В мире криптовалютной торговли аналитики с большим количеством подписчиков (известные как инфлюенсеры или «большие V») ежедневно проводят профессиональный анализ рынка. Хотя их информационные потоки могут показаться загадочными, на самом деле за ними стоит чёткая логика обработки данных. Сегодня мы полностью разберём этот процесс и научим вас создавать собственную профессиональную систему анализа торговли, используя узлы визуализации рабочих процессов на платформе Inventor.

Обзор архитектуры системы

Этот рабочий процесс полностью построен на визуальных узлах рабочего процесса Inventor, без необходимости написания сложного кода. Основная идея заключается в следующем:Сбор данных → Технический анализ → Анализ настроений → Интегрированный анализ ИИ → Автоматизированные push-уведомленияВесь процесс можно завершить путем перетаскивания узлов и настройки параметров, что позволяет нетехническому персоналу легко создать профессиональную систему анализа транзакций.

Шаг 1: Создание слоя сбора данных

1. Настройте узел запуска таймера.

Тип узла：Триггер расписания

Этот узел является отправной точкой всей системы. Он обеспечивает автоматический запуск процесса анализа через фиксированные интервалы времени, обеспечивая высокую частоту и своевременность анализа.

2. Постройте многовременную систему сбора технических данных.

Рабочий процесс использует три узла MarketInfo для получения данных в различных временных измерениях:

Описание параметров：

• period：цикл K-линии, 15 минут, 1 час, 1 день
• limit: 200: Получите 200 тыс. линий, достаточно для технического анализа
• $vars.pair：Используйте переменные для хранения торговых пар, что упрощает переключение целей анализа. В качестве внешних параметров стратегии вы можете задать интересующие вас варианты.

3. Группа узлов стандартизации данных K-line

Следующие три блока кода обрабатывают данные K-линии разных временных интервалов соответственно:

Код 1 (15 минут обработки данных)：

const result = [];
const data = $input.first().json.result || [];

data.forEach(item => {
  result.push({
    timeframe: "15m",
    candles: item
  });
});

return result;

Код 2 (1 час обработки данных)：

const result = [];
const data = $input.first().json.result || [];

data.forEach(item => {
  result.push({
    timeframe: "1h", 
    candles: item
  });
});

return result;

Код 3 (Ежедневная обработка данных)：

const result = [];
const data = $input.first().json.result || [];

data.forEach(item => {
  result.push({
    timeframe: "1d",
    candles: item
  });
});

return result;

Стандартизация：

• Добавьте уникальный идентификатор к данным каждого таймфрейма.
• Унифицированная структура данных для облегчения последующего анализа и идентификации с помощью ИИ
• Обеспечить согласованность потока данных

4. Узел слияния данных

Тип узла:Объединить
модель: режим добавления, последовательное объединение данных трех таймфреймов

Этот узел объединяет данные K-линии со всех таймфреймов в единый пакет данных, обеспечивая полную техническую основу данных для анализа ИИ.

5. Узел обработки агрегированных данных K-line

Тип узла：Code Расположение: Расположен после узла слияния, отвечает за интеграцию данных K-линии нескольких таймфреймов.

Основной код：

const allCandles = [];

for (const item of items){
  allCandles.push(item.json)
}

return [{
  json:{
    allCandles
  }
}];

Анализ функции кода：

• Агрегация данных: Обойти все элементы данных, переданные узлом слияния, и собрать стандартизированные данные каждого временного интервала вallCandlesВ массиве
• Единая структура: Объединить данные K-линии трех таймфреймов (15 минут, 1 час, 1 день) в один пакет данных
• Стандартизация формата: Вывод унифицированной структуры JSON, содержащей полную информацию о K-строках для всех временных интервалов

Шаг 2: Уровень обработки анализа настроений

1. Развертывание узлов сбора новостных данных

Тип узла: HTTP-запрос (HTTP-запрос)

Подробная конфигурация：

{
  "parameters": {
    "method": "GET",
    "url": "https://newsapi.org/v2/everything",
    "sendQuery": true,
    "queryParameters": {
      "parameters": [
        {
          "name": "q",
          "value": "Crypto OR Bitcoin OR Coindesk"
        },
        {
          "name": "from",
          "value": "={{ new Date(Date.now() - 3 * 24 * 60 * 60 * 1000).toISOString().split('T')[0] }}"
        }
      ]
    },
    "sendHeaders": true,
    "headerParameters": {
      "parameters": [{
        "name": "x-api-key",
        "value": "网站申请"
      }]
    }
  }
}

Анализ ключевых параметров：

• q参数：Искать ключевые слова, используя логику ИЛИ, чтобы обеспечить освещение основных криптовалютных СМИ
• from参数: Динамически вычисляет дату 3-дневной давности, чтобы вы получали самую актуальную информацию
• x-api-key: Ключ аутентификации NewsAPI, который необходимо зарегистрировать

2. Узел обработки новостных данных

Тип узла：Code

Основной код：

const articles = $input.first().json.data.articles || [];
const filteredArticles = articles.map(article => ({
  title: article.title,
  description: article.description,
}));
return [{
  json: {
    filteredArticles
  } 
}]

