日稼働しており、AIは「もっと情報が必要です」と言うことはできません。
• 既存のデータに基づいて、30 秒以内に実行可能なソリューションを提供する必要があります。
• 最適なエントリ ポイントを見逃すと、最適な分析も役に立たなくなります。

フォールト トレランス率はほぼゼロです。

• 通常の会話では、間違いを犯してもやり直すことができますが、取引では、間違いは実際のお金の損失を意味します。
• すべてのパラメータは市場検証に耐える必要があります。
• 後続のレビューと最適化を容易にするために、論理チェーンは明確である必要があります。

こうした極めて厳格な要件があるため、定量取引のガイドラインの作成は高度な専門スキルを必要とするようになりました。

基礎を一目見る

成功しているクオンツトレーダーが AI とどのようにやり取りしているかを観察すると、彼らが AI にまったく異なる方法で質問していることが明らかになります。

1. 特定の市場データ「どのように」と尋ねるのではなく、正確な価格と指標を提供します。
2. 明示的な制約口座規模、リスク許容度、期間
3. 特定の出力要件価格レベル、理由、ストップロス ポイントが必要です。

"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？"

AIの改善された応答:

RSIの買われすぎ（70）とMACDのデッドクロスシグナルに基づき、慎重なショートポジションを推奨します。具体的な運用：エントリー価格104,700～105,200ドル、ストップロス106,000ドル、ターゲット103,000ドル。最大ポジションサイズは0.3BTC（リスクは300ドル以内で管理）。

改善結果:

• ✅ 取引（空売り）の明確な方向性を示す
• ✅ 具体的な価格帯を提示
• ✅ ストップロスと目標レベルが明確に定義されています。
• ✅ 適切なポジションサイズを計算した

これで、標準化された出力を取得し、分析して取引を開始できます。しかし、これは本当に役立つのでしょうか？実際のデモ口座でのテスト結果は、「すべてを失う」という一言でしか言いようがありません。勝率が50/50の取引状況では、取引手数料の消耗と価格の急騰と急落の頻繁な発生により、口座は必然的に無制限の損失を被ることになります。

この種の指示を模倣したい場合は、次の場所に移動します…ワークフローライブテストの例批判する。

アルファアリーナシステムにインスパイアされた

そこで私たちは考え始めました。AI駆動型クオンツ取引は本当に実現不可能なのだろうか？ 幸運にも、Alpha Arenaが登場しました。6つの主要モデルを活用したこのライブ取引システムは、AI駆動型クオンツ取引の実際のプロセスを余すところなく実証しました。ウェブサイトではすべての入出力情報を公開しており、効果的なAI指示の書き方を理解するのに大いに役立ちました。このプラットフォームの最もユニークな点は…2段階の指導システム：

ユーザーガイドレイヤーリアルタイムストラテジーの実行状態を入力します。

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）

システムガイダンス層AIの専門的アイデンティティと制約を定義する

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

このデザインによって、私たちはあることに気づきました。AIは市場データを知る必要があるだけでなく、現在の状態も知る必要があります。

この新しいテンプレートを使用した後、AIの応答の質が大幅に向上しました。それは次のように始まりました。

• 完全なコンテキストフレームワークに基づく分析
• アカウントの損益状況を考慮し、より正確な評価をお勧めします。
• リスク管理を積極的に促す

これが私たちのいる場所ですAlphaArenaクローン取引システム使用される手順。

最適化された命令のコアの改善

効果があるのでしょうか？必ずしもそうではありません。基本バージョンを数週間使用した後、3つの根本的な問題が浮かび上がりました。

1. AIは多面的な深刻な偏見に悩まされています。分析された 20 件の推奨事項のうち、18 件は「購入」の提案であり、「販売」の提案は 2 件のみでした。
2. 国家の継続性の欠如AI は、以前に推奨された取引がどうなったかを把握していません。
3. リスク管理意識の欠如損失を出しながらも積極的に取引を続ける

少し考えた後、私たちは解決策に取り組み始めました。

解決策1：強制的なロングショートバランスメカニズム

AIの強気バイアス（DeepSeekは米国A株データでトレーニングされており、当然ながらロングポジションを優先します）を修正するため、指示に「必須要件」を追加しました。AIにまず強気分析、次に弱気分析を実施させ、最後に強気と弱気の強さを比較して判断させるという基本的な考え方です。

# 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。

効果検証：

• ✅ 推奨されるロングショート比率が 9:1 から 6:4 に改善されました。
• ✅ 下降トレンド中にショート機会を積極的に探します。
• ✅ 一方的な市場における盲目的な楽​​観主義の減少

解決策2：記憶システムを確立する

AI は 7 秒の記憶しか持たない金魚のようにはなれません。各コインの過去のパフォーマンスを把握し、それに応じてリスク レベルと取引ポジションを調整する必要があります。

記憶すべき内容は次のとおりです。

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

動的リスク調整アルゴリズム:

