Hướng dẫn sử dụng Secretary: Ghi chú thực tế về Hướng dẫn giao dịch định lượng

Gần đây, Li Xinye, một nhà phân tích định lượng, đã xuất bản một cuốn sách cực kỳ phổ biến có tên “Hướng dẫn hẹn hò dành cho phụ nữ đã kết hôn” và bài viết này có tựa đề “Hướng dẫn của thư ký”. Đừng hiểu lầm - thư ký ở đây là AI.

Cách phân công nhiệm vụ thực sự là một nghệ thuật sâu sắc.

Thế nào là một thư ký giỏi? Ví dụ, nếu sếp yêu cầu một chuyến bay đến Bắc Kinh vào buổi tối, một thư ký giỏi sẽ kiểm tra lịch trình của sếp trong tuần và biết rằng sáng hôm sau có một cuộc họp ở quận Hải Điến. Vì vậy, họ sẽ đặt vé tàu cao tốc với điểm đến cuối cùng là ga Thanh Hà, Bắc Kinh, vì ga này gần quận Hải Điến nhất. Họ cũng sẽ đặt một khách sạn gần địa điểm họp để sếp nghỉ ngơi, và sắp xếp tài xế đón họ đúng 6 giờ tối để đưa họ đến ga tàu cao tốc địa phương.

Nhưng một nhà lãnh đạo giỏi sẽ đưa ra chỉ đạo theo một cách khác. Ông ấy sẽ không chỉ nói “Đặt vé đi Bắc Kinh” rồi kết thúc một ngày làm việc. Thay vào đó, ông ấy sẽ nói với thư ký: “Tôi có cuộc họp ở Hải Điến lúc 10 giờ sáng mai. Tối nay tôi cần vé tàu cao tốc đến ga Thanh Hà, Bắc Kinh lúc 8 giờ tối. Tôi cần tài xế đón tôi lúc 6 giờ tối và cũng cần đặt khách sạn cho tôi ở quận Hải Điến tối nay.” Ông ấy đưa ra các bước cụ thể cho từng nhiệm vụ, cung cấp cho thư ký đủ bối cảnh để thực hiện các nhiệm vụ liên quan.

Giờ đây, chúng ta cần trở thành những nhà lãnh đạo giỏi. Trí tuệ nhân tạo hiện tại không có khả năng chủ động tìm kiếm thông tin; nó sẽ không tự động kiểm tra lịch trình của bạn hoặc đoán nhu cầu thực sự của bạn như một thư ký. Nguyên tắc tương tự cũng áp dụng cho các hướng dẫn trong hệ thống giao dịch—AI chỉ biết những gì bạn yêu cầu; tất cả các mối quan hệ nhân quả và thông tin ngữ cảnh liên quan phải được cung cấp cho nó từng bước một.

đó là lý do tại saoNhắc nhởĐó chính là tầm quan trọng của nó - nó quyết định AI có thể làm gì cho bạn và ở mức độ nào.

Thách thức của các nguyên tắc trong giao dịch định lượng

Bạn có thể nghĩ rằng vì AI quá thông minh nên việc viết hướng dẫn sẽ không khó khăn, phải không? Nhưng thực tế là các yêu cầu đối với hướng dẫn trong lĩnh vực giao dịch định lượng khắt khe hơn nhiều so với chúng ta tưởng tượng.

Hãy tưởng tượng tình huống này: Trong một cuộc trò chuyện thông thường, bạn hỏi một AI: “Hôm nay tôi nên mặc quần áo gì?” AI trả lời: “Dựa trên thời tiết, tôi khuyên bạn nên mặc một chiếc áo khoác nhẹ.” Mặc dù câu trả lời này không cụ thể lắm, nhưng cũng không phải là vấn đề lớn; bạn luôn có thể hỏi lại hoặc tự đưa ra đánh giá của riêng mình.

