Vítejte v KOL Assistant, vašem pravém pomocníkovi na vaší cestě obchodování s kryptoměnami. Poskytuji přesnou analýzu trhu na náměstí i interně, s modely poskytujícími nákupní a prodejní signály, které vám pomohou činit informovaná investiční rozhodnutí na trhu s kryptoměnami. Ať už jste nováček, veterán nebo bloger, který již má určitou fanouškovskou základnu, s využitím mých modelů a strategií můžete nejen uchopit trendy na trhu a zlepšit své obchodní dovednosti, ale také postupně budovat svůj vlastní vliv, stát se velmi uznávaným vůdcem veřejného mínění a zároveň se stát vynikajícím alchymistou.
Nyní pojďme k věci, co je kvantifikace a co je AI?
Ve světě obchodování s kryptoměnami jsou „kvantifikace“ a „umělá inteligence (AI)“ dva pojmy, které se často omílají. Prozkoumáním těchto dvou konceptů můžeme lépe pochopit, jak mohou způsobit revoluci v obchodování a pomoci obchodníkům činit informovanější rozhodnutí na složitých trzích. Mnoho lidí nazývá své strategie nebo indikátory kvantifikací AI. Ve skutečnosti to má oklamat ty z vás, kteří AI nerozumí.
Vztah mezi umělou inteligencí AI, strojovým učením ML a hlubokým učením DL
Nejprve musíte pochopit vztah mezi umělou inteligencí AI, strojovým učením ML a hlubokým učením DL.
Jak je znázorněno na obrázku, tyto tři jsou inkluzivní vztahy, AI zahrnuje strojové učení a strojové učení zahrnuje hluboké učení. Proto i modely, které nejsou strojovým učením, mohou patřit k AI. V oblasti obchodování lze i systémy, které nejsou založeny na modelech strojového učení, považovat za aplikace AI, pokud využívají automatizované rozhodování a rozpoznávání vzorů ke zpracování dat a vydávání obchodních signálů. Lidé, které vidíte, jak si říkají kvantifikátory AI, využívají této mezery I mřížky se mohou nazývat kvantifikátory AI. Mřížka však stále exploduje, když by měla, což způsobí mnoho lidí strach, že AI je nespolehlivá. Skutečná umělá inteligence založená na hlubokém učení je ve skutečnosti velmi spolehlivá.
Grid obchodní strategie
Základní myšlenkou gridové obchodní strategie je zadávat příkazy k nákupu a prodeji v předem stanovených cenových intervalech. Když tržní cena stoupne na určitou úroveň, systém automaticky provede prodejní příkaz, když cena klesne na jinou konkrétní úroveň, provede se nákupní příkaz; Taková strategie je založena na předpokladu, že trh se bude pohybovat v určitém cenovém rozpětí a zisků je dosahováno neustálým nákupem nízko a prodejem vysoko během těchto výkyvů. Protože grid boti jsou automatizovaní, mnoho lidí nazývá své strategie AI.
Kvantitativní obchodní strategie založené na indikátorech
Kvantitativní obchodování založené na indikátorech je pokročilejší než mřížky a používá matematické modely k určení nejlepších časů pro nákup a prodej. Tradiční kvantitativní metody spoléhají na pevné algoritmy a statistické ukazatele, jako jsou klouzavé průměry, index relativní síly (RSI), Bollingerova pásma atd. Tyto indikátory mohou obchodníkům pomoci identifikovat trendy na trhu a potenciální obchodní příležitosti. Tyto tradiční strategie však často spoléhají na statická pravidla a nedokážou se přizpůsobit rychlým změnám na trhu. V zásadě se však jedná o nejkvalitnější kvantitativní model, který mohou drobní investoři vidět. I když má určitý efekt, je v podstatě zastaralý.
