[TOC]

Baru-baru ini, satu perkara yang dipanggil ClawdBot (OpenClaw) telah menjadi sangat popular dalam komuniti AI—ia bukan chatbot biasa, tetapi “pembantu peribadi” yang boleh mengendalikan komputer anda secara langsung. Sebagai peminat perdagangan kuantitatif, fikiran pertama saya ialah: bolehkah perkara ini membantu saya dengan perdagangan kuantitatif?

Hari ini, mari kita lakukan ujian praktikal dengan menggabungkan ClawdBot dengan Platform Kuantitatif Pencipta (FMZ) untuk melihat tugas yang boleh dikendalikan oleh “pembantu peribadi AI” ini dalam pembangunan strategi.

Langkah 1: Pemasangan dan Kesan Pertama

Proses pemasangannya lebih mudah daripada yang saya jangkakan. Saya telah mencubanya pada macOS, dan pada dasarnya ia hanya memerlukan satu arahan; hanya ikut arahan rasmi.

Sebaik sahaja dimulakan, antara muka papan pemuka yang bersih dan ringkas akan muncul – ini merupakan medan pertempuran utama untuk berkomunikasi dengan AI. Ia menyokong beberapa saluran, termasuk Lark, Slack dan WhatsApp, dan berfungsi dengan teks dan suara, menjadikannya agak fleksibel. Melihat balasan pertama AI, pembantu peribadi kuantitatif saya secara rasminya memulakan tugasnya.

Cabaran bermula: Biarkan AI menulis strategi untuk menguji keadaan.

Tanpa berlengah lagi, mari kita terus ke cabarannya. Saya memberikan ClawdBot tugasan pertamanya: “Tulis strategi kuantitatif purata bergerak berganda.” Saya memilihnya kerana logiknya yang bersih: beli apabila purata bergerak jangka pendek melintasi di atas purata bergerak jangka panjang (palang emas), dan jual apabila ia melintasi di bawah (palang kematian). Klasik dan jelas, ia sesuai untuk menguji keupayaan pengekodan AI.

Sebaik sahaja arahan dikeluarkan, “rakan sekerja digital” ini bertindak secara automatik. Ia membuka pelayar web secara automatik, terus ke platform kuantitatif pencipta, menemui editor strategi, dan kemudian—mula menulis kod.

Keseluruhan prosesnya sangat lancar. Ia memahami API FMZ dengan jelas, dan struktur kodnya jelas: pertama, tetapkan parameter (5 hari untuk jangka pendek, 20 hari untuk jangka panjang, dan beli 0.01 unit setiap kali), kemudian tulis fungsi utiliti untuk mendapatkan purata bergerak, mulakan carta dalam fungsi utama, gunakan gelung untuk menangkap candlestick secara berterusan, mengira penunjuk, melaksanakan dagangan, dan juga menambah visualisasi. Ia juga didatangkan dengan penjelasan terperinci tentang logiknya, yang sememangnya mesra pemula.

Amalan Pengujian Tekan Balik dan Penyahpepijatan Pertama

Menuliskannya sahaja tidak mencukupi; anda perlu mengujinya. Saya memberitahunya, “Gunakan pertukaran Binance, pasangan dagangan BTC/USDT dan data harian untuk menjalankan ujian balik.”

AI bertukar ke halaman pengujian semula, saya mengkonfigurasi parameter dan mengklik jalankan—dan ia memberikan saya ralat! Saya terfikir, “Nampaknya saya perlu melakukannya sendiri,” tetapi ia secara automatik mengesan ralat tersebut, membetulkan masalah sintaks dan menghantar semula.

Ujian kali ini berjalan dengan jayanya, tetapi hasilnya… agak suram. Walau bagaimanapun, ia tidak berhenti di situ; ia serta-merta menghasilkan laporan ujian terkebelakang: kadar pulangan, penurunan maksimum, kadar kemenangan dan analisis dagangan rugi biasa—datanya sangat jelas. Laporan itu pada mulanya juga menunjukkan beberapa bidang untuk dioptimumkan.

Pengoptimuman strategi: Operasi terselaras berbilang langkah

Jika keputusan ujian tersokong tidak memuaskan, biarkan AI mengoptimumkannya. Saya mencadangkan keperluan yang kompleks: ubah instrumen pertukaran dan perdagangan, dan pada masa yang sama melaraskan dan mengoptimumkan parameter tempoh purata bergerak untuk melihat sama ada ia boleh meningkatkan prestasi. Tugas ini melibatkan pelbagai langkah yang saling berkaitan.

Selepas AI mula dilaksanakan, ia mula-mula mencadangkan idea pengoptimuman khusus berdasarkan keputusan ujian belakang sebelumnya. Kemudian, saya kembali ke halaman penyuntingan strategi untuk membuat pengubahsuaian: menukar bursa kepada OKX, pasangan dagangan kepada ETH/USDT, dan melaraskan tempoh purata bergerak dari 5 dan 20 kepada 10 dan 50. Apa yang lebih mengejutkan saya ialah ia juga secara proaktif menambah penapisan volatiliti ATR dan logik henti rugi dinamik, yang merupakan perkara yang saya tidak minta secara eksplisit.

