Willkommen bei KOL Assistant, Ihrem rechten Assistenten auf Ihrem Weg zum Kryptowährungshandel. Ich biete präzise Marktanalysen vor Ort und intern an, mit Modellen, die Kauf- und Verkaufssignale liefern, um Ihnen dabei zu helfen, fundierte Anlageentscheidungen im Kryptowährungsmarkt zu treffen. Egal, ob Sie ein Neuling, ein Veteran oder ein Blogger sind, der bereits eine gewisse Fangemeinde hat, durch die Nutzung meiner Modelle und Strategien können Sie nicht nur Markttrends erfassen und Ihre Handelsfähigkeiten verbessern, sondern auch nach und nach Ihren eigenen Einfluss aufbauen, ein werden ein hoch angesehener Meinungsführer und kann auch ein hervorragender Ratgeber werden.
Kommen wir nun zum Punkt: Was ist Quantifizierung und was ist KI?
In der Welt des Kryptowährungshandels sind „Quantifizierung“ und „künstliche Intelligenz (KI)“ zwei Begriffe, mit denen oft um sich geworfen wird. Durch die Untersuchung dieser beiden Konzepte können wir besser verstehen, wie sie den Handel revolutionieren und Händlern helfen können, fundiertere Entscheidungen in komplexen Märkten zu treffen. Viele Leute nennen ihre Strategien oder Indikatoren KI-Quantifizierung. Dies dient eigentlich der Täuschung derjenigen unter Ihnen, die KI nicht verstehen.
Die Beziehung zwischen künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML) und Deep Learning (DL).
Zunächst müssen Sie die Beziehung zwischen künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML) und Deep Learning (DL) verstehen.
Wie in der Abbildung dargestellt, handelt es sich bei diesen drei um inklusive Beziehungen, KI umfasst maschinelles Lernen und maschinelles Lernen umfasst tiefes Lernen. Daher können auch Modelle, die kein maschinelles Lernen sind, zur KI gehören. Im Bereich des Handels können auch Systeme, die nicht auf Modellen des maschinellen Lernens basieren, als Anwendungen von KI angesehen werden, sofern sie automatisierte Entscheidungsfindung und Mustererkennung nutzen, um Daten zu verarbeiten und Handelssignale auszugeben. Die Leute, die Sie sehen, die sich KI-Quantifizierer nennen, nutzen diese Lücke aus. Sogar Gitter können sich KI-Quantifizierer nennen. Das Netz wird jedoch immer noch explodieren, wenn es sollte, was bei vielen Menschen die Befürchtung hervorruft, dass KI unzuverlässig ist. Tatsächlich ist echte KI, die auf Deep Learning basiert, sehr zuverlässig. Lassen Sie sich von einigen skrupellosen Betrügern nicht einschüchtern.
Grid-Handelsstrategie
Die Kernidee der Grid-Trading-Strategie besteht darin, Kauf- und Verkaufsaufträge in vorgegebenen Preisintervallen zu platzieren. Wenn der Marktpreis auf ein bestimmtes Niveau steigt, führt das System automatisch einen Verkaufsauftrag aus; wenn der Preis auf ein anderes bestimmtes Niveau fällt, wird ein Kaufauftrag ausgeführt. Eine solche Strategie basiert auf der Annahme, dass der Markt innerhalb einer bestimmten Preisspanne schwankt und Gewinne dadurch erzielt werden, dass während dieser Schwankungen ständig günstig gekauft und teuer verkauft wird. Da Grid-Bots automatisiert sind, bezeichnen viele ihre Strategien als KI.
Indikatorenbasierte quantitative Handelsstrategien
Der indikatorbasierte quantitative Handel ist weiter fortgeschritten als Raster und nutzt mathematische Modelle, um die besten Kauf- und Verkaufszeiten zu bestimmen. Traditionelle quantitative Methoden basieren auf festen Algorithmen und statistischen Indikatoren wie gleitenden Durchschnitten, Relative Strength Index (RSI), Bollinger-Bändern usw. Diese Indikatoren können Händlern dabei helfen, Markttrends und potenzielle Handelsmöglichkeiten zu erkennen. Diese traditionellen Strategien basieren jedoch häufig auf statischen Regeln und können sich nicht an schnelle Marktveränderungen anpassen. Dies ist jedoch im Grunde das hochwertigste quantitative Modell, das Privatanleger sehen können. Obwohl es eine gewisse Wirkung hat, ist es im Grunde veraltet.
