Panduan Pengguna Setiausaha: Nota Praktikal tentang Arahan Dagangan Kuantitatif

Baru-baru ini, Li Xinye, seorang penganalisis kuantitatif, menerbitkan sebuah buku yang sangat popular yang dipanggil “Panduan Dating untuk Wanita Berkahwin,” dan artikel ini bertajuk “Panduan Setiausaha.” Jangan salah faham—setiausaha di sini ialah AI.

Bagaimana untuk menetapkan tugas sebenarnya adalah seni yang mendalam.

Apa yang menjadikan setiausaha yang baik? Contohnya, jika bos meminta penerbangan ke Beijing pada waktu petang, setiausaha yang baik akan menyemak jadual bos untuk minggu itu dan mengetahui bahawa ada mesyuarat di Daerah Haidian pada keesokan harinya. Jadi, mereka akan menempah tiket kereta api berkelajuan tinggi dengan Stesen Qinghe Beijing sebagai destinasi terakhir, kerana ia paling hampir dengan Daerah Haidian. Mereka juga akan menempah hotel berhampiran lokasi mesyuarat untuk bos bos, dan mengaturkan pemandu untuk menjemput mereka pada pukul 6 petang untuk membawa mereka ke stesen kereta api berkelajuan tinggi tempatan.

Tetapi pemimpin yang baik memberi arahan dengan cara yang berbeza. Dia tidak akan hanya berkata “Tempah tiket ke Beijing” dan memanggilnya sehari. Sebaliknya, dia akan memberitahu setiausahanya, “Saya ada mesyuarat di Haidian pada pukul 10 pagi esok. Malam ini saya memerlukan tiket kereta api berkelajuan tinggi yang tiba di Stesen Qinghe Beijing pada pukul 8 malam. Saya memerlukan pemandu untuk menjemput saya pada pukul 6 petang dan juga menempah hotel untuk saya di Daerah Haidian malam ini.” Dia memberikan langkah khusus untuk setiap tugas, memberikan konteks yang cukup kepada setiausahanya untuk melaksanakan tugas yang berkaitan.

Sekarang kita perlu menjadi pemimpin yang baik. Kecerdasan buatan semasa tidak mampu mencari maklumat secara proaktif; ia tidak akan menyemak jadual anda secara automatik atau meneka keperluan sebenar anda seperti setiausaha manusia. Prinsip yang sama digunakan untuk arahan dalam sistem perdagangan—AI hanya tahu apa yang anda beritahu; semua perhubungan sebab dan akibat yang berkaitan dan maklumat kontekstual perlu diberikan kepadanya langkah demi langkah.

sebab tuPromptItulah betapa pentingnya—ia menentukan perkara yang boleh dilakukan oleh AI untuk anda, dan sejauh mana.

Cabaran Garis Panduan dalam Perdagangan Kuantitatif

Anda mungkin berfikir bahawa kerana AI sangat pintar, arahan menulis tidak sepatutnya sukar, bukan? Tetapi realitinya ialah keperluan untuk arahan dalam bidang perdagangan kuantitatif adalah jauh lebih ketat daripada yang kita bayangkan.

Bayangkan senario ini: Dalam sembang santai, anda bertanya kepada AI, “Pakaian apa yang perlu saya pakai hari ini?” AI menjawab, “Berdasarkan cuaca, saya cadangkan anda memakai jaket ringan.” Walaupun jawapan ini tidak begitu spesifik, ia bukan masalah besar; anda sentiasa boleh bertanya lagi atau membuat pertimbangan anda sendiri.

Tetapi jika anda bertanya kepada AI, “Perlukah saya membeli BTC sekarang?”, dan AI menjawab, “Menurut data pasaran terkini, harga semasa Bitcoin mengalami penarikan balik, dan sentimen pasaran agak rendah. Terdapat perselisihan yang ketara dalam pasaran mengenai sama ada untuk membeli atau tidak, yang memerlukan anda membuat pertimbangan yang komprehensif berdasarkan toleransi risiko dan matlamat pelaburan anda sendiri,” ini adalah standard AI. Ia akan sentiasa berfikir ke hadapan untuk anda, tetapi tidak pernah memberi anda nasihat praktikal. Dan jawapan sedemikian adalah bencana dalam perdagangan. Kerana setiap saat teragak-agak boleh bermakna kehilangan peluang atau kerugian yang semakin meningkat.