Kemudian ia kembali kepada editor dan melaksanakan pengubahsuaian langkah demi langkah. Selepas perubahan selesai, ia diuji semula secara automatik, dan kali ini lengkung pulangan menjadi lebih lancar, mencapai pulangan positif. Akhir sekali, ia menghasilkan analisis perbandingan versi lama dan baharu dan memberikan cadangan untuk pengoptimuman selanjutnya, seperti mempertimbangkan peningkatan saiz kedudukan, mengoptimumkan parameter dan logik, dan mempelbagaikan portfolio. Semua cadangan ini sangat relevan, menunjukkan bahawa AI benar-benar memahami logik asas perdagangan kuantitatif.

Untuk mengakhiri perkara: Biarkan AI mengatur nota pembangunan

Akhir sekali, tugasan praktikal: “Susun proses hari ini, daripada menulis strategi kepada pengoptimuman dan penyahpepijatan, menjadi dokumen pembangunan yang boleh diguna semula.” Ia dengan cepat menghasilkan satu set nota yang berstruktur dengan baik, termasuk: rekod lelaran versi strategi, sebab untuk setiap pengubahsuaian, perbandingan data ujian tersokong dan kemungkinan arahan pengoptimuman untuk langkah seterusnya—pada asasnya log teknikal yang berkelayakan.

Pengalaman pengguna

Secara keseluruhan, ClawdBot telah memainkan peranan yang cekap dalam proses kuantitatif.Pembantu Perdagangan KuantitatifWalaupun ia tidak dapat menggantikan pengalaman dan pertimbangan anda, ia dapat melaksanakan banyak operasi piawai dengan cekap.

Kelebihannya ialah:

• Cepat merealisasikan idea andaDaripada penerangan strategi kepada kod yang boleh dijalankan, ia hanya mengambil masa beberapa minit.
• Kecekapan penyahpepijatan yang tinggiMengesan ralat secara automatik, membandingkan perbezaan versi dan menjana laporan data.
• Sokongan pangkalan pengetahuanBiasa dengan corak strategi biasa, kaedah kawalan risiko dan API platform.
• Tidak kenal penatIa boleh menguji semula pelbagai kombinasi parameter secara serentak atau memantau status pelbagai strategi.

Walau bagaimanapun, terdapat juga sempadan yang jelas:

• Bergantung pada arahan yang jelasKeperluan yang samar-samar boleh menyebabkan penyimpangan output.
• Permukaan pemahaman pasaranIa memahami logik kod, tetapi bukan sentimen pasaran dan perubahan makroekonomi.
• Semakan manual diperlukanSelepas setiap pengubahsuaian utama, rasionaliti logik masih perlu disahkan secara manual.

Dalam penggunaan sebenar, mod paling lancar ialah:Anda mengendalikan hala tuju dan kawalan risiko; ia menguruskan pelaksanaan dan pelarasan.Contohnya, apabila anda berfikir, “Adakah menambah penapisan turun naik adalah lebih baik?”, ia boleh serta-merta merealisasikan idea ini dan mengesahkan kesannya; apabila anda mendapati bahawa strategi tersebut mengalami kerugian semasa tempoh perdagangan mendatar, ia boleh menguji pelbagai kombinasi parameter dengan cepat untuk mencari konfigurasi yang lebih mantap.

Model kolaboratif ini amat sesuai untuk peringkat yang sangat berulang seperti prototaip strategi, ujian semula pantas dan penalaan parameter. Ia membolehkan pembangun kuantitatif lebih menumpukan pada logik teras dan pandangan pasaran, daripada menghabiskan masa menyahpepijat kod dan menyusun data.

Untuk meringkaskanClawdBot membolehkan kita maju dengan lebih pantas dan cekap dalam pembangunan strategi dan pengoptimuman pengujian. Jika anda mempelajari kewangan kuantitatif, ia mengurangkan halangan pengaturcaraan; jika anda sudah menjadi pembangun berpengalaman, ia dapat menjimatkan banyak masa anda untuk tugasan berulang. Sama ada anda seorang pemula atau pakar, kuncinya adalah mencari rentak yang tepat untuk kerjasama manusia-AI—anda mengarahkan hala tuju, ia dilaksanakan dengan cekap, ia mengesahkan antara satu sama lain dan berulang secara berterusan. Ini merupakan cara paling praktikal untuk menggunakan AI + kewangan kuantitatif pada masa ini.

Jika anda juga menggunakan alatan AI untuk analisis kuantitatif, sila kongsikan pengalaman praktikal anda. Saya akan cuba menggunakannya untuk ujian yang lebih kompleks pada masa hadapan, jadi nantikan perkembangannya jika anda berminat.