Nhưng nếu bạn hỏi một AI, “Tôi có nên mua BTC ngay bây giờ không?”, và AI trả lời, “Theo dữ liệu thị trường mới nhất, giá Bitcoin hiện tại đang có xu hướng giảm, và tâm lý thị trường tương đối thấp. Thị trường đang có sự bất đồng đáng kể về việc có nên mua hay không, điều này đòi hỏi bạn phải đưa ra đánh giá toàn diện dựa trên khả năng chịu rủi ro và mục tiêu đầu tư của riêng mình”, thì đây là một câu trả lời tiêu chuẩn của AI. Nó sẽ luôn suy nghĩ trước cho bạn, nhưng không bao giờ đưa ra bất kỳ lời khuyên thực tế nào. Và một câu trả lời như vậy là một thảm họa trong giao dịch. Bởi vì mỗi giây do dự có thể đồng nghĩa với việc bỏ lỡ một cơ hội hoặc gia tăng tổn thất.

Đây chính là thực tế tàn khốc của giao dịch định lượng:Mọi gợi ý từ AI đều tác động trực tiếp đến tài chính của bạn.。

Yêu cầu độ chính xác cực kỳ cao

• Không thể chấp nhận được “mức tăng tiềm năng” mơ hồ; phải đưa ra “giá tham gia cụ thể là 52.300 đô la và mục tiêu là 54.000 đô la”.
• Nói “mức dừng lỗ phù hợp” là chưa đủ; mà phải chính xác là “mức dừng lỗ là 51.800 đô la”.
• Không nên đề xuất “thử nghiệm vị thế nhỏ”; thay vào đó, điều cần thiết là định lượng và kiểm soát “mức độ rủi ro lên tới 3% tổng vốn”.

Yêu cầu nghiêm ngặt về thời gian

• Thị trường tiền điện tử hoạt động ²⁴⁄₇ và AI không thể nói “Tôi cần thêm thông tin”.
• Một giải pháp có thể thực thi phải được cung cấp trong vòng 30 giây dựa trên dữ liệu hiện có.
• Việc thiếu điểm vào tốt nhất có thể khiến ngay cả những phân tích tốt nhất cũng trở nên vô dụng.

Tỷ lệ chịu lỗi gần bằng không.

• Trong một cuộc trò chuyện thông thường, bạn có thể bắt đầu lại nếu mắc lỗi; nhưng trong giao dịch, lỗi có nghĩa là mất tiền thật.
• Mỗi thông số phải chịu được sự xác nhận của thị trường.
• Chuỗi logic phải rõ ràng để tạo điều kiện cho việc xem xét và tối ưu hóa sau này.

Chính vì những yêu cầu gần như nghiêm ngặt này mà việc viết hướng dẫn giao dịch định lượng đã trở thành một kỹ năng mang tính kỹ thuật cao.

Cái nhìn đầu tiên về những điều cơ bản

Khi quan sát cách các nhà giao dịch định lượng thành công tương tác với AI, có thể thấy rõ rằng họ đặt câu hỏi về AI theo những cách hoàn toàn khác nhau:

1. Dữ liệu thị trường cụ thểThay vì hỏi “như thế nào”, hãy cung cấp giá cả và chỉ số chính xác.
2. Các ràng buộc rõ ràngQuy mô tài khoản, khả năng chịu rủi ro và khung thời gian
3. Yêu cầu đầu ra cụ thểYêu cầu mức giá, lý do và điểm dừng lỗ.

"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？"

Phản ứng cải tiến của AI:

“Dựa trên tín hiệu mua quá mức RSI (70) và tín hiệu giao cắt tử thần MACD, khuyến nghị mở vị thế bán thận trọng. Giao dịch cụ thể: Giá vào lệnh 104.700-105.200 đô la, dừng lỗ 106.000 đô la, mục tiêu 103.000 đô la. Khối lượng vị thế tối đa 0,3 BTC (kiểm soát rủi ro trong phạm vi 300 đô la).”