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%

ロジックはシンプルです。得意分野には投資を増やし、苦手分野には投資を減らすか、全く投資しない。AIは過去の勝率と損益率に基づいて、各コインのポジションサイズを自動調整します。パフォーマンスの良いコインにはより多くの資金が配分され、パフォーマンスの悪いコインは取引が制限されます。これはケリー基準を簡略化して適用したものです。

ソリューション3：インテリジェント冷却保護メカニズム

経験豊富なトレーダーは、ある原則を理解しています。特定の銘柄で連続して損失を出した場合、最善の選択肢は、多くの場合、その銘柄から一時的に距離を置くことです。トランプで運が悪かった時と同じように、賢明なプレイヤーは損失に苛立ち続けるのではなく、テーブルから離れて落ち着くことを選びます。

このコンセプトに基づいて、過去 4 時間以内の各暗号通貨の連続損失数をカウントする 4 時間のクーリングオフ メカニズムを設計しました。

触発条件:

• 損失が 2 回以上連続して発生した場合、システムは 4 時間自動的に冷却されます。
• この通貨の勝率が 30% を下回る場合、クールダウン期間が延長されます。
• 1 か月の損失が総資金の 5% を超える場合は、長期の冷却期間を意味します。

冷却効果：

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

このメカニズムは、不透明なトレンドを持つ仮想通貨のボラティリティの高い市場における慢性的な損失の問題に効果的に対処します。本質的には、「強制観察」を用いて損失の連鎖を断ち切り、「損失が大きければ大きいほど取引が増え、取引が増えれば増えるほど損失が大きくなる」という悪循環にAIが陥るのを防ぎます。

上記のガイドラインでは、AlphaArena クローン取引システム最適化バージョン 2.0実装されました。

興味深い発見：AI競争のインセンティブメカニズム

指示を継続的に最適化する一方で、技術的な改善だけでなく、「心理的」な観点からAIの潜在能力を解き放つことはできないかとも考えてきました。結局のところ、人間のトレーダーは競争的な環境でより優れたパフォーマンスを発揮することが多いのです。この考えに基づき、私たちは最近、大規模モデル競争のための戦略フレームワークを構築しました。これは、複数の大規模モデルをペーパートレードで競わせ、実際のコピートレードに最適なモデルを選択するというものです。この過程で、興味深い現象を発見しました。AIにいくつかの「心理的要因」を加えることで、AIが適切なタイミングでより積極的に行動できるようになるのです。

競争インセンティブメカニズムの設計

このシステムは、仮想の「AI 取引競争」シナリオを設計しました。

=== 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

この設定での AI の応答:

「BTCが主要なサポートレベルで力強く反発し、RSIが売られ過ぎゾーンから回復しているのを見ると、低リスク、高リターンのまれな機会が生まれている。」現在のランキングの遅れを考慮すると、順位を適度に上げることをお勧めします。51,200～51,500のレンジで買い、損切りは50,800、目標は53,000。リスク配分を4%に引き上げる。

効果検証とリスク管理

肯定的な変化:

• ✅ AIは、勝利の確率が高い場合、より積極的に取引を始めています。
• ✅ 過度の保守主義による機会損失の削減
• ✅ 技術的な側面が明確であれば、より決断力を発揮できます。

このガイドラインでは、「マルチAIモデル内紛取引システム」これは[ドキュメント/プラットフォーム]に実装されています。

終わりに書いてある

もちろん、優れたAIクオンツ取引モデルとは、単に優れた指示書を書くだけではありません。入力品質を確保するためのデータクリーニングと特徴量エンジニアリング、ブラックスワンイベントに対処するための多次元リスク管理システム、システミックリスクを防ぐためのリアルタイムモニタリングと自動サーキットブレーカーメカニズム、市場の変化に適応するための継続的なバックテストと戦略の反復、そして最も重要なのは、市場への畏敬の念を持ち続け、決して市場を征服したなどと思わないことです。

最近最適化されたAlphaArenaシステムの収益は徐々に低下しています。AI分析結果を観察すると、具体的な理由が明らかになります。過去のすべての記録を指示に入力し、AIに分析させています。しかしながら、暗号通貨市場における強気相場と弱気相場のサイクルは非常に急速であるため、以前に空売りで利益を上げていた投資家は、最近の反発で大きな損失を被っています。幸いなことに、私たちは解決策を考案し、現在テストを行っています。

冒頭のアナロジーに戻ると、私たちは「優れたリーダー」、つまりAIに十分に詳細かつ正確な指示を与えることを目指してきました。しかし今、単に優れたリーダーであるだけでは不十分であることに気づき、AIをチームのように管理する必要があることに気づきました。つまり、記憶システムの構築、クーリングオフの仕組みの導入、競争的なインセンティブの導入などです。市場は、AIによる定量取引が単なる技術的な問題ではなく、システムエンジニアリングのプロジェクトであることを私たちに教えてくれています。

優秀な秘書が常に上司の習慣や好みを学ばなければならないように、私たちのAI取引システムも市場での試行錯誤を繰り返しながら徐々に成熟しています。あらゆる損失は学びであり、あらゆる最適化は進歩です。道のりは長いですが、私たちは着実に前進しています。