Inilah realiti kejam perdagangan kuantitatif:Setiap cadangan daripada AI memberi kesan secara langsung kepada kewangan anda.。

Keperluan ketepatan yang sangat tinggi

• “Potensi kenaikan” yang samar-samar tidak boleh diterima; “harga kemasukan \(52,300 dan sasaran \)54,000” tertentu mesti disediakan.
• Tidak cukup untuk mengatakan “henti rugi yang sesuai”; ia mestilah tepat kepada “tahap henti rugi $51,800”.
• Adalah tidak digalakkan untuk mencadangkan “percubaan kedudukan kecil”; sebaliknya, adalah penting untuk mengukur dan mengawal “pendedahan risiko kepada 3% daripada jumlah modal.”

Keperluan ketepatan masa yang ketat

• Pasaran mata wang kripto beroperasi ²⁴⁄₇, dan AI tidak boleh berkata, “Saya memerlukan lebih banyak maklumat.”
• Penyelesaian boleh laku mesti disediakan dalam masa 30 saat berdasarkan data sedia ada.
• Kehilangan titik masuk terbaik menjadikan analisis terbaik pun tidak berguna.

Kadar toleransi kesalahan adalah hampir kepada sifar.

• Dalam perbualan biasa, anda boleh memulakan semula jika anda membuat kesilapan; tetapi dalam transaksi, kesilapan bermakna kehilangan wang sebenar.
• Setiap parameter mesti menahan pengesahan pasaran.
• Rantaian logik mestilah jelas untuk memudahkan semakan dan pengoptimuman seterusnya.

Justru kerana keperluan yang hampir ketat ini menulis garis panduan untuk perdagangan kuantitatif telah menjadi kemahiran yang sangat teknikal.

Pandangan pertama asas

Dengan memerhatikan cara pedagang kuantitatif yang berjaya berinteraksi dengan AI, jelaslah bahawa mereka bertanya soalan AI dengan cara yang berbeza sama sekali:

1. Data pasaran tertentuDaripada bertanya “bagaimana”, berikan harga dan penunjuk yang tepat.
2. Kekangan yang jelasSaiz akaun, toleransi risiko dan jangka masa
3. Keperluan keluaran khususMemerlukan tahap harga, sebab dan titik henti rugi.

"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？"

Maklum balas AI yang dipertingkatkan:

“Berdasarkan pada RSI terlebih beli (70) dan isyarat silang kematian MACD, kedudukan jual yang berhati-hati disyorkan. Operasi khusus: Harga kemasukan \(104,700-\)105,200, stop loss \(106,000, sasaran \)103,000. Saiz kedudukan maksimum 0.3 BTC (risiko dikawal dalam lingkungan $300).”

Keputusan penambahbaikan:

• ✅ Memberi hala tuju yang jelas untuk berdagang (jualan pendek)
• ✅ Menyediakan julat harga tertentu
• ✅ Tahap henti rugi dan sasaran telah ditakrifkan dengan jelas.
• ✅ Mengira saiz kedudukan yang sesuai

Kini anda boleh mengambil keluaran standard ini, menganalisisnya dan mula berdagang. Tetapi adakah ia benar-benar berguna? Keputusan ujian akaun demo sebenar hanya boleh diterangkan dalam empat perkataan: “Anda akan kehilangan segala-galanya.” Dalam situasi perdagangan dengan kadar kemenangan ⁵⁰⁄₅₀, haus dan lusuh yuran transaksi dan berlakunya lonjakan dan penurunan yang kerap tidak dapat dielakkan membawa kepada kerugian tanpa had untuk akaun.

Jika anda ingin mengejek arahan seperti ini, anda boleh pergi ke…Contoh Pengujian Langsung Aliran KerjaUntuk mengkritik.

Diilhamkan oleh sistem Alpha Arena

Jadi kami mula merenung: adakah dagangan kuantitatif dipacu AI benar-benar tidak boleh dilaksanakan? Nasib baik, Alpha Arena tiba. Sistem perdagangan langsung ini, menggunakan enam model utama, menunjukkan sepenuhnya proses sebenar perdagangan kuantitatif dipacu AI. Laman web ini mendedahkan semua maklumat input dan output secara terbuka, yang sangat membantu kami memahami cara menulis arahan AI yang berkesan. Ciri paling unik platform ini ialah penggunaan…Sistem pengajaran dua peringkat：

Lapisan Panduan PenggunaMasukkan status berjalan strategi masa nyata.

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）

Lapisan panduan sistemMentakrifkan identiti profesional dan kekangan AI

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

Reka bentuk ini menyedarkan kami sesuatu:AI bukan sahaja perlu mengetahui data pasaran, tetapi juga perlu mengetahui status semasanya!

