AI 양적 거래 2.0: 이상에서 현실로 최적화 실습

다음글: 열정이 사라진 후의 냉담한 생각

알파 아레나 (Alpha Arena) 라는 인공지능 거래 시스템이 처음 나왔을 때, 정말 반짝거렸다. 초보자들은 이것이 입문과정으로 접근할 수 있는 좋은 기회라고 생각했고, 숙련된 사람들은 간단하다고 생각했지만, 시도하고 싶어했다.

하지만 곰 시장이 시작되자 갑자기 무리가 조용해졌다. 이전에는 매일 수익을 공유하던 친구들이 모두 조용해졌고, “AI도 구할 수 없는 손실”이라는 것을 경험한 것으로 추정된다.

원본 전략의 핵심 문제

그리고 그 후로, 문제가 드러나기 시작했습니다.

1. 미시적인 상쇄

가장 중요한 문제는 스톱 손실이 조기에 발생하지 않는다는 것입니다. 원래 버전의 전략은 3 분마다 한 번만 검사합니다. 동전 주위의 급격한 하락에서 3 분이면 작은 손실에서 큰 손실로 전환 할 수 있습니다. 많은 사용자가 스톱 손실을 넘어가는 가격을 보고 눈물을 흘리지만 시스템은 다음 주기를 기다려야합니다.

2. 통화 차별화 부족

BTC와 같은 비교적 안정적인 동전이나, 급격한 변동이 있는 동전들, 시스템들은 동일한 매개 변수를 사용하며, 전혀 타깃이 없습니다.

3. 역사 학습 능력 부족

이 시스템은 역사적인 거래에서 배우지 않습니다. 오늘 어떤 통화에서 손실을 입으면, 내일은 같은 전략을 사용하여 거래할 것입니다.

4. 의사결정 과정의 불투명성

하지만 AI의 판단 논리를 전혀 모르고, 문제가 발생했을 때 어떻게 조정해야 하는지를 알 수 없습니다.

2.0 버전의 핵심 최적화 아이디어

1. 이중 트리거 아키텍처: 스톱 라그 문제를 해결하기

더 나은 생각: 원래 버전의 모든 논리는 데이터 분석, 신호 생성, 거래 실행, 위험 모니터링을 포함한 3 분짜리 트리거에 압축되어 있습니다. 이것은 위험 제어가 주요 전략 주기에 전적으로 의존하여 반응이 크게 지연됩니다.

이 문제를 해결하기 위한 해결책은 시스템을 두 개의 독립적인 트리거로 나누는 것입니다.

• 전략 트리거 (3분)시장 분석과 포지션 결정에 관한 전문지식:
• 풍력 제어 발사기 (~1분)포지션 모니터링 및 스탠드 스로드를 담당하고 있습니다.

키 코드:

// 风控触发器的核心逻辑
function monitorPosition(coin) {
    // 获取实时价格和持仓信息
    const pos = exchange.GetPositions().find(p => p.Symbol.includes(coin));
    const ticker = exchange.GetTicker();
    const currentPrice = ticker.Last;
    
    // 检查止盈止损条件
    const exitPlan = _G(`exit_plan_${coin}_USDT.swap`);
    if (exitPlan?.profit_target && exitPlan?.stop_loss) {
        const shouldTP = isLong ? currentPrice >= exitPlan.profit_target : currentPrice <= exitPlan.profit_target;
        const shouldSL = isLong ? currentPrice <= exitPlan.stop_loss : currentPrice >= exitPlan.stop_loss;
        
        // 立即执行平仓
        if (shouldTP || shouldSL) {
            return closePosition(coin, pos, shouldTP ? "止盈" : "止损");
        }
    }
}

이러한 개선으로, 리스크 관리는 최대 3분 지연에서 최대 1분으로 단축되어, 코스피의 높은 변동 환경에서는 미끄러짐 손실을 현저하게 줄일 수 있다.

2. 역사 학습 시스템: AI가 기억을 가질 수 있도록

더 나은 생각: 원래 버전은 각 코인에 대해 “기억을 잃는” 거래이며, 역사적인 성과를 전혀 기억하지 않습니다. 새로운 버전은 완전한 거래 역사 분석 시스템을 구축하여 AI가 과거의 경험에서 학습하여 최적화 할 수 있습니다.

핵심 디자인에는 다음과 같은 것들이 포함됩니다.

