CryptoPainter

În ultimele două zile, am reconstruit întregul sistem și am împărtășit lecții noi: 1. Când construiești un sistem de strategie cu participarea AI, pune-ți întrebarea: "Poate fi implementată această funcție prin cod pur?" ” Dacă o funcție poate fi implementată pur prin cod, indiferent cât de complexă este logica sa de implementare, ar trebui evitată să fie lăsată AI pentru luarea deciziilor. De exemplu, ideea mea actuală de arhitectură a sistemului de strategie este să implementez mai întâi un set de strategii cantitative pur algoritmice, cu o rată mare de câștig și un raport profit-pierdere ridicat, dar cu o frecvență de tranzacționare foarte scăzută, iar rezultatul backtestului este mai mic de 10 tranzacții pe an, dar datele sunt excelente. Motivul pentru care nu tranzacționez este că un număr mare de factori de filtrare au fost adăugați în arborele decizional al strategiei, iar piața normală nu poate declanșa deloc semnalul de deschidere... Apoi folosesc AI pentru a interveni în luarea deciziilor, prin istoricul contului, datele și structura strategiei, să ajusteze dinamic parametrii filtrului, astfel încât o strategie pur algoritmică să devină un trader flexibil... Apoi apare problema, deși cuvintele de prompt către AI sunt deja cuprinzătoare, dar pe măsură ce numărul parametrilor de iterație crește, AI-ul începe să producă unele abateri de direcție auto-întărite... De exemplu, ultima dată când am schimbat intervalul RSI, am observat că rata de câștig a strategiei și profitul a crescut, iar apoi această experiență de schimbare va fi folosită ca jurnal de iterații pentru următoarea optimizare, iar contextul se schimbă treptat astfel încât, indiferent cum performează strategia, va modifica doar un parametru de bază, iar cu cât se schimbă mai mult, cu atât devine mai extremă... Chiar dacă adaug o descriere a tuturor parametrilor expuși la promptul global, după fiecare rulare pentru o perioadă de timp, AI-ul se va bloca treptat pe unul sau doi parametri, incapabil să se retragă... Prin urmare, a trebuit să petrec 2 zile pentru a transforma această parte a sarcinii AI care implică colectarea datelor, analiza în timp real și ajustarea dinamică a parametrilor în logică pură a codului, iar întregul sistem a trebuit să dezvolte multă dependență pentru a se adapta, ceea ce era complet inutil când anterior era decisă de AI, care putea extrage date singur, căutare în rețea, analiză semantică și apoi trage concluzii de ajustare a parametrilor... Dar totuși, fără implicarea AI în luarea deciziilor intense, funcționarea întregului sistem s-a stabilizat în sfârșit, așa că un lucru care poate fi confirmat este că, pentru sistemele de tranzacționare, codul mort este mai bun decât modelele mari flexibile, până la urmă! În prezent, am redus aria de lucru în AI la analiza sentimentului social, colectarea activelor de tranzacționare (ciclu de verificare a antecedentelor și deblocare) și monitorizarea sistemului, iar tu ai un agent ca secretar, ceea ce este mult mai sigur și stabil decât să fie trader. Prin urmare, dacă încă aștepți cu nerăbdare să-i dai AI un prompt, iar apoi va începe să te ajute să faci bani, este mai bine să te speli și să dormi, iar etapa actuală a modelelor mari poate realiza doar execuția unor strategii algoritmice pure sub parametri fixi, ceea ce echivalează cu ajutorul utilizatorilor să economisească efortul dezvoltării timpurii; Dar cu cât mergi mai departe, cu atât AI ocupă mai mult spațiu într-un sistem, cu atât incertitudinea cutiei negre crește, iar uneori nu este la fel de stabilă ca găsirea unui profesor cu o comandă...