Abertura: Vamos falar sobre as dificuldades de validar ideias de negociação.

Suspiro, fico pensando se mais alguém já passou por isso: observando o mercado à noite, uma ideia de negociação surge de repente, como perceber algumas características comuns de certas moedas antes de uma alta repentina. Aí, você quer testar se essa ideia é confiável, só para descobrir que precisa escrever código, processar dados e por aí vai — é incrivelmente trabalhoso. Quando você finalmente tenta colocar em prática, ou já esqueceu o que estava pensando, ou a situação do mercado mudou.

Quão tedioso é o processo de verificação tradicional?

Para ser sincero, validar uma ideia costumava ser incrivelmente tedioso. Primeiro, era preciso coletar dados, encontrar várias APIs, registrar contas, solicitar chaves e até mesmo escrever código para extrair dados. Só isso já era suficiente para enlouquecer qualquer um. Depois, era preciso transformar aquela ideia vaga na cabeça em uma fórmula de cálculo concreta e escrevê-la em código. Finalmente, era necessário fazer backtesting, considerando fatores como taxas de transação e slippage. Todo o processo podia levar meio dia, se você tivesse sorte, ou vários dias, se não.

As ideias de negociação também têm prazo de validade.

O problema é que boas ideias de negociação são sensíveis ao tempo. Isso é especialmente verdadeiro no mundo das criptomoedas, onde as coisas mudam incrivelmente rápido. Um padrão que você descobre hoje pode ser ineficaz em uma ou duas semanas. Mas usar métodos tradicionais para verificá-los é muito lento; simplesmente não consegue acompanhar. Além disso, a inspiração nem sempre vem na hora certa. Muitas vezes, ela surge de repente no metrô ou enquanto você toma banho. Você não pode simplesmente sair correndo e começar a programar imediatamente, pode?

Eu quero um método de verificação simples.

Então me perguntei: será que poderíamos simplificar o processo de validação de ideias? Em outras palavras, eu poderia simplesmente expressar meus pensamentos em palavras e deixar a ferramenta cuidar do resto. Sem precisar escrever código, sem precisar processar dados, e os resultados me diriam diretamente se a ideia é útil ou não. Basicamente, seria: eu sou responsável pelas ideias e a máquina é responsável pela validação.

Implementação do fluxo de trabalho do Inventor

Mais tarde, desenvolvi um fluxo de trabalho automatizado usando a plataforma Inventor. O fluxo de trabalho do Inventor foi projetado especificamente para negociação quantitativa e pode conectar diversas ferramentas. Todo o processo funciona assim: quando você estiver com uma grande inspiração, basta abrir seu celular e inserir a descrição do fator. A IA converterá essa descrição em código executável, recuperará automaticamente os dados da moeda da plataforma Inventor, realizará os cálculos de verificação do fator e, por fim, traduzirá os resultados para uma linguagem simples e os enviará para você. Todo o processo é totalmente automatizado; você só precisa aguardar os resultados.

Fluxograma de validação de fatores

flowchart TD
    A[📱 Telegram输入想法] --> B[🧠 AI理解因子描述]
    B --> C[💻 生成JavaScript代码]
    C --> D[📊 获取加密货币数据]
    D --> E{🔍 数据检查}
    E -->|数据充足| F[⚙️ 因子计算]
    E -->|数据不足| Z[❌ 返回错误]
    F --> G[📈 IC分析]
    F --> H[📉 单调性分析]
    F --> I[⏱️ 衰减分析]
    F --> J[💰 成本分析]
    G --> K[🤖 AI解读结果]
    H --> K
    I --> K
    J --> K
    K --> L[📋 生成评价报告]
    L --> M[📲 Telegram推送结果]

O processo de configuração, na verdade, não é complicado.

Configurar esse fluxo de trabalho não é muito complicado. Envolve basicamente algumas etapas: Primeiro, configure a API do modelo de IA dentro do fluxo de trabalho. Aqui, estou usando a interface OpenRouter, que pode chamar modelos grandes como o Deep Seek. Em seguida, configure a interface de dados da plataforma Inventor para obter os dados do gráfico de velas. A etapa mais crucial é escrever o código lógico para validação de fatores, incluindo vários testes estatísticos e análise de monotonicidade. Não se preocupe se você não entender esses resultados de análise técnica; deixaremos a IA interpretá-los para nós, simplesmente nos dizendo se esse fator é relevante. Por fim, configure as notificações push para enviar os resultados para o Telegram.

O que os resultados da verificação podem lhe dizer?

Abrir este relatório de análise revela uma riqueza de informações. Primeiro, há uma pontuação e classificação abrangentes, permitindo que você avalie imediatamente a viabilidade da sua ideia. Em seguida, vem o código específico de construção de fatores. Esta parte é particularmente valiosa porque o código gerado por IA é altamente padronizado e inclui comentários detalhados. Você pode ver como ele é calculado, com cada etapa claramente explicada. Mesmo que você não saiba programar, poderá entender a lógica da construção de fatores depois de vê-la repetidamente. Isso é extremamente útil para o aprendizado quantitativo; é como ter um tutor de IA guiando você passo a passo na escrita do código de fatores.