Анализ кода：

• Извлечь массив статей, возвращаемый NewsAPI
• Оставьте только поля заголовка и описания, удалите лишнюю информацию, такую ​​как изображения и ссылки.
• Подготовка чистых текстовых данных для последующего анализа ИИ

3. Узел ИИ-анализа настроений

Тип узла：Интеллектуальный агент ИИ модель магистра права：Модель Клода

Конфигурация основного запроса：

你是一个专门分析加密货币市场的高智能精准情感分析器。你将使用两部分方法分析提供文本的情感：

短期情感：
- 评估即时市场反应、近期新闻影响和技术波动性
- 确定情感类别："积极"、"中性"或"消极"
- 计算-1（极度消极）到1（极度积极）之间的数值分数
- 提供简洁的理由说明短期情感（针对重大事件和加密货币给出详细回应和适当标题）

长期情感：
- 评估整体市场前景、基本面以及监管或宏观经济因素
- 确定情感类别："积极"、"中性"或"消极"
- 计算-1（极度消极）到1（极度积极）之间的数值分数
- 提供详细的理由说明长期情感（针对重大事件和加密货币给出详细回应和适当标题）

您的输出必须恰好是一个包含两个键的JSON对象："shortTermSentiment"和"longTermSentiment"。每个键的值必须是包含三个键的对象："category"、"score"和"rationale"。不要输出任何额外文本。

现在，分析以下文本并生成您的JSON输出：
{{ JSON.stringify($json.filteredArticles) }}

Основные моменты дизайна Prompt：

• Четко различайте краткосрочные и долгосрочные эмоциональные измерения
• Требуется стандартный формат вывода JSON для легкой последующей обработки.
• Включает числовую систему оценок для количественной оценки интенсивности эмоций.

Шаг 3: Аналитическая система ИИ

1. Узел интеграции данных

Тип узла：Code

Код ключа：

// Initialize containers for each set of data.
const allCandles = [];
let contentData = null;
// Loop over each item from the merge node.
for (const item of items) {
    // If the item has candlestick data, add it to the array.
    if (item.json.allCandles !== undefined) {
        // Assuming item.json.allCandles is an array.
        allCandles.push(...item.json.allCandles);
    }
    // If the item has embedded content (in message.content), store it.
    if (item.json.output !== undefined) {
        contentData = item.json.output;
    }
}
// Return a single item with both candlestick data and content.
return [{
    json: {
        allCandles,
        content: contentData
    }
}];

Интеграционная логика：

• Объединение данных K-line и результатов анализа настроений
• Подготовка полных пакетов данных для комплексного анализа с помощью ИИ
• Убедитесь, что структура данных соответствует требованиям окончательного анализа.

2. Узел комплексного технического анализа ИИ

Тип узла：Интеллектуальный агент ИИ модель магистра права：Модель Клода

Подробная конфигурация подсказки：

## 交易分析指令
**数据结构:**
{{ $vars.pair}}的综合市场数据:
- 技术数据: {{ JSON.stringify($json["allCandles"]) }}
- 情感分析: {{ JSON.stringify($json["content"]) }}

K线格式: 时间框架 ("15m", "1h", "1d") + K线数组
情感: 来自加密货币新闻的短期/长期分析

**分析框架:**
**短期 (15m + 1h 数据):**
- 识别即时支撑/阻力位
- 价格行动信号 + 滞后指标
- 专注入场/出场时机

**长期 (1d + 1h 数据):**
- 主要趋势方向
- 结构性价位
- 更广泛的市场背景

**输出要求:**
**格式:** 纯文本，Telegram HTML样式
**日期:** {{ $vars.pair}}分析 {{ $now }} (格式: mm/dd/yyyy at xx:xxpm)

**结构:**
**现货建议:**
**短期:**
- 操作: [买入/卖出/持有]
- 入场: $X
- 止损: $X
- 目标: $X
- 理由: [2-3句简洁句子涵盖关键信号、指标、情感]

**长期:**
- 操作: [买入/卖出/持有]
- 入场: $X
- 止损: $X
- 目标: $X
- 理由: [2-3句简洁句子涵盖关键信号、指标、情感]

**杠杆建议:**
**短期:**
- 仓位: [做多/做空]
- 杠杆: Xx
- 入场: $X
- 止损: $X
- 目标: $X
- 理由: [2-3句简洁句子涵盖价格行动、确认、情感]

**长期:**
- 仓位: [做多/做空]
- 杠杆: Xx
- 入场: $X
- 止损: $X
- 目标: $X
- 理由: [2-3句简洁句子涵盖价格行动、确认、情感]

**关键指导原则:**
- 每个理由保持在50字以内
- 专注于可操作的洞察
- 消除冗余解释
- 优先考虑高信度信号
- 使用直接、简洁的语言

Основные функции Prompt：

• Интеграция технических данных и анализа настроений
• Многовременной комплексный анализ
• Предоставляет рекомендации по спотовой и кредитной торговле
• Выходной HTML-формат, напрямую адаптированный для Telegram
• Подчеркните простоту и удобство использования

