[TOC]

Trong quá trình sử dụng inventor quantify workflow, nhiều nhà phát triển đã đặt ra rất nhiều câu hỏi trong các phần bình luận và cộng đồng. Bài viết này đã sắp xếp các vấn đề thường xuyên này, bao gồm các khía cạnh khác nhau của cấu hình môi trường, sử dụng nút, đọc dữ liệu, gọi AI, cơ chế phản hồi, để giúp mọi người nhanh chóng tìm ra giải pháp.

---

I. Các vấn đề về cấu hình môi trường

Q1: Tại sao máy tính của tôi không thể chạy chiến lược dòng công việc?

Chỉ có phiên bản quản trị mới nhất mới hỗ trợ chạy dòng công việc. Nếu phiên bản quản trị của bạn quá cũ, chính sách dòng công việc sẽ không khởi động và cần được cập nhật kịp thời cho phiên bản mới nhất.

Q2: Những ngôn ngữ lập trình nào mà dòng công việc hỗ trợ?

Các nút mã của dòng công việc chỉ hỗ trợ JavaScript, không hỗ trợ Python. Nếu bạn đã quen với việc viết các chiến lược bằng Python, bạn cần chuyển sang ngữ pháp JS.

---

2. Cơ chế hoạt động của nút

Q3: Các node trong dòng công việc được kích hoạt cùng một lúc hay được thực hiện theo thứ tự?

Các nút dòng công việc được liên kết chặt chẽ, chỉ có thể được kích hoạt một lần, không hoạt động song song. Mỗi nút phải chờ đến khi các nút trước đó thực hiện xong và sau đó bắt đầu, mọi người cần phải xem xét tính năng này khi thiết lập cơ chế chính sách.

Q4: Tại sao dòng công việc không được thực hiện sau khi thiết lập nút cập nhật dòng K?

Nếu bạn thiết lập 1 giờ K-line update triggers, thì workflow sẽ chờ đến khi K-line tròn tròn để bắt đầu chạy. Trong thời gian chờ, workflow sẽ không thực hiện, điều này là bình thường. Nếu bạn muốn thực hiện logic chiến lược khác nhau trong thời gian chờ, bạn có thể thiết lập một triggers thứ hai để thực hiện logic chiến lược của bạn.

---

3. Đọc dữ liệu và lưu biến

Q5: Làm thế nào để đọc dữ liệu đầu ra của một nút?

Đây là cách viết thông thường:

$node["节点名称"].json

Thuật ngữ này có thể đọc JSON của bất kỳ node nào. Tuy nhiên, có một hạn chế là chỉ có thể đọc dữ liệu của các node cha được kết nối trực tiếp. Nếu không có mối quan hệ kết nối trực tiếp giữa hai node, nó không thể được đọc theo cách này.

Q6: Làm thế nào để chia sẻ dữ liệu giữa các node không trực tiếp kết nối?

Có thể sử dụng_GBiến số toàn cầu._GFMZ là bộ nhớ nội bộ toàn cầu cung cấp cho dòng công việc FMZ, có thể chia sẻ dữ liệu giữa bất kỳ nút nào, bất kỳ luồng nào.

Cách sử dụng rất đơn giản:

// 保存数据
_G("变量名", 值)

// 读取数据
_G("变量名")

Nhưng hãy đặc biệt chú ý._GCác biến trong đó sẽ tồn tại và sẽ không bị xóa ngay cả khi khởi động lại ổ cứng. Nếu tìm thấy dữ liệu cũ bị đọc sai, cần thiết phải thiết lập thủ công_G("变量名",null)Để xóa, hoặc xóa trực tiếp ổ cứng để tạo lại.

Q7: Khi nào cần sử dụng JSON.stringify?

Trong khi xử lý dữ liệu phức tạp, thường cần phải sử dụngJSON.stringifyPhương pháp này có thể chuyển các đối tượng và mảng phức tạp thành các chuỗi văn bản, đặc biệt hữu ích khi truyền dữ liệu cho các node AI, vì AI chỉ có thể hiểu các đầu vào định dạng văn bản.

---

B. Chuyển dữ liệu từ các nút mã

Q8: Có phải các nút mã phải trả về dữ liệu không?

Vâng, đó là một yêu cầu rất quan trọng.returnTrả về dữ liệu để giữ cho dữ liệu được truyền giữa các node. Ngay cả khi logic mã của bạn không cần phải xuất ra bất kỳ dữ liệu nào, hãy trả về một mảng trống:

return {}

Nếu bạn quên return, các node tiếp theo sẽ không nhận được dữ liệu, dẫn đến gián đoạn toàn bộ luồng công việc.

