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Perguntas frequentes sobre o fluxo de trabalho de quantificação do inventor (atualizado continuamente)
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Muitos desenvolvedores fizeram perguntas nas seções de comentários e na comunidade sobre o uso do fluxo de trabalho de quantificação de inventores. Este artigo reúne essas questões de alta frequência, abrangendo todos os aspectos da configuração do ambiente, uso de nós, leitura de dados, chamada de AI e mecanismo de feedback, para ajudar a encontrar soluções rapidamente.
I. Questões de configuração ambiental
Q1: Por que o meu disco rígido não pode executar a estratégia de fluxo de trabalho?
Se a versão do seu servidor for muito antiga, a política de fluxo de trabalho não poderá ser iniciada e precisará ser atualizada para a versão mais recente.
Q2: Quais são as linguagens de programação suportadas pelo fluxo de trabalho?
Os nós de código do fluxo de trabalho suportam apenas JavaScript e não suportam Python. Se você está acostumado a escrever estratégias em Python, precisa se converter para a gramática do JS. A lógica básica do JS e do Python é semelhante, principalmente em termos de gramática.
2. Mecanismos de funcionamento dos nós
Q3: Os nós no fluxo de trabalho são acionados simultaneamente ou executados em sequência?
Os nós do fluxo de trabalho são estritamente em série, podem ser acionados apenas um após o outro, não em paralelo. Cada nó deve esperar que o nó anterior seja executado para começar, e é necessário levar isso em conta ao configurar o mecanismo de política.
Q4: Por que o fluxo de trabalho está esperando sem ser executado depois de configurar o ponto de atualização da linha K?
Se você configurar um gatilho de atualização de linha K de 1 hora, o fluxo de trabalho esperará até o ponto inteiro de fechamento da linha K para começar a ser executado. Durante a espera, o fluxo de trabalho não será executado, o que é normal. Se você deseja executar uma lógica de política diferente durante a espera, você pode configurar um segundo gatilho para executar a lógica de sua política.
3o, leitura de dados e armazenamento de variáveis
Q5: Como ler os dados de saída de um nó?
A ortografia padrão é:
$node["节点名称"].json
Esta gramática pode ler a saída JSON de qualquer nó. Mas há uma restrição: somente pode ler dados do nó pai diretamente conectados. Se não houver uma relação de conexão direta entre os dois nós, não pode ser lido dessa maneira.
Q6: Como compartilhar dados entre nós que não estão diretamente conectados?
Disponível_GVariações globais._GÉ o armazenamento interno global fornecido pelo fluxo de trabalho FMZ, que permite o compartilhamento de dados entre qualquer nó ou fluxo.
O método é simples:
// 保存数据
_G("变量名", 值)
// 读取数据
_G("变量名")
Mas é preciso ter cuidado._GAs variáveis são mantidas e não são eliminadas mesmo quando o disco rígido é reiniciado. Se for detectado um erro na leitura de dados antigos, será necessário um ajuste manual._G("变量名",null)Para limpar, ou remover diretamente o disco rígido para recriar.
Q7: Quando é necessário usar JSON.stringify?
O que é necessário para processar dados complexos?JSON.stringifyMétodo 。 Este método permite converter objetos e arrays complexos em strings de texto, o que é especialmente útil para transmitir dados para o nó de IA, pois a IA só pode entender a entrada em formato de texto。
Quatro, transmissão de dados por nós de código
Q8: Os nós de código precisam retornar dados?
Sim, é um requisito muito importante.returnRetornar dados para manter os dados entre os nós. Retornar um array vazio, mesmo que a sua lógica de código não precise de exportar nenhum dado:
return {}
Se você esquecer o retorno, o ponto de retorno não receberá os dados, causando a interrupção do fluxo de trabalho.
Q9: Como lidar com múltiplos dados de saída de um nó?
Se um de seus nodos tiver vários dados de saída, por exemplo, 10 notícias, e você precisar processá-los de forma integrada em vez de separadamente, não será possível passar diretamente para o próximo nó, mas será necessário usar o nó de fusão ou o nó de agregação para integrar vários dados em um pacote.
O benefício disso é que a estrutura de dados é clara, facilitando o processamento de subsequentes nós. Por exemplo, para transmitir várias notícias à análise da IA, é necessário agregar primeiro um conjunto de informações, para que a IA possa ver todas as informações de uma só vez.
V. Configuração e desbloqueio de nós de IA
Q10: O que deve ser checado primeiro quando um nó de IA está com problemas?
Primeiro, é a configuração básica do nó AI. O nó AI precisa adicionar um modelo de modelo e deve configurar credenciais no modelo. Primeiro, crie um novo credencial. A configuração do credencial inclui duas informações-chave: chave API e base url.
Q11: Qual é o melhor serviço de API para usar?
Não é recomendável usar a API direta do deepseek, pois a resposta é mais lenta, é mais fácil de ser desatualizada e tem limites. Recomenda-se o uso do OpenRouter, que pode se conectar a vários modelos grandes, com melhor estabilidade e velocidade.
Q12: Será que o uso da IA tem um custo?
Sim, as chamadas de IA são caras, e cada solicitação consome tokens. Se a chamada falhar, verifique se o saldo da conta é suficiente. É recomendável usar modelos baratos na fase de teste da lógica da estratégia e, depois de confirmar a lógica da estratégia, trocá-los por modelos mais robustos.
Q13: Como escrever uma instrução de IA eficaz para o prompt?
É uma arte que precisa ser otimizada de acordo com as características de diferentes modelos maiores. Por exemplo, Grok é mais radical, Claude é mais cauteloso, e DeepSeek tem uma tendência natural para fazer mais coisas por ter sido treinado com dados de A-share.