O relatório também inclui interpretações de várias métricas de desempenho. Por exemplo, o que significa o valor IC, o que representa o índice Sharpe e por que uma alta taxa de rotatividade é inadequada para negociação em tempo real. A IA explica esses termos técnicos em linguagem simples, permitindo que você entenda o significado por trás de cada métrica. Mais importante ainda, a seção de sugestões de melhoria é abrangente. A IA não apenas diz “isso não vai funcionar”; ela fornece orientações específicas de otimização com base nos resultados da verificação. Por exemplo, alterar o ciclo ou usar o fator inverso. Essas sugestões são baseadas em análise de dados, não apenas em palpites.

Portanto, a cada validação, mesmo que o fator falhe, você ainda pode aprender algo: como escrever o código, por que ele falhou e como melhorá-lo. Com o tempo, sua compreensão da negociação quantitativa se aprofundará.

Exemplo prático: As flutuações de preço de ontem foram pequenas, o aumento de preço de hoje foi grande.

Vamos analisar um caso específico de verificação. Eu inseri a seguinte ideia: “A flutuação de preço de ontem foi pequena, o aumento de preço de hoje é grande”, e vamos ver como a IA a processa.

📊 Resultados da Avaliação de Fatores

🎯 Avaliação Geral

• 📈 pontuação: ⁴²⁄₁₀₀
• 🏆 nota: C+
• 💡 sugestãoNão recomendado.

🔍 Verificação da hipótese original

• 💭 SuposiçãoAs pequenas flutuações de preço de ontem sugerem uma alta probabilidade de uma tendência de alta hoje.
• ✅ Racionalidade teóricaTeoricamente, isso tem algum mérito; após um período de baixa volatilidade, pode ocorrer uma quebra de tendência ou uma reversão à média.
• 📊 Lógica de mercadoO mercado de criptomoedas exibe um claro efeito de agrupamento na volatilidade, mas a lógica de prever o movimento de preços do dia seguinte com base nas flutuações de um único dia é frágil.
• 💻 Precisão do códigoA implementação do código é precisa, calculando corretamente a amplitude de ontem e considerando o valor negativo como fator.

📈 Detalhes da Análise de Desempenho

💰 Desempenho

• 📉 Retorno anualizado:-18.66%(Retorno positivo esperado, retorno negativo real)
• 🎲 Taxa de vitórias:56.4%(Ligeiramente superior ao aleatório)
• 📊 Ganhos acumulados:-24.57%(Completamente contrário às expectativas)

⚠️ Indicadores de Risco

• 📉 Redução máxima:30.08%(Controle de risco inadequado)
• 🌊 Volatilidade:18.42%(Alto risco)
• ⚖️ Relação de nitidez:-1.01(Perda grave após ajuste de risco)

🔬 Resultados dos testes estatísticos

📊 Capacidade preditiva (Análise de circuitos integrados)

• 🎯 IC médio:0.063(Possui algum poder preditivo, mas é fraco)
• 📈 Estatística t:2.93(Estatísticamente significativo > 2,0)
• 🔄 Rank IC: 0.053(Capacidade limitada de classificação e previsão)
• 📉 Índice de Informação (IR):0.158(Baixa capacidade preditiva)

📏 Teste de monotonicidade

• 📊 Índice de monotonicidade:0.083(Extremamente fraco)
• ✅ Monotonicidade:3.49%(Quase nenhuma monotonia)
• 📈 Diferença de lucro entre posições compradas e vendidas:-0.0008(Tanto as posições compradas quanto as vendidas têm efeitos semelhantes)

⏱️ Estabilidade do fator

🔄 Análise Contínua

• ⏰ Meia-vida:1 dia(O sinal do fator decai extremamente rápido)
• 🔗 Relacionado a si mesmo:-0.093(Correlação negativa, sinal instável)
• 📅 Frequência recomendada para rebalanceamento de portfólio:Frequência diária(Requer rebalanceamento frequente da carteira)

💎 Consistência da capitalização de mercado

• 🏢 Circuitos integrados de grande capitalização:0.040
• 🏪 Circuitos integrados de média capitalização:0.037
• 🏬 Circuitos integrados de pequena capitalização:0.037
• ✅ Consistência:melhorar(Empresas com diferentes capitalizações de mercado apresentaram desempenho semelhante)

💸 Análise de Custos de Transação

🔄 Impacto da taxa de rotatividade

• 📊 Taxa média de rotatividade diária:41.95%(Negociação de alta frequência)
• 💰 Erosão de custos:10.26%Retorno anualizado
• 📉 Lucro Líquido:-28.92%(Pior ainda depois de deduzir os custos)