Kết quả cải thiện:

• ✅ Cung cấp hướng đi rõ ràng cho giao dịch (bán khống)
• ✅ Cung cấp các mức giá cụ thể
• ✅ Mức dừng lỗ và mục tiêu đã được xác định rõ ràng.
• ✅ Tính toán kích thước vị thế phù hợp

Giờ đây, bạn có thể lấy kết quả chuẩn hóa này, phân tích nó và bắt đầu giao dịch. Nhưng liệu nó có thực sự hữu ích? Kết quả thử nghiệm tài khoản demo thực tế chỉ có thể được diễn tả bằng bốn từ: “Bạn sẽ mất tất cả”. Trong một tình huống giao dịch với tỷ lệ thắng ⁵⁰⁄₅₀, việc hao mòn phí giao dịch và sự thường xuyên xuất hiện các đợt tăng giảm giá chắc chắn sẽ dẫn đến thua lỗ không giới hạn cho tài khoản.

Nếu bạn muốn chế giễu loại hướng dẫn này, bạn có thể vào…Ví dụ về kiểm tra trực tiếp quy trình làm việcĐể chỉ trích.

Lấy cảm hứng từ hệ thống Alpha Arena

Vậy nên chúng tôi bắt đầu suy ngẫm: liệu giao dịch định lượng do AI điều khiển có thực sự bất khả thi không? May mắn thay, Alpha Arena đã ra đời. Hệ thống giao dịch trực tiếp này, sử dụng sáu mô hình chính, đã minh họa đầy đủ quy trình thực tế của giao dịch định lượng do AI điều khiển. Trang web đã công khai tất cả thông tin đầu vào và đầu ra, giúp chúng tôi hiểu rõ hơn cách viết các lệnh AI hiệu quả. Tính năng độc đáo nhất của nền tảng này là việc sử dụng…Hệ thống hướng dẫn hai tầng：

Lớp hướng dẫn sử dụngNhập trạng thái chiến lược đang chạy theo thời gian thực.

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）

Lớp hướng dẫn hệ thốngXác định bản sắc nghề nghiệp và các hạn chế của AI

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

Thiết kế này khiến chúng tôi nhận ra điều gì đó:AI không chỉ cần biết dữ liệu thị trường mà còn cần biết trạng thái hiện tại của thị trường!

Sau khi sử dụng mẫu mới này, chất lượng phản hồi của AI đã được cải thiện đáng kể. Nó bắt đầu:

• Phân tích dựa trên một khuôn khổ ngữ cảnh hoàn chỉnh
• Khi xem xét tình hình lãi lỗ của tài khoản, chúng tôi khuyến nghị nên đánh giá chính xác hơn.
• Chủ động nhắc nhở kiểm soát rủi ro

Đây là nơi chúng ta đang ởHệ thống giao dịch nhân bản AlphaArenaCác hướng dẫn được sử dụng.

Cải tiến cốt lõi cho các hướng dẫn được tối ưu hóa

Liệu nó có hiệu quả không? Không hẳn. Sau khi sử dụng phiên bản cơ bản trong vài tuần, ba vấn đề cốt lõi đã xuất hiện:

1. AI đang phải chịu sự thiên vị nghiêm trọng trên nhiều phương diện.Trong số 20 khuyến nghị được phân tích, có 18 khuyến nghị là “mua” và chỉ có 2 khuyến nghị là “bán”.
2. Thiếu tính liên tục của trạng tháiAI không biết các giao dịch được đề xuất trước đó diễn ra như thế nào.
3. Thiếu nhận thức về kiểm soát rủi roTiếp tục giao dịch tích cực khi đang ở vị thế thua lỗ

Sau khi suy nghĩ một hồi, chúng tôi bắt đầu tìm ra giải pháp.

Giải pháp 1: Cơ chế cân bằng dài-ngắn cưỡng bức

Để điều chỉnh xu hướng tăng giá của AI (DeepSeek được đào tạo dựa trên dữ liệu cổ phiếu A, vốn dĩ thiên về xu hướng mua dài hạn), chúng tôi đã thêm “yêu cầu bắt buộc” vào hướng dẫn. Ý tưởng cốt lõi là để AI thực hiện phân tích tăng giá trước, sau đó là phân tích giảm giá, và cuối cùng đưa ra quyết định bằng cách so sánh sức mạnh của phe mua và phe bán.