Seis, estabilidade do modelo de IA e controle de vento
Q14: A decisão do modelo de IA é estável?
O modelo de IA ainda não é totalmente estável. Embora a IA possa melhorar a qualidade das decisões estratégicas, ela também pode ter um erro de julgamento. Diferentes ambientes de mercado, diferentes expressões jornalísticas e até mesmo a mesma entrada podem obter diferentes saídas em diferentes momentos.
Q15: Quais são as estratégias de IA que devem ser consideradas?
Ao usar uma estratégia de IA, é necessário adicionar medidas rigorosas de controle de risco. Por exemplo: definir o limite máximo de perda de uma única transação, definir o limite máximo de posições totais, adicionar a lógica de parada de perda e não deixar a IA controlar totalmente o dinheiro.
A IA deve ser uma ferramenta auxiliar na sua tomada de decisão, e não um objeto de auto-delegação. A vigilância artificial e o controle de risco nunca podem faltar.
7. As peculiaridades das estratégias de AI de detecção
Q16: As estratégias que incluem IA são rastreáveis?
As estratégias que incluem IA têm uma grande especificidade na retroalimentação, o que deve ser entendido. As estratégias convencionais podem ser rastreadas aleatoriamente com dados históricos, mas as estratégias de IA não podem.
Porque cada chamada de IA consome tokens, gerando custos reais. Se você olhar para o histórico de um ano, pode ser que você tenha feito milhares de chamadas de IA, o que é muito caro.
A fim de proteger a carteira, a FMZ criou um mecanismo: no modo de retrospecção, o nó de IA só faz três chamadas reais, e os dados da cache são usados em seguida. Portanto, os resultados da retrospecção são apenas uma referência e não representam a qualidade real das decisões da IA.
Q17: Alguma estratégia de IA para rastrear as notícias mais recentes?
Se a sua estratégia invoca as últimas notícias, o retrocesso não faz sentido, pois você está usando dados do passado da linha K, mas está lendo notícias atuais, e as duas coisas não coincidem, então o resultado do retrocesso não faz sentido.
Q18: Então, como testar estratégias de IA?
O método recomendado é: testes em campo com um pequeno capital e pequenos ciclos, observe a qualidade da decisão da IA e o desempenho da estratégia por um período de tempo, confirme a estabilização e aumente gradualmente o capital. Para a estratégia de IA, a verificação em campo é muito mais importante do que a revisão histórica.
Oito, configuração de nós HTTP e MCP
Q19: O que acontece quando um ponto HTTP não consegue obter dados?
Os nós HTTP e MCP são normalmente usados para obter dados externos, mas muitos serviços de API requerem uma chave para acessar. Se você configurar um pedido HTTP, mas não consegue obter dados, verifique se você precisa de uma chave de API e se as informações de autenticação estão configuradas corretamente. Algumas APIs também têm restrições de frequência de solicitação, que podem ser limitadas ou bloqueadas se forem chamadas com muita frequência.
Q20: Como aumentar a estabilidade da obtenção de dados externos?
Os nós MCP são mais robustos e podem se conectar a vários serviços de dados estruturados, mas também são mais complexos de configurar. É necessário configurar corretamente os pontos de extremidade do serviço, os métodos de autenticação, os parâmetros de solicitação, etc. É recomendado testar a API com o nó HTTP para acessar corretamente e confirmar o formato dos dados e depois integrá-los ao fluxo de trabalho.
Além disso, para aumentar a estabilidade, pode-se adicionar um mecanismo de repetição de falhas a esses nós. Inicie o repetição na configuração do nó, configure o número de repetições e o intervalo de tempo, para que problemas temporários de rede não causem falhas no fluxo de trabalho inteiro.
9. Problemas de compatibilidade de código
Q21: O código do fluxo de trabalho FMZ e o do n8n podem ser usados em conjunto?
O fluxo de trabalho do inventor é baseado em uma estrutura de código aberto n8n, mas o código dos dois não pode ser usado diretamente um contra o outro. Se você encontrar o código do fluxo de trabalho n8n na internet, colar diretamente no FMZ não funcionará e precisará ser modificado de acordo com a API e as especificações do nó do FMZ. Por outro lado, o código do fluxo de trabalho FMZ também não pode ser usado diretamente no n8n.
A principal diferença é que o FMZ fez modificações personalizadas em alguns pontos, com diferentes parâmetros e formatos de saída. Se o código for migrado, a configuração e a chamada de função de cada ponto precisam ser cuidadosamente examinadas para garantir a conformidade com as especificações da plataforma de destino.
Resumir
Isso é uma resposta para as perguntas mais frequentes dos inventores sobre como quantificar o fluxo de trabalho. Nós cobrimos todos os aspectos, desde a configuração do ambiente, o mecanismo do nó, a leitura de dados, a especificação do código, a invocação de AI para testes de feedback, que são questões frequentes no campo de batalha.
Mas a negociação quântica é um processo de aprendizagem contínua, e novos problemas surgem constantemente. Se você tiver problemas, não se desanime, consulte os documentos oficiais da FMZ, pesquise nas discussões da comunidade, muitos problemas já foram encontrados. Se você não conseguir resolver, você pode enviar um pedido de trabalho na plataforma e perguntar aos engenheiros.
Lembre-se: os problemas são os melhores professores, e cada vez que você resolve um problema, sua compreensão do fluxo de trabalho vai se aprofundar. Esperamos que esta FAQ ajude você a usar melhor as estratégias de quantificação do desenvolvimento de fluxo de trabalho!