Руководство пользователя Secret: Практические заметки по количественной торговле

Недавно количественный аналитик Ли Синье опубликовал чрезвычайно популярную книгу под названием «Руководство по знакомствам для замужних женщин», а эта статья называется «Руководство для секретарей». Не поймите неправильно: секретарь здесь — искусственный интеллект.

На самом деле, постановка задач — это целое искусство.

Что отличает хорошего секретаря? Например, если начальник просит слетать в Пекин на вечер, хороший секретарь проверит расписание начальника на неделю и узнает, что на следующее утро в районе Хайдянь состоится встреча. Поэтому он забронирует билет на скоростной поезд до станции Beijing Qinghe Station, которая находится ближе всего к району Хайдянь. Он также забронирует отель рядом с местом встречи, чтобы начальник мог отдохнуть, и организует водителя, который заберет его ровно в 18:00 и отвезет на местную станцию ​​скоростного поезда.

Но хороший руководитель даёт указания по-другому. Он не просто скажет: «Забронируйте билет до Пекина» и на этом закончит. Вместо этого он скажет секретарю: «У меня завтра встреча в Хайдяне в 10 утра. Сегодня вечером мне нужен билет на скоростной поезд, который прибывает на станцию ​​Цинхэ в Пекине в 20:00. Мне нужен водитель, который заберёт меня в 18:00, а также забронирует для меня отель в районе Хайдянь на сегодня вечером». Он описывает конкретные шаги для каждой задачи, предоставляя секретарю достаточно контекста для выполнения соответствующих задач.

Теперь нам нужно быть хорошими лидерами. Современный искусственный интеллект не способен к проактивному поиску информации; он не будет автоматически проверять ваше расписание или угадывать ваши истинные потребности, как живой секретарь. Тот же принцип применим к инструкциям в торговых системах: ИИ знает только то, что вы ему говорите; все необходимые причинно-следственные связи и контекстная информация должны предоставляться ему поэтапно.

вот почемуБыстрыйВот насколько это важно — от этого зависит, что и в какой степени ИИ может для вас сделать.

Проблема правил количественной торговли

Можно подумать, что раз ИИ настолько умен, писать инструкции не должно быть сложно, верно? Но на самом деле требования к инструкциям в области количественной торговли гораздо строже, чем мы себе представляем.

Представьте себе такую ​​ситуацию: в непринуждённой беседе вы спрашиваете ИИ: «Какую одежду мне сегодня надеть?» ИИ отвечает: «Учитывая погоду, советую вам надеть лёгкую куртку». Хотя этот ответ не очень конкретен, он не имеет большого значения; вы всегда можете переспросить или принять собственное решение.

Но если вы спросите ИИ: «Стоит ли мне покупать BTC сейчас?», и он ответит: «Согласно последним рыночным данным, текущая цена биткоина падает, а рыночные настроения относительно низкие. На рынке существуют серьёзные разногласия относительно покупки, что требует от вас принятия комплексного решения, основанного на вашей готовности к риску и инвестиционных целях», — это стандартный ответ ИИ. Он всегда будет думать за вас, но никогда не даст практических советов. А такой ответ катастрофичен для трейдинга. Ведь каждая секунда промедления может означать упущенную возможность или увеличение потерь.

Такова суровая реальность количественной торговли:Каждое предложение ИИ напрямую влияет на ваши финансы.。

Чрезвычайно высокие требования к точности

• Расплывчатое определение «потенциального роста» неприемлемо; необходимо указать конкретную «начальную цену в 52 300 долларов США и целевую цену в 54 000 долларов США».
• Недостаточно сказать «соответствующий стоп-лосс»; необходимо указать с точностью до «уровень стоп-лосса 51 800 долларов США».
• Не рекомендуется предлагать «пробную торговлю с небольшой позицией»; вместо этого важно количественно оценить и контролировать «подверженность риску в размере 3% от общего капитала».

Строгие требования к своевременности

• Рынок криптовалют работает круглосуточно, и ИИ не может сказать: «Мне нужна дополнительная информация».
• Исполняемое решение должно быть предоставлено в течение 30 секунд на основе имеющихся данных.
• Если не выбрать наилучшую точку входа, даже самый лучший анализ станет бесполезным.

Уровень отказоустойчивости близок к нулю.

• В обычном разговоре вы можете начать все сначала, если допустили ошибку; но в транзакции ошибка означает потерю реальных денег.
• Каждый параметр должен выдержать рыночную проверку.
• Логическая цепочка должна быть четкой, чтобы облегчить последующий анализ и оптимизацию.

Именно из-за этих почти строгих требований написание руководств по количественной торговле превратилось в высокотехнический навык.