Kvantitativní obchodní model založený na strojovém učení
Kvantifikace strojového učení je použití technik statistického učení k analýze finančních dat a předpovídání tržních trendů. Tento přístup zahrnuje učení se vzorcům z historických dat a předpovídání budoucího tržního chování na základě těchto vzorců. Takové modely jsou široce používány na Wall Street, ale pro drobné investory je obtížné takové modely skutečně vidět.
Kvantitativní obchodní model založený na hlubokém učení
Hluboké učení je v současnosti nejmodernější technologií v oblasti kvantifikace a dokonce i umělá inteligence se do něj v posledních letech zapojuje teprve nedávno. Umělá inteligence, kterou znáte, jako ChatGPT, Doubao a kimi, jsou všechny založeny na hlubokém učení, včetně mého modelu. Toto je kvantifikace umělé inteligence, na kterou se těšíte, nikoli nenáročná „kvantifikace AI v mřížce“ nebo „kvantifikace indexové AI“ na trhu.
Přímo pojmenujte a odhalte gang Clover AI (související účty JackyYi, Clover Ai, Block Story) a gang robotů crawler AI (související účty Tinkle, můžete mi říkat han, můžete mi říkat han, LEON11, Cointe King) na náměstí , Doufám, že se všichni vyhnou bleskům.
Na rozdíl od tradiční kvantifikace indikátorů a kvantifikace strojového učení je speciálně navržen pro trh s kryptoměnami (k dispozici jsou také tradiční modely strojového učení Trénované prostřednictvím velkého množství historických dat a dynamiky trhu v reálném čase, můj model je schopen zachytit jemné). změny na trhu a složité vzorce, čímž poskytují vysoce přesné obchodní signály. Výhodou kvantifikace AI je, že se dokáže automaticky učit a přizpůsobovat měnícímu se trhu. Má nejen vysokou rychlost odezvy, ale má také vysokou přesnost předpovědi. To je nesrovnatelné s tradičními kvantitativními metodami, které spoléhají na pevné algoritmy, indikátory a parametry. Můj model AI zajišťuje, že bez ohledu na to, jak trh kolísá, vám může stabilně poskytovat vědecké rady pro nákup a prodej.
Již dříve jsme zmínili, že hluboké učení je podmnožinou strojového učení, které zahrnuje budování a trénování neuronových sítí pro simulaci způsobu, jakým lidský mozek analyzuje a zpracovává informace. V kvantitativním obchodování se hluboké učení používá k učení složitých vzorců z nestrukturovaných finančních dat. Zatímco hluboké učení má výhody při zpracování složitých a rozsáhlých souborů dat, vyžaduje také větší výpočetní zdroje a jemnější ladění. Strojové učení může stále poskytovat efektivní řešení s menšími datovými sadami a menším počtem výpočetních zdrojů.
Časté nedorozumění: Rovná se kvantování vysoké frekvenci?
Odpověď není stejná. Kvantifikace a vysoká frekvence na sebe nejsou vázány Kvantifikace lze také použít ke hře ve střednědobém a dlouhodobém horizontu, jak ukazuje čtyřhodinový graf níže. Výhody vysoké frekvence jsou největší pouze tehdy, když dokážete dokonale předvídat každé pásmo. Přesnost kvantitativního modelu, který můžete vidět, však ve skutečnosti není vysoká, takže vysoká frekvence ztrácí svůj význam.
Závěr
Doufám, že tato populární věda může pomoci každému porozumět kvantifikaci a umělé inteligenci a přestat se nechat oklamat takzvanou kvantitativní umělou inteligencí ve čtverci. Pokud si s blogerem nejste jisti, i když není kvantitativní typ, mohu ho zdarma identifikovat, doufám, že nebudete klamáni. A konečně, pokud si chcete vybudovat svůj vlastní obchodní systém a komunitu, následujte mě a já vám posloužím jako váš malý pomocník, který vám zahájí cestu ovlivňovače trhu s kryptoměnami a získáte všechny potřebné nástroje a podporu, abyste dosáhli obchodního úspěchu i propagace .