Selepas menggunakan templat baharu ini, kualiti respons AI bertambah baik dengan ketara. Ia bermula:

• Analisis berdasarkan rangka kerja konteks yang lengkap
• Memandangkan status untung dan rugi akaun, penilaian yang lebih tepat adalah disyorkan.
• Secara proaktif mengingatkan kawalan risiko

Di sinilah kita beradaSistem Dagangan Diklon AlphaArenaArahan yang digunakan.

Penambahbaikan teras kepada arahan yang dioptimumkan

Adakah ia berkesan? Tidak sepenuhnya. Selepas menggunakan versi asas selama beberapa minggu, tiga masalah teras muncul:

1. AI mengalami berat sebelah pelbagai segi yang teruk.Daripada 20 cadangan yang dianalisis, 18 adalah “beli” dan hanya 2 “jual”.
2. Kekurangan kesinambungan negeriAI tidak tahu bagaimana hasil dagangan yang disyorkan sebelum ini.
3. Kurang kesedaran kawalan risikoMeneruskan perdagangan secara agresif semasa dalam kedudukan yang rugi

Selepas berfikir, kami mula mencari penyelesaian.

Penyelesaian 1: Mekanisme Imbangan Panjang-Pendek Paksa

Untuk membetulkan kecenderungan kenaikkan AI (DeepSeek dilatih pada data A-share, yang secara semula jadinya lebih menggemari masa panjang), kami menambahkan “keperluan mandatori” pada arahan. Idea terasnya ialah meminta AI melakukan analisis kenaikkan dahulu, kemudian analisis menurun, dan akhirnya membuat keputusan dengan membandingkan kekuatan kenaikkan dan penurunan harga.

# 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。

Pengesahan kesan:

• ✅ Nisbah panjang-pendek yang disyorkan telah dipertingkatkan daripada 9:1 kepada 6:4.
• ✅ Cari peluang shorting secara aktif semasa aliran menurun.
• ✅ Mengurangkan keyakinan buta dalam pasaran berat sebelah

Penyelesaian 2: Wujudkan sistem ingatan

AI tidak boleh menjadi ikan emas dengan hanya ingatan 7 saat; ia perlu mengetahui prestasi sejarah setiap syiling dan menyesuaikan tahap risiko dan kedudukan dagangan dengan sewajarnya.

Kandungan yang perlu dihafal termasuk:

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

Algoritma pelarasan risiko dinamik:

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%

Logiknya mudah: melabur lebih banyak dalam bidang yang anda mahir, dan kurang atau tiada dalam bidang yang anda tidak mahir. AI akan melaraskan saiz kedudukan secara automatik untuk setiap syiling berdasarkan kadar kemenangan sejarah dan nisbah untung/rugi. Syiling dengan prestasi yang baik menerima lebih banyak peruntukan modal, manakala syiling yang mempunyai prestasi yang lemah dihadkan daripada berdagang. Ini adalah aplikasi mudah bagi Kriteria Kelly.

Penyelesaian 3: Mekanisme Perlindungan Penyejukan Pintar

Pedagang yang berpengalaman memahami satu prinsip: apabila anda mengalami satu siri kerugian pada instrumen tertentu, pilihan terbaik selalunya untuk menjauhkan diri anda buat sementara waktu. Sama seperti apabila anda mengalami nasib buruk dalam kad, pemain yang bijak akan memilih untuk menjauh dari meja dan bertenang, daripada semakin gelisah dengan kekalahan.

Berdasarkan konsep ini, kami mereka bentuk mekanisme bertenang 4 jam, yang mengira bilangan kerugian berturut-turut untuk setiap mata wang kripto dalam tempoh 4 jam terakhir:

Syarat untuk mencetuskan:

• Jika kerugian berlaku lebih daripada dua kali berturut-turut, sistem akan menyejukkan secara automatik selama 4 jam.
• Jika kadar kemenangan untuk mata wang ini di bawah 30%, tempoh bertenang akan dilanjutkan.
• Kerugian sebulan melebihi 5% daripada jumlah dana menunjukkan tempoh bertenang yang mendalam.

Kesan penyejukan:

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

Mekanisme ini berkesan menangani isu kerugian kronik dalam pasaran yang tidak menentu untuk mata wang kripto dengan arah aliran yang tidak jelas. Pada asasnya, ia menggunakan “pemerhatian paksa” untuk memutuskan rantaian kerugian, menghalang AI daripada terjerumus ke dalam kitaran ganas “semakin banyak ia kalah, lebih banyak ia berdagang, dan lebih banyak ia berdagang, lebih banyak ia rugi.”