# 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。

Xác minh hiệu ứng:

• ✅ Tỷ lệ dài-ngắn được khuyến nghị đã được cải thiện từ 9:1 lên 6:4.
• ✅ Chủ động tìm kiếm cơ hội bán khống trong xu hướng giảm.
• ✅ Giảm sự lạc quan mù quáng trong thị trường một chiều

Giải pháp 2: Thiết lập hệ thống bộ nhớ

AI không thể là một con cá vàng chỉ có trí nhớ 7 giây; nó cần biết hiệu suất lịch sử của từng đồng tiền và điều chỉnh mức độ rủi ro và vị thế giao dịch cho phù hợp.

Nội dung cần ghi nhớ bao gồm:

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

Thuật toán điều chỉnh rủi ro động:

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%

Logic rất đơn giản: đầu tư nhiều hơn vào những lĩnh vực bạn giỏi, và ít hơn hoặc không đầu tư vào những lĩnh vực bạn kém. AI sẽ tự động điều chỉnh quy mô vị thế cho từng đồng tiền dựa trên tỷ lệ thắng và tỷ lệ lãi/lỗ lịch sử. Những đồng tiền có hiệu suất tốt sẽ được phân bổ vốn nhiều hơn, trong khi những đồng tiền có hiệu suất kém sẽ bị hạn chế giao dịch. Đây là một ứng dụng đơn giản hóa của Tiêu chí Kelly.

Giải pháp 3: Cơ chế bảo vệ làm mát thông minh

Các nhà giao dịch giàu kinh nghiệm hiểu rõ một nguyên tắc: khi bạn trải qua một loạt thua lỗ trên một công cụ cụ thể, lựa chọn tốt nhất thường là tạm thời tránh xa nó. Cũng giống như khi bạn gặp vận rủi trong trò chơi bài, một người chơi khôn ngoan sẽ chọn cách rời khỏi bàn chơi và bình tĩnh lại, thay vì ngày càng trở nên kích động vì thua lỗ.

Dựa trên khái niệm này, chúng tôi đã thiết kế cơ chế làm mát trong 4 giờ, đếm số lần thua lỗ liên tiếp của mỗi loại tiền điện tử trong vòng 4 giờ qua:

Điều kiện kích hoạt:

• Nếu mất mát xảy ra liên tiếp hơn 2 lần, hệ thống sẽ tự động làm mát trong 4 giờ.
• Nếu tỷ lệ thắng của loại tiền này dưới 30%, thời gian hồi chiêu sẽ được kéo dài.
• Khoản lỗ trong một tháng vượt quá 5% tổng số tiền cho thấy thời gian suy thoái sâu.

Hiệu ứng làm mát:

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

Cơ chế này giải quyết hiệu quả vấn đề thua lỗ triền miên trên thị trường tiền điện tử biến động với xu hướng không rõ ràng. Về cơ bản, nó sử dụng “quan sát bắt buộc” để phá vỡ chuỗi thua lỗ, ngăn AI rơi vào vòng luẩn quẩn “càng thua lỗ, càng giao dịch nhiều, và càng giao dịch nhiều, càng thua lỗ”.

Các hướng dẫn trên, chúng tôiHệ thống giao dịch bản sao AlphaArena Phiên bản tối ưu 2.0Đã được thực hiện.

Khám phá thú vị: Cơ chế khuyến khích cạnh tranh AI

Trong khi liên tục tối ưu hóa các hướng dẫn, chúng tôi cũng đã cân nhắc: liệu ngoài những cải tiến kỹ thuật, liệu chúng ta có thể khai thác tiềm năng của AI từ góc độ “tâm lý” hay không? Suy cho cùng, các nhà giao dịch con người thường hoạt động tốt hơn trong môi trường cạnh tranh. Dựa trên ý tưởng này, gần đây chúng tôi đã xây dựng một khuôn khổ chiến lược cho cuộc thi mô hình quy mô lớn, bao gồm một số mô hình lớn cạnh tranh bằng giao dịch giấy, sau đó chọn ra mô hình tốt nhất cho giao dịch sao chép trong thế giới thực. Trong quá trình này, chúng tôi đã phát hiện ra một hiện tượng thú vị: việc bổ sung một số “động lực tâm lý” vào AI có thể giúp nó chủ động hơn vào những thời điểm thích hợp.