• 거래 기록의 통합 저장
• 구매/판매 주문에 대한 지능형 쌍 분석
• 다차원 성능 지표 계산
• 역학적 데이터에 기반한 동적 위험조정

키 코드:

// 历史表现驱动的风险调整
function calculateRiskAllocation(baseRisk, performance, confidence) {
    let finalRisk = baseRisk;
    
    // 基于历史表现调整
    if (performance.totalTrades >= 10) {
        if (performance.winRate > 70 && performance.profitLossRatio > 1.5) {
            finalRisk *= 1.3; // 表现优秀，增加30%资金
        } else if (performance.winRate < 40 || performance.profitLossRatio < 1.0) {
            finalRisk *= 0.6; // 表现较差，减少40%资金
        }
    }
    
    // 基于方向偏好调整
    const historicalBias = calculateDirectionBias(performance);
    if (goingWithBias) finalRisk *= 1.1;
    else if (goingAgainstBias) finalRisk *= 0.8;
    
    return Math.max(200, Math.min(1500, finalRisk));
}

3. 동적 정지 알고리즘: 고정 비율에 대한 작별인사

더 나은 생각: 원래 버전은 고정 1-2%의 스톱레이드를 사용했는데, 다양한 변동성 코인에 대한 효과는 좋지 않다. 새 버전은 ATR (Average True Range) 지표를 도입하여 시장의 실제 변동성 동력에 따라 스톱레이드 거리를 계산한다.

키 코드:

// ATR动态止损计算
function calculateDynamicStop(entryPrice, isLong, marketData) {
    const atr14 = marketData.longer_term_4hour.atr_14;
    const currentPrice = marketData.current_price;
    const atrRatio = atr14 / currentPrice;
    
    // 动态调整止损距离
    let stopDistance = Math.max(0.025, atrRatio * 2); // 最小2.5%
    if (atrRatio > 0.05) stopDistance = Math.min(0.05, atrRatio * 2.5); // 高波动放宽
    
    return isLong ? entryPrice * (1 - stopDistance) : entryPrice * (1 + stopDistance);
}

4. 다중화폐 지능형 의사결정 엔진

더 나은 생각: 원래 버전은 단일 통화만 처리할 수 있으며, 새로운 버전은 다중 통화 병렬 분석을 지원하며, 지능적인 자금 분배 및 위험 관리를 구현한다. 시스템은 모든 화폐를 동시에 분석하여 역사적 성과 및 기술 신호에 따라 우선 순위 정렬 및 위험 분배를 수행한다.

키 코드:

// 多币种决策处理
function processMultipleCoins(coinList, marketDataMap, performanceMap) {
    const decisions = [];
    
    coinList.forEach(coin => {
        const performance = performanceMap[coin] || { totalTrades: 0 };
        const technicalSignal = analyzeTechnicals(marketDataMap[coin]);
        
        // 综合历史表现和技术分析
        const decision = {
            coin: coin,
            signal: technicalSignal.signal,
            confidence: technicalSignal.confidence,
            risk_usd: calculateRiskAllocation(baseRisk, performance, technicalSignal.confidence),
            historical_bias: performance.longWinProfit > performance.shortWinProfit * 1.5 ? "LONG" : 
                           performance.shortWinProfit > performance.longWinProfit * 1.5 ? "SHORT" : "BALANCED",
            justification: `技术面：${technicalSignal.reason}；历史：${performance.winRate || 0}%胜率`
        };
        
        decisions.push(decision);
    });
    
    return decisions;
}

5. 시각적 감시 시스템

더 나은 생각: 이전 버전의 의사 결정 과정은 완전히 블랙 박스, 새로운 버전은 AI 신호 분석 테이블, 실시간 포지션 모니터링, 역사 성과 통계, 전체 전략 지표 등과 같은 다차원 디스플레이를 구축하여 모든 정보를 투명하게 표시합니다.

실제적인 개선

손해 방지 효과:

• 응답시간이 최대 3분에서 1분으로 줄었습니다.
• 급격한 하락 시점에서의 손실을 줄이고 지점 손실을 줄일 수 있습니다.
• 이중 트리거는 리스크 관리가 주 전략의 영향을 받지 않도록 합니다.

역사 학습 효과:

• 좋은 코인은 자동으로 더 많은 자금을 지원받습니다.
• 부실한 화폐의 리스크 은 자동으로 낮아집니다.
• 각 동전의 방향 선호 특성을 기억하는 시스템

투명성:

• 모든 의사결정의 근거와 논리를 명확하게 볼 수 있습니다.
• 역사적인 성과 자료를 통해 전략을 조정할 수 있습니다.
• 실시간 상태 모니터링, 문제 발견

마지막에

이 최적화는 원래 버전의 가장 핵심적인 몇 가지 문제를 해결합니다: 막기 지연, 학습 능력의 부족, 의사 결정의 투명성. 아직 완벽하지는 않지만 적어도 시스템이 간단한 기술 지표 실행자에서 학습 및 최적화 된 거래 보조자로 진화 할 수 있습니다.

가장 중요한 것은 하나의 개념을 증명하는 것입니다. 문제를 발견하고, 문제를 분석하고, 문제를 해결하는 것입니다. 빠르게 변화하는 시장에서, 지속적으로 개선할 수 있는 시스템이 가장 가치 있습니다.