Первый взгляд на основы

Наблюдая за тем, как успешные количественные трейдеры взаимодействуют с ИИ, становится ясно, что они задают ИИ вопросы совершенно по-разному:

1. Конкретные рыночные данныеВместо того, чтобы спрашивать «как», укажите точные цены и показатели.
2. Явные ограниченияРазмер счета, допустимый уровень риска и временные рамки
3. Конкретные требования к выходуТребуется уровень цены, причины и точка стоп-лосса.

"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？"

Улучшенная реакция ИИ:

«Основываясь на перекупленности RSI (70) и сигнале пересечения MACD, рекомендуется осторожная короткая позиция. Конкретная операция: цена входа: \(104 700–\)105 200, стоп-лосс: \(106 000, цель: \)103 000. Максимальный размер позиции: 0,3 BTC (контролируемый риск: $300)».

Результаты улучшения:

• ✅ Дает четкое направление для торговли (короткие продажи)
• ✅ Предоставляет конкретные ценовые диапазоны
• ✅ Уровни стоп-лосса и цели четко определены.
• ✅ Рассчитали подходящий размер позиции

Теперь вы можете взять эти стандартизированные данные, проанализировать их и начать торговать. Но действительно ли они полезны? Реальные результаты тестирования на демо-счёте можно описать всего четырьмя словами: «Вы потеряете всё». В торговой ситуации с вероятностью выигрыша ⁵⁰⁄₅₀, износ комиссий за транзакции и частые скачки и падения неизбежно приводят к неограниченным потерям на счёте.

Если вы хотите посмеяться над такого рода инструкциями, вы можете перейти по ссылке…Примеры живого тестирования рабочего процессаКритиковать.

Вдохновлено системой Alpha Arena

Итак, мы задумались: действительно ли количественная торговля с использованием ИИ невозможна? К счастью, появилась Alpha Arena. Эта система реальной торговли, использующая шесть основных моделей, полностью продемонстрировала реальный процесс количественной торговли с использованием ИИ. На сайте была публично раскрыта вся входная и выходная информация, что очень помогло нам понять, как писать эффективные инструкции для ИИ. Уникальной особенностью этой платформы является использование…Двухуровневая система обучения：

Слой руководства пользователяВведите статус выполнения стратегии в реальном времени.

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）

Уровень системного наведенияОпределение профессиональной идентичности и ограничений ИИ

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

Этот дизайн заставил нас кое-что понять:ИИ необходимо знать не только рыночные данные, но и его текущий статус!

После использования нового шаблона качество ответов ИИ значительно улучшилось. Началось всё с:

• Анализ, основанный на полной контекстной структуре
• Учитывая состояние прибылей и убытков по счету, рекомендуется более точная оценка.
• Проактивное напоминание о контроле рисков

Вот где мы находимсяКлонированная торговая система AlphaArenaИспользуемые инструкции.

Основные улучшения оптимизированных инструкций

Эффективно ли это? Не совсем. После нескольких недель использования базовой версии выявились три основные проблемы:

1. Искусственный интеллект страдает от серьезной многогранной предвзятости.Из 20 проанализированных рекомендаций 18 были «покупать» и только 2 — «продавать».
2. Отсутствие государственной преемственностиИИ не знает, как завершились ранее рекомендованные сделки.
3. Отсутствие осведомленности о контроле рисковПродолжать агрессивную торговлю, находясь в убыточной позиции

Подумав немного, мы начали работать над решением.

Решение 1: Механизм принудительного баланса длинных и коротких позиций

Чтобы скорректировать бычий уклон ИИ (DeepSeek обучен на данных по акциям класса А, что, естественно, способствует открытию длинных позиций), мы добавили в инструкции «обязательное требование». Основная идея заключается в том, чтобы ИИ сначала проводил бычий анализ, затем медвежий анализ и, наконец, принимал решение, сравнивая силу быков и медведей.

# 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。

Проверка эффекта:

• ✅ Рекомендуемое соотношение длинных и коротких позиций улучшено с 9:1 до 6:4.
• ✅ Активно ищите возможности для коротких продаж во время нисходящего тренда.
• ✅ Снижение слепого оптимизма на односторонних рынках

Решение 2: Создайте систему памяти

ИИ не может быть золотой рыбкой с памятью всего в 7 секунд; ему необходимо знать историческую динамику каждой монеты и соответствующим образом корректировать уровни риска и торговые позиции.

Содержание, которое необходимо запомнить, включает в себя:

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

Алгоритм динамической корректировки риска:

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%

Логика проста: инвестируйте больше в те области, в которых вы сильны, и меньше или вообще не инвестируйте в те, в которых вы не сильны. ИИ автоматически корректирует размер позиции для каждой монеты, основываясь на исторических показателях выигрышных сделок и соотношениях прибыли и убытков. Монеты с хорошей доходностью получают больше капитала, а монеты с низкой доходностью ограничены в торговле. Это упрощённое применение критерия Келли.