Q9: Làm thế nào để xử lý nhiều dữ liệu xuất ra từ các nút?

Nếu một trong các node của bạn có nhiều dữ liệu, ví dụ như 10 tin tức, và bạn cần xử lý tổng hợp thay vì xử lý riêng lẻ, thì không thể truyền trực tiếp đến node tiếp theo, bạn cần sử dụng các node kết hợp hoặc tích hợp, kết hợp nhiều dữ liệu thành một gói dữ liệu.

Lợi ích của việc này là cấu trúc dữ liệu rõ ràng, thuận tiện để xử lý các nút tiếp theo. Ví dụ: để truyền nhiều tin tức cho phân tích AI, trước tiên cần tập hợp thành một mảng, AI có thể xem tất cả thông tin cùng một lúc.

---

5. Thiết lập và khởi động các nút AI

Q10: Khi một nút AI bị lỗi, điều gì cần kiểm tra trước tiên?

Đầu tiên là cài đặt cơ bản của nút AI. Các nút AI cần phải thêm mô hình mô hình, phải thiết lập chứng chỉ trong mô hình. Đầu tiên, tạo chứng chỉ mới, cấu hình chứng chỉ bao gồm hai thông tin quan trọng: khóa API và url cơ sở.

Q11: Dịch vụ API nào tốt hơn?

Không nên sử dụng API trực tiếp của deepseek, vì phản hồi chậm và có thể bị lỗi, và có giới hạn. Chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng OpenRouter, nó có thể kết nối với các mô hình lớn, ổn định và tốc độ tốt hơn.

Q12: AI có chi phí không?

Vâng, gọi AI tốn tiền và tiêu hao token cho mỗi lần yêu cầu. Nếu gọi không thành công, hãy kiểm tra xem số dư tài khoản có đủ không.

Q13: Làm thế nào để viết một hướng dẫn AI hiệu quả?

Đây là một nghệ thuật cần phải được tối ưu hóa dựa trên các tính năng của các mô hình lớn khác nhau. Ví dụ: Grok mạnh mẽ hơn, Claude thận trọng hơn, DeepSeek có xu hướng làm nhiều thứ tự nhiên vì được đào tạo với dữ liệu A-stock.

---

Sáu, ổn định mô hình AI và điều khiển gió

Q14: Mô hình AI có ổn định trong việc ra quyết định không?

Mô hình AI hiện chưa hoàn toàn ổn định. Mặc dù AI có thể nâng cao chất lượng quyết định chiến lược, nhưng bản thân nó cũng có thể bị sai lầm. Các môi trường thị trường khác nhau, các báo chí khác nhau và thậm chí các đầu vào tương tự có thể có kết quả khác nhau vào các thời điểm khác nhau.

Q15: Những gì cần lưu ý khi sử dụng chiến lược AI?

Khi sử dụng chiến lược AI, hãy chắc chắn thêm các biện pháp kiểm soát rủi ro nghiêm ngặt. Ví dụ: thiết lập giới hạn tổn thất tối đa cho mỗi giao dịch, thiết lập giới hạn trên tổng vị trí, thêm logic dừng lỗ, đừng để AI kiểm soát hoàn toàn tiền.

AI nên là công cụ hỗ trợ quyết định của bạn, chứ không phải là đối tượng được ủy thác toàn quyền. Không bao giờ có thể thiếu giám sát nhân tạo và kiểm soát rủi ro.

---

Khác biệt của chiến lược AI

Q16: Chiến lược sử dụng AI có thể được phát hiện không?

Các chiến lược bao gồm AI có một đặc điểm rất lớn về phản hồi, điều này phải được hiểu rõ. Các chiến lược thông thường có thể sử dụng dữ liệu lịch sử để phản hồi một cách ngẫu nhiên, nhưng các chiến lược AI không thể.

Tại sao? Bởi vì mỗi lần gọi AI sẽ tiêu thụ token, tạo ra chi phí thực tế. Nếu bạn sử dụng dữ liệu lịch sử của một năm, bạn có thể gọi AI hàng ngàn lần, chi phí sẽ rất cao.

Để bảo vệ ví của mọi người, FMZ đã thiết kế một cơ chế: Trong chế độ phản hồi, nút AI sẽ chỉ thực sự gọi ba lần, sau đó sử dụng dữ liệu lưu trữ ba lần. Vì vậy, kết quả phản hồi chỉ là một tham chiếu, không thể đại diện cho chất lượng quyết định AI thực sự.