Шаг 4: Интеллектуальная система выталкивания

1. Узел сегментации контента

Тип узла：Code

Алгоритм сегментации：

// 获取输入文本，如果不存在则使用空字符串
const inputText = $input.first().json.output || "";

// 验证输入类型
if (typeof inputText !== "string") {
  throw new Error("Input must be a string");
}

// 删除 "#" 和 "*" 符号
const cleanedText = inputText.replace(/[#*]/g, "");

// 查找 "杠杆建议" 的位置
const leveragedIndex = cleanedText.indexOf("杠杆建议");

// 如果没有找到分割标记，则按原来的方式分割
if (leveragedIndex === -1) {
  const mid = Math.ceil(cleanedText.length / 2);
  const firstHalf = cleanedText.substring(0, mid);
  const secondHalf = cleanedText.substring(mid);
  
  return [
    { json: { blockNumber: 1, content: firstBlock } },
    { json: { blockNumber: 2, content: secondBlock } }
  ];
}

// 根据 "杠杆建议" 分割文本
const firstBlock = cleanedText.substring(0, leveragedIndex).trim();
const secondBlock = cleanedText.substring(leveragedIndex).trim();

// 返回包含两个块的数组
return [
  { json: { blockNumber: 1, content: firstHalf } },
  { json: { blockNumber: 2, content: secondHalf } }
];

Стратегия сегментации：

• Грамотно определите ключевое слово «рекомендация по использованию» для сегментации контента.
• Автоматически очищайте символы Markdown, чтобы поддерживать аккуратность содержимого
• Учитывайте ограничение на длину сообщения Telegram
• Поддерживать логическую целостность аналитического отчета

2. Узел push-уведомлений Telegram

Тип узла：Telegram

Функции Push：

• Поддержка формата HTML для сохранения привлекательности формата отчета по анализу.
• Автоматически отправлять блоки, чтобы отдельные сообщения не были слишком длинными
• Реализация push-уведомлений в режиме реального времени для обеспечения скорейшего получения пользователями результатов анализа
• Отправить в указанную группу или канал

Таким образом, мы создали собственный аналитический канал и можем проводить соответствующий анализ рынка и предлагать торговые предложения на основе продуктов, которыми мы торгуем.

Основные сведения об основных технологиях

1. Высокочастотный сбор данных

Триггер синхронизации запускает четыре ветви сбора данных с фиксированными интервалами времени, обеспечивая высокую своевременность и точность анализа.

2. Профессиональный анализ на основе ИИ

Используя большую языковую модель Клода в сочетании с тщательно разработанными подсказками, мы достигаем возможностей рыночных суждений, сопоставимых с возможностями профессиональных аналитиков.

3. Модульная конструкция

Каждая функция инкапсулирована в независимый узел для облегчения обслуживания, модернизации и настройки.

4. Интеллектуальная обработка контента

Интеллектуальная сегментация длинных текстов на основе структуры контента для обеспечения идеального представления результатов анализа по различным каналам push-уведомлений.

Автоматизированные торговые расширения

Если вы хотите построить собственную автоматическую торговую систему, вы можете добавить узлы выполнения транзакций на этой основе:

• Узел торгового API：В соответствии с предложениями по транзакциям выполните соответствующие транзакционные операции.
• Узел управления рисками: Настройте логику управления позициями и контроля рисков
• Узел исполнения заказа: Автоматически размещать заказы на основе результатов анализа ИИ
• Узел мониторинга: Отслеживание статуса заказа, а также прибылей и убытков в режиме реального времени

Просто добавьте ветви условного суждения и исполнения транзакций после узла анализа ИИ, чтобы получить полностью автоматизированную торговую систему.

Подвести итог

Используя узел визуализации Inventor Workflow, мы успешно разобрали истинную природу информационного потока, передаваемого влиятельными лицами в сфере криптовалют. Проще говоря, за этим, казалось бы, сложным анализом рынка скрывается стандартизированный процесс обработки данных.

Истина проста.：

• Прозрачный источник данных：Новостной API + рыночные данные, ничего таинственного
• Четкая логика анализа：Модель ИИ + стандартизированные подсказки, воспроизводимые и проверяемые
• Технический порог очень низкий: Вы можете строить, перетаскивая узлы, никаких специальных навыков не требуется.
• Очень дешево: Несколько сборов за вызовы API, значительно ниже, чем при платных подписках

Нам не нужно слепо следовать за инфлюенсерами и платить за так называемую «эксклюзивную инсайдерскую информацию». Платформа Inventor Quantitative сделала сложный технический анализ доступным, позволяя обычным людям создавать собственные аналитические системы. Самое главное, как только вы создадите эту систему самостоятельно, вы поймёте: анализ рынка — это не загадка, а инфлюенсеры — не пророки. То, что могут они, можете сделать и вы, и, возможно, даже лучше. В эпоху технологического прогресса платформа Inventor снижает барьер для принятия инвестиционных решений.

Вместо того, чтобы быть чьим-то фанатом, лучше использовать платформу FMZ, чтобы стать хозяином собственных инвестиционных решений.

Адрес политики: https://www.fmz.com/strategy/509088