Решение 3: Интеллектуальный механизм защиты охлаждения

Опытные трейдеры понимают один принцип: когда вы терпите серию убытков по определённому инструменту, лучшим вариантом часто является временное дистанцирование от него. Как и в случае неудач в картах, мудрый игрок предпочтёт отойти от стола и успокоиться, а не разволноваться из-за потерь.

На основе этой концепции мы разработали 4-часовой механизм охлаждения, который подсчитывает количество последовательных потерь по каждой криптовалюте за последние 4 часа:

Условия запуска:

• Если потери происходят более двух раз подряд, система автоматически охлаждается в течение 4 часов.
• Если процент выигрышей по этой валюте ниже 30%, период восстановления будет увеличен.
• Убыток за один месяц, превышающий 5% от общего объема средств, свидетельствует о необходимости глубокого периода охлаждения.

Охлаждающий эффект:

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

Этот механизм эффективно решает проблему хронических потерь на волатильных рынках криптовалют с неясными тенденциями. По сути, он использует «принудительное наблюдение», чтобы разорвать цепочку потерь, не давая ИИ попасть в порочный круг «чем больше он теряет, тем больше торгует, и чем больше торгует, тем больше теряет».

Вышеуказанные рекомендации мыОптимизированная версия 2.0 клонированной торговой системы AlphaArenaЭто было реализовано.

Интересное открытие: механизм стимулирования конкуренции ИИ

Постоянно оптимизируя инструкции, мы также размышляли над следующим вопросом: помимо технических улучшений, можем ли мы раскрыть потенциал ИИ с «психологической» точки зрения? Ведь трейдеры-люди часто показывают лучшие результаты в условиях конкуренции. Основываясь на этой идее, мы недавно разработали стратегию для крупномасштабной конкуренции моделей, которая включает в себя несколько крупных моделей, конкурирующих в рамках демо-трейдинга, а затем выбор лучшей модели для копирования сделок в реальном мире. В ходе этого процесса мы обнаружили интересный феномен: добавление некоторых «психологических драйверов» к ИИ может сделать его более активным в подходящие моменты.

Разработка конкурентных механизмов стимулирования

Эта система разработала сценарий виртуального «торгового соревнования с использованием искусственного интеллекта»:

=== 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

Ответ ИИ в этой ситуации:

«Уверенный отскок BTC от ключевого уровня поддержки и восстановление RSI из зоны перепроданности представляют собой редкую возможность с низким уровнем риска и высокой доходностью».Учитывая текущее отставание в рейтинге, рекомендуется умеренное повышение позиций.Покупайте в диапазоне 51 200–51 500, стоп-лосс на уровне 50 800, цель 53 000. Увеличьте распределение риска до 4%.

Проверка эффективности и контроль рисков

Положительные изменения:

• ✅ ИИ начинает торговать более охотно, когда вероятность выигрыша высока.
• ✅ Сокращение упущенных возможностей из-за чрезмерного консерватизма
• ✅ Будьте более решительны, когда технические аспекты понятны.

Это руководство, мы«Мульти-ИИ-модель внутренней торговой системы»Это реализовано в [документе/платформе].

В конце

Конечно, хорошая количественная торговая модель на основе ИИ — это не только написание качественных инструкций. Нам также необходимы: очистка данных и разработка признаков для обеспечения качества входных данных; многомерная система контроля рисков для предотвращения событий типа «чёрный лебедь»; мониторинг в режиме реального времени и автоматические механизмы защиты для предотвращения системных рисков; постоянное тестирование и итерация стратегии для адаптации к изменениям рынка; и, самое главное, поддерживать чувство благоговения перед рынком и никогда не думать, что вы его покорили.

Доходность недавно оптимизированной системы AlphaArena постепенно снижается. Анализ результатов анализа ИИ позволяет выявить конкретные причины. Мы вносим все исторические данные в инструкции и позволяем ИИ анализировать их. Однако чрезвычайно быстрые циклы роста и падения на рынке криптовалют привели к тому, что те, кто ранее получал прибыль от коротких позиций, понесли значительные убытки во время недавнего восстановления. К счастью, мы нашли решение и в настоящее время тестируем его.

Возвращаясь к аналогии, приведённой в начале статьи, мы стремились быть «хорошим лидером», предоставляя ИИ достаточно подробные и точные инструкции. Но теперь мы понимаем, что просто быть хорошим лидером недостаточно; нам также нужно управлять ИИ как командой: создавать систему памяти, настраивать механизмы охлаждения и внедрять конкурентные стимулы. Рынок учит нас, что количественная торговля с использованием ИИ — это не просто техническая проблема, а проект системной инженерии.

Подобно тому, как отличному секретарю необходимо постоянно изучать привычки и предпочтения своего руководителя, наша торговая система на основе ИИ постепенно совершенствуется, проходя многократные испытания на рынке. Каждая потеря — это плата за обучение, а каждая оптимизация — это прогресс. Путь долог, но мы на верном пути.