Garis panduan di atas, kamiSistem Perdagangan Klon AlphaArena Versi Dioptimumkan 2.0Ia telah dilaksanakan.

Penemuan menarik: Mekanisme insentif persaingan AI

Semasa mengoptimumkan arahan secara berterusan, kami juga telah mempertimbangkan: di luar peningkatan teknikal, bolehkah kami membuka kunci potensi AI dari perspektif “psikologi”? Lagipun, peniaga manusia sering menunjukkan prestasi yang lebih baik dalam persekitaran yang kompetitif. Berdasarkan idea ini, kami baru-baru ini membina rangka kerja strategi untuk persaingan model berskala besar, yang melibatkan beberapa model besar bersaing menggunakan perdagangan kertas, dan kemudian memilih model terbaik untuk perdagangan salinan dunia sebenar. Semasa proses ini, kami menemui fenomena menarik: menambahkan beberapa “pemacu psikologi” pada AI boleh menjadikannya lebih proaktif pada masa yang sesuai.

Reka bentuk mekanisme insentif kompetitif

Sistem ini mereka bentuk senario maya “pertandingan perdagangan AI”:

=== 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

Respons AI di bawah tetapan ini:

“Melihat BTC lantunan kukuh pada tahap sokongan utama, manakala RSI pulih daripada zon terlebih jual, memberikan peluang risiko rendah, pulangan tinggi yang jarang berlaku.”Memandangkan kedudukan ketinggalan semasa, adalah disyorkan untuk meningkatkan kedudukan secara sederhana.Beli dalam julat 51,200-51,500, stop loss pada 50,800, sasaran 53,000. Tingkatkan peruntukan risiko kepada 4%.

Pengesahan kesan dan kawalan risiko

Perubahan positif:

• ✅ AI mula berdagang dengan lebih mudah apabila kebarangkalian untuk menang adalah tinggi.
• ✅ Mengurangkan peluang terlepas kerana konservatisme yang berlebihan
• ✅ Menjadi lebih tegas apabila aspek teknikalnya jelas.

Garis panduan ini, kami“Sistem Perdagangan Infighting Model Berbilang AI”Ini telah dilaksanakan dalam [dokumen/platform].

Menulis pada akhir

Sudah tentu, model dagangan kuantitatif AI yang baik bukan hanya tentang menulis arahan yang baik. Kami juga memerlukan: pembersihan data dan kejuruteraan ciri untuk memastikan kualiti input; sistem kawalan risiko pelbagai dimensi untuk menangani peristiwa angsa hitam; pemantauan masa nyata dan mekanisme pemutus litar automatik untuk mencegah risiko sistemik; ujian belakang berterusan dan lelaran strategi untuk menyesuaikan diri dengan perubahan pasaran; dan yang paling penting, untuk mengekalkan rasa kagum terhadap pasaran dan tidak pernah berfikir bahawa anda telah menaklukinya.

Pulangan sistem AlphaArena yang dioptimumkan baru-baru ini telah beransur-ansur merosot. Memerhatikan hasil analisis AI mendedahkan sebab tertentu. Kami meletakkan semua rekod sejarah ke dalam arahan dan biarkan AI menganalisisnya. Walau bagaimanapun, kitaran pasaran lembu dan penurunan yang sangat pesat dalam pasaran mata wang kripto telah menyebabkan mereka yang mendapat keuntungan daripada shorting lebih awal mengalami kerugian yang ketara dalam lantunan semula baru-baru ini. Nasib baik, kami telah menghasilkan penyelesaian dan sedang mengujinya.

Berbalik kepada analogi pada permulaan artikel, kami telah berusaha untuk menjadi “pemimpin yang baik” itu—menyediakan AI dengan arahan yang cukup terperinci dan tepat. Tetapi kini kita sedar bahawa menjadi seorang pemimpin yang baik sahaja tidak mencukupi; kita juga perlu mengurus AI seperti satu pasukan: membina sistem memori, menyediakan mekanisme bertenang, dan memperkenalkan insentif kompetitif. Pasaran mengajar kita bahawa perdagangan kuantitatif AI bukan hanya isu teknikal, tetapi projek kejuruteraan sistem.

Sama seperti setiausaha yang cemerlang perlu sentiasa belajar tentang tabiat dan keutamaan pemimpin mereka, sistem perdagangan AI kami juga secara beransur-ansur matang melalui percubaan berulang di pasaran. Setiap kerugian adalah tuisyen, dan setiap pengoptimuman adalah kemajuan. Jalannya panjang, tetapi kami dalam perjalanan.