Thiết kế cơ chế khuyến khích cạnh tranh

Hệ thống này đã thiết kế một kịch bản “cuộc thi giao dịch AI” ảo:

=== 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

Phản ứng của AI trong bối cảnh này:

“Việc chứng kiến ​​BTC phục hồi mạnh mẽ ở mức hỗ trợ quan trọng, trong khi RSI phục hồi từ vùng quá bán, mang đến cơ hội hiếm có với rủi ro thấp và lợi nhuận cao.”Với thứ hạng hiện tại đang tụt hậu, chúng tôi khuyến nghị nên tăng vị trí ở mức vừa phải.Mua trong khoảng 51.200-51.500, dừng lỗ ở 50.800, mục tiêu 53.000. Tăng phân bổ rủi ro lên 4%.

Xác minh hiệu quả và kiểm soát rủi ro

Những thay đổi tích cực:

• ✅ AI bắt đầu giao dịch dễ dàng hơn khi khả năng chiến thắng cao.
• ✅ Giảm thiểu các cơ hội bị bỏ lỡ do tính bảo thủ quá mức
• ✅ Quyết đoán hơn khi các khía cạnh kỹ thuật đã rõ ràng.

Hướng dẫn này, chúng tôi“Hệ thống giao dịch nội chiến mô hình đa AI”Điều này đã được triển khai trong [tài liệu/nền tảng].

Cuối cùng

Tất nhiên, một mô hình giao dịch định lượng AI tốt không chỉ đơn thuần là viết ra những hướng dẫn tốt. Chúng ta còn cần: làm sạch dữ liệu và thiết kế tính năng để đảm bảo chất lượng đầu vào; một hệ thống kiểm soát rủi ro đa chiều để xử lý các sự kiện thiên nga đen; giám sát thời gian thực và cơ chế ngắt mạch tự động để ngăn ngừa rủi ro hệ thống; liên tục kiểm tra ngược và lặp lại chiến lược để thích ứng với những thay đổi của thị trường; và quan trọng nhất là duy trì cảm giác kinh ngạc trước thị trường và không bao giờ nghĩ rằng mình đã chinh phục được nó.

Lợi nhuận của hệ thống AlphaArena mới được tối ưu hóa gần đây đang giảm dần. Việc quan sát kết quả phân tích AI cho thấy những lý do cụ thể. Chúng tôi đã đưa tất cả dữ liệu lịch sử vào hướng dẫn và để AI phân tích chúng. Tuy nhiên, chu kỳ thị trường tăng và giảm cực nhanh trên thị trường tiền điện tử đã khiến những người kiếm lời từ việc bán khống trước đó phải chịu tổn thất đáng kể trong đợt phục hồi gần đây. May mắn thay, chúng tôi đã tìm ra giải pháp và hiện đang thử nghiệm.

Quay lại với phép so sánh ở đầu bài viết, chúng ta đã và đang nỗ lực để trở thành “nhà lãnh đạo giỏi” - cung cấp cho AI những hướng dẫn chi tiết và chính xác. Nhưng giờ đây, chúng ta nhận ra rằng chỉ là một nhà lãnh đạo giỏi thôi là chưa đủ; chúng ta còn cần quản lý AI như một đội ngũ: xây dựng hệ thống bộ nhớ, thiết lập cơ chế làm nguội và đưa ra các động lực cạnh tranh. Thị trường đang dạy chúng ta rằng giao dịch định lượng AI không chỉ là một vấn đề kỹ thuật, mà là một dự án kỹ thuật hệ thống.

Giống như một thư ký xuất sắc cần liên tục tìm hiểu về thói quen và sở thích của lãnh đạo, hệ thống giao dịch AI của chúng tôi cũng đang dần hoàn thiện qua nhiều lần thử nghiệm trên thị trường. Mỗi lần thua lỗ là một bài học, và mỗi lần tối ưu hóa là một tiến bộ. Con đường còn dài, nhưng chúng tôi đang trên đường.