🎯 Implementação do código de fator

// 昨日振幅因子计算
if (closes.length < 3 || highs.length < 3 || lows.length < 3) return null;

const yesterdayHigh = highs[highs.length - 2];
const yesterdayLow = lows[lows.length - 2];
const yesterdayClose = closes[closes.length - 2];
const yesterdayAmplitude = (yesterdayHigh - yesterdayLow) / Math.max(yesterdayClose, 0.0001);

return -yesterdayAmplitude; // 负值：振幅越小，因子值越大

💡 Sugestões para melhoria

1. 🔄 Flutuações de vários diasExperimente usar recursos de agrupamento de amplitude ou volatilidade média de vários dias em vez de amplitude de um único dia.
2. 📊 Fator ComplexoA combinação do volume de negociação ou das tendências de preço para construir fatores compostos aumenta a força do sinal.
3. 🔄 Lógica ReversaConsidere a lógica inversa: a regressão da média após uma alta amplitude pode ser mais eficaz.

⚠️ Aviso de Risco

1. 📉 Risco de retornos negativosApresenta retornos negativos e grandes perdas; o uso direto levará a prejuízos contínuos.
2. 💸 Alto custoAltas taxas de rotatividade geram custos de transação que corroem severamente os lucros.
3. 📊 InstávelApresenta uma monotonicidade extremamente fraca, e a relação entre os fatores e os retornos é instável.

🎯 Conclusão Final

A ideia é razoável, mas a validação falhou, resultando em retornos negativos e custos elevados. Recomenda-se abandoná-la ou realizar testes reversos.

Como é usá-lo na prática?

Essa IA é bastante inteligente; ela entende qualquer forma de expressão que você use. Por exemplo, se você disser “efeito de momentum”, ela saberá que você quer dizer que a tendência de preço continuará. Se você disser “reversão à média”, ela saberá que significa que os preços retornarão ao seu nível médio. Mesmo se você usar linguagem coloquial, como “comprar na alta e vender na baixa” ou “pescar no fundo do poço”, ela ainda conseguirá entender com precisão. Isso significa que você não precisa ser programador; basta ser capaz de expressar suas ideias com clareza. Embora na maioria das vezes você enfrente contratempos, ser constantemente rejeitado por ideias falhas é um pequeno, mas significativo passo no caminho para o sucesso.

O que acontece se a verificação for mais rápida?

Quando a validação se torna rápida, toda a abordagem de pesquisa muda. Antes, conseguíamos validar no máximo duas ou três ideias por mês; agora, podemos validar uma dúzia ou mais por dia. Como não temos mais medo de falhar e os custos de validação são baixos, ousamos experimentar todos os tipos de ideias incomuns. Por meio de uma validação ampla e rápida, nossa compreensão do mercado se aprofunda. Este é um exemplo clássico de como uma mudança quantitativa leva a uma mudança qualitativa.

Não é uma panaceia.

É claro que essa ferramenta não é a solução para todos os problemas. A capacidade de compreensão da IA ​​é limitada e ela pode interpretar erroneamente ideias muito complexas. A abrangência dos dados também é limitada, validando fenômenos apenas a partir de dados históricos. Além disso, o que funciona no passado não garante validade futura — um princípio que todos conhecem. Essa ferramenta ajuda principalmente a filtrar ideias rapidamente, eliminando as obviamente não confiáveis ​​e identificando caminhos que merecem uma pesquisa aprofundada.

Isto é apenas o começo.

A validação de fator único que compartilhei hoje é apenas o começo dos modelos multifatoriais. Na prática, o efeito de um único fator costuma ser limitado; o que realmente importa é a combinação de múltiplos fatores. Por exemplo, combinar os fatores momentum, volume e volatilidade produzirá resultados mais estáveis. Se você se interessa por este assunto, continuarei publicando vídeos sobre validação multifatorial, síntese de fatores e, por fim, como construir um sistema de trading em tempo real.

Conclusão

Acredito que a maior importância desta ferramenta reside no fato de que ela oferece a todas as ideias a oportunidade de serem validadas. Antes, muitas ideias eram descartadas por serem muito complexas. Agora, com a facilidade de acesso, as pessoas podem validar diversas ideias com confiança e ousadia. Neste mercado em constante transformação, o pior não é cometer erros, mas sim perder oportunidades. Enquanto você ainda hesita em validar uma ideia, outros já podem ter validado dez ideias e encontrado a mais útil. Bem, por hoje é só. Bem-vindos à Plataforma de Inventores para mais experimentação e experiência.

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Apêndice: Código-fonte completo e recursos

Código-fonte completo：

• Plataforma de Quantificação de Inventores: https://www.fmz.com/strategy/514288
• É possível substituir diferentes modelos de IA e selecionar a moeda de verificação.

Alerta de risco：

• Este artigo é apenas para fins de aprendizagem técnica e não constitui aconselhamento de investimento.
• A negociação de criptomoedas é extremamente arriscada e pode resultar na perda total do principal
• Sempre teste cuidadosamente antes de usar fundos reais