Q17: Liệu các chiến lược AI có thể sử dụng các tin tức mới nhất để theo dõi?

Nếu chiến lược của bạn gọi thông tin tin tức mới nhất, thì việc tra lại sẽ không hợp lý hơn. Bởi vì bạn đang sử dụng dữ liệu K-line trong quá khứ, nhưng đọc tin tức hiện tại, và cả hai đều không phù hợp với nhau, kết quả tra lại như vậy là vô nghĩa.

Q18: Vậy chiến lược AI sẽ được thử nghiệm như thế nào?

Phương pháp được đề xuất là: thực hiện thử nghiệm thực tế với số tiền nhỏ, chu kỳ nhỏ, quan sát chất lượng quyết định AI và hiệu suất chiến lược trong một khoảng thời gian, sau đó tăng số tiền dần dần sau khi xác nhận ổn định. Đối với chiến lược AI, xác minh thực tế quan trọng hơn nhiều so với đánh giá lại lịch sử.

---

8. Thiết lập các nút HTTP và MCP

Q19: Làm thế nào để một nút HTTP không thể truy cập dữ liệu?

Các nút HTTP và MCP thường được sử dụng để truy cập dữ liệu bên ngoài, nhưng nhiều dịch vụ API cần khóa để truy cập. Nếu bạn đã cấu hình yêu cầu HTTP nhưng không thể truy cập dữ liệu, hãy kiểm tra xem bạn có cần khóa API và thông tin xác thực được cấu hình đúng không. Một số API cũng có giới hạn tần số yêu cầu, nếu gọi quá thường xuyên sẽ bị giới hạn lưu lượng hoặc thậm chí bị chặn.

Q20: Làm thế nào để tăng sự ổn định trong việc thu thập dữ liệu từ bên ngoài?

MCP node mạnh hơn, có thể kết nối với các dịch vụ dữ liệu có cấu trúc khác nhau, nhưng cấu hình cũng phức tạp hơn. Cần thiết lập đúng điểm kết thúc dịch vụ, cách xác nhận, tham số yêu cầu, v.v.

Ngoài ra, để tăng sự ổn định, các nút có thể được thêm vào các cơ chế thử lại thất bại. Khởi động thử lại trong thiết lập nút, thiết lập số lần thử lại và khoảng thời gian để các vấn đề mạng tạm thời không dẫn đến thất bại toàn bộ dòng công việc.

---

9. Vấn đề tương thích mã

Q21: Có thể sử dụng cùng nhau dòng công việc FMZ và n8n không?

Lưu lượng công việc của người phát minh được định lượng dựa trên khung nguồn mở n8n, nhưng mã của cả hai không thể được sử dụng trực tiếp với nhau. Nếu bạn tìm thấy mã dòng công việc n8n trên mạng, dán trực tiếp vào FMZ sẽ không hoạt động, cần sửa đổi theo API và đặc tả node của FMZ. Ngược lại, mã dòng công việc FMZ cũng không thể được sử dụng trực tiếp trên n8n.

Sự khác biệt chính là: FMZ đã thực hiện thay đổi tùy chỉnh cho một số nút, các tham số và định dạng đầu ra khác nhau. Nếu di chuyển mã, bạn cần kiểm tra kỹ lưỡng cấu hình và hàm gọi của mỗi nút để đảm bảo phù hợp với thông số của nền tảng mục tiêu.

---

Tóm tắt

Đây là những câu trả lời cho những câu hỏi thường gặp của các nhà phát minh về quy trình làm việc. Chúng tôi đã bao gồm các khía cạnh từ cấu hình môi trường, cơ chế nút, đọc dữ liệu, đặc tả mã, gọi AI đến kiểm tra phản hồi, đây là những vấn đề thường gặp trong cuộc chiến thực tế.

Nhưng giao dịch định lượng là một quá trình học tập liên tục, các vấn đề mới sẽ liên tục xuất hiện. Nếu gặp vấn đề, đừng nản lòng, hãy xem tài liệu chính thức của FMZ, tìm kiếm các cuộc thảo luận trong cộng đồng, nhiều vấn đề đã xảy ra trước đó. Nếu bạn không thể giải quyết được, bạn có thể gửi đơn xin việc trên nền tảng và hỏi kỹ sư.

Hãy nhớ rằng: Vấn đề là giáo viên tốt nhất, và mỗi lần bạn giải quyết một vấn đề, bạn sẽ hiểu sâu hơn về dòng công việc.