Perdagangan Kuantitatif AI 2.0: Dari Ideal ke Realiti

Urutan: Berfikir Pelan-Pelan Selepas Kekalahan Semangat

Alpha Arena, sistem perdagangan AI yang baru muncul, memang menjadi tumpuan ramai. Pemula merasakan ini adalah peluang yang baik untuk mengkuantifikasi permulaan, tetapi ahli yang berpengalaman merasakan ia mudah tetapi ingin mencuba.

Tetapi apabila pasaran beruang datang, tiba-tiba ramai yang menjadi tenang. Rakan-rakan yang berkongsi keuntungan setiap hari sebelum ini bersuara rendah, dan mungkin mengalami apa yang dipanggil “kerugian yang tidak dapat diselesaikan oleh AI”.

Isu utama dalam strategi asal

Selepas beberapa ketika, masalah itu semakin jelas:

1. Penangguhan kerugian tidak dilaksanakan pada masa yang sesuai

Masalah yang paling penting ialah berhenti kehilangan apabila ia tidak mencetuskan tepat pada masanya. Strategi versi asal hanya melakukan pemeriksaan setiap 3 minit, dalam kejatuhan pesat dalam lingkaran mata wang, 3 minit sudah cukup untuk mengubah anda dari kerugian kecil menjadi kerugian besar. Banyak pengguna menangis melihat harga jatuh di bawah titik berhenti, tetapi sistem akan menunggu sehingga kitaran seterusnya untuk melonggarkan kedudukan.

2. Kekurangan penanganan yang berbeza-beza

Sama ada ia adalah mata wang yang agak stabil seperti BTC, atau pelbagai mata wang kecil yang bergelombang, sistem ini menggunakan set parameter yang sama dan tidak ada sasaran sama sekali.

3. Tidak mampu belajar sejarah

Sistem ini tidak belajar dari sejarah perdagangan. Jika anda mengalami kerugian pada satu mata wang hari ini, anda akan menggunakan strategi yang sama untuk berdagang mata wang itu pada hari esok.

4. Proses pengambilan keputusan tidak telus

Pengguna hanya dapat melihat isyarat jual beli, tetapi tidak tahu apa-apa tentang logik penilaian AI, dan tidak tahu bagaimana untuk menyesuaikan jika ada masalah.

Idea pengoptimuman teras versi 2.0

1. Arkitektur pencetus berganda: menyelesaikan masalah kemerosotan

Pemikiran yang lebih baik: Semua logik versi asal disekat dalam pemicu 3 minit, termasuk analisis data, penjanaan isyarat, pelaksanaan perdagangan, pemantauan risiko. Ini menyebabkan kawalan risiko bergantung sepenuhnya pada kitaran strategi utama, dan tindak balasnya sangat terlewat.

Penyelesaiannya adalah untuk membahagikan sistem kepada dua pemicu yang berasingan:

• Trigger Strategi (dalam 3 minit): khusus untuk analisis pasaran dan keputusan pembukaan.
• Pengatur angin pemicu (minit 1): khusus untuk pemantauan dan penangguhan kerugian.

Kod utama:

// 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");
        }
    }
}

Dengan penambahbaikan ini, kawalan risiko dikurangkan dari 3 minit maksimum ke 1 minit maksimum, yang dapat mengurangkan kehilangan titik slippage dengan ketara dalam persekitaran yang bergelombang tinggi dalam mata wang.

2. Sistem Pembelajaran Berkesan Sejarah: Membiarkan AI Mengingati

Pemikiran yang lebih baik: Versi asalnya adalah transaksi “memoryless” untuk setiap mata wang dan tidak mengingati prestasi sejarah sama sekali. Versi baru membina sistem analisis sejarah transaksi yang lengkap, yang membolehkan AI belajar dan mengoptimumkan dari pengalaman yang lalu.

Reka bentuk teras termasuk:

• Simpanan lengkap rekod urus niaga
• Analisis pasangan pintar untuk pesanan beli dan jual
• Pengiraan penunjuk prestasi pelbagai dimensi
• Pengesuaian risiko dinamik berdasarkan data sejarah

Kod utama:

// 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. Algoritma Hentikan Kerosakan Dinamis: Perpisahan Rasio Tetap

Pemikiran yang lebih baik: Versi asal menggunakan 1-2% stop loss tetap, yang tidak berkesan dengan mata wang yang berlainan. Versi baru memperkenalkan ATR (Average True Ratio) yang mengira jarak stop loss berdasarkan dinamika pasaran yang benar-benar berlainan.

Kod utama:

// 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. Enjin Keputusan Pintar Multi-Mata Wang

Pemikiran yang lebih baik: Versi asal hanya boleh mengendalikan satu mata wang, versi baru menyokong analisis bersepadu mata wang, mewujudkan pengagihan dana pintar dan pengurusan risiko. Sistem akan menganalisis semua mata wang pada masa yang sama, memberi keutamaan dan pengagihan risiko berdasarkan prestasi sejarah dan isyarat teknikal.

Kod utama:

// 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. Sistem Pemantauan Visual

Pemikiran yang lebih baik: Versi asal proses membuat keputusan sepenuhnya kotak hitam, versi baru membina dashboard pelbagai dimensi, termasuk jadual analisis isyarat AI, pemantauan pegangan masa nyata, statistik prestasi sejarah, dan indikator strategi keseluruhan, untuk memaparkan semua maklumat secara telus.

Penambahbaikan sebenar

Pengoptimuman Stop Loss:

• Masa tindak balas dikurangkan dari 3 minit maksimum kepada 1 minit
• Lebih cepat menangguhkan kerugian dalam keadaan turun naik, mengurangkan kehilangan titik tergelincir
• Triggers ganda memastikan kawalan risiko bebas daripada strategi utama

Kesan pembelajaran sejarah:

• Mata wang yang berprestasi akan mendapat lebih banyak dana secara automatik
• Had risiko mata wang yang kurang baik dikurangkan secara automatik
• Sistem mengingati ciri-ciri keutamaan arah setiap mata wang

Transparansi dalam membuat keputusan:

• Pengguna dapat melihat dengan jelas asas dan logik setiap keputusan
• Data prestasi sejarah yang mudah untuk menyesuaikan strategi
• Pemantauan status dalam masa nyata untuk mengesan masalah

Menulis pada akhir

Pengoptimuman ini menyelesaikan beberapa masalah yang paling penting dalam versi asal: kemerosotan, kurangnya keupayaan pembelajaran, keputusan yang tidak jelas. Walaupun tidak sempurna, tetapi sekurang-kurangnya menjadikan sistem ini daripada pelaksana petunjuk teknikal yang sederhana, menjadi pembantu perdagangan yang akan belajar dan dioptimumkan.

Yang paling penting adalah untuk mengesahkan satu konsep: mencari masalah, menganalisis masalah, dan menyelesaikan masalah. Dalam pasaran yang cepat berubah, sistem yang dapat terus diperbaiki adalah yang paling berharga.