Quantitatives Handelsmodell basierend auf maschinellem Lernen
Bei der Quantifizierung durch maschinelles Lernen werden statistische Lerntechniken eingesetzt, um Finanzdaten zu analysieren und Markttrends vorherzusagen. Bei diesem Ansatz geht es darum, Muster aus historischen Daten zu lernen und auf der Grundlage dieser Muster zukünftiges Marktverhalten vorherzusagen. Solche Modelle sind an der Wall Street weit verbreitet, für Privatanleger ist es jedoch schwierig, solche Modelle tatsächlich zu sehen.
Quantitatives Handelsmodell basierend auf Deep Learning
Deep Learning ist derzeit die modernste Technologie im Bereich der Quantifizierung und selbst die Wall Street beschäftigt sich erst seit einigen Jahren damit. Die KI, die Sie kennen, wie ChatGPT, Doubao und Kimi, basieren alle auf Deep Learning, einschließlich meines Modells. Dies ist die KI-Quantifizierung, auf die Sie sich freuen, nicht die auf dem Markt erhältliche Low-End-„Raster-KI-Quantifizierung“ oder „Index-KI-Quantifizierung“.
Benennen und enthüllen Sie direkt die Clover-KI-Bande (verwandte Konten JackyYi, Clover Ai, Block Story) und die Crawler-KI-Roboterbande (verwandte Konten Tinkle, Sie können mich Han nennen, Sie können mich Han nennen, LEON11, Cointe King) auf dem Platz Ich hoffe, jeder vermeidet Blitze.
Im Gegensatz zur herkömmlichen Quantifizierung von Indikatoren und zur Quantifizierung durch maschinelles Lernen ist es speziell für den Kryptowährungsmarkt konzipiert (herkömmliche Modelle für maschinelles Lernen sind ebenfalls verfügbar und kann mithilfe einer großen Menge historischer Daten und Marktdynamiken in Echtzeit erfasst werden). Marktveränderungen und komplexe Muster erkennen und so hochpräzise Handelssignale liefern. Der Vorteil der KI-Quantifizierung besteht darin, dass sie automatisch lernen und sich an den sich ändernden Markt anpassen kann und nicht nur eine schnelle Reaktionsgeschwindigkeit, sondern auch eine hohe Vorhersagegenauigkeit aufweist. Dies ist nicht vergleichbar mit herkömmlichen quantitativen Methoden, die auf festen Algorithmen, Indikatoren und Parametern basieren. Mein KI-Modell stellt sicher, dass es Ihnen unabhängig von Marktschwankungen stets wissenschaftliche Kauf- und Verkaufsempfehlungen geben kann.
Wir haben bereits erwähnt, dass Deep Learning eine Teilmenge des maschinellen Lernens ist, bei der neuronale Netze aufgebaut und trainiert werden, um die Art und Weise zu simulieren, wie das menschliche Gehirn Informationen analysiert und verarbeitet. Im quantitativen Handel wird Deep Learning eingesetzt, um komplexe Muster aus unstrukturierten Finanzdaten zu lernen. Während Deep Learning Vorteile bei der Verarbeitung komplexer und umfangreicher Datensätze bietet, erfordert es auch größere Rechenressourcen und eine verfeinerte Abstimmung. Maschinelles Lernen kann auch mit kleineren Datensätzen und weniger Rechenressourcen effektive Lösungen liefern.
Häufiges Missverständnis: Ist Quantisierung gleichbedeutend mit Hochfrequenz?
Die Antwort ist nicht gleich. Quantifizierung und Hochfrequenz sind nicht aneinander gebunden, wie im folgenden Vier-Stunden-Diagramm dargestellt. Die Vorteile der Hochfrequenz sind nur dann am größten, wenn Sie jedes Band perfekt vorhersagen können. Allerdings ist die Genauigkeit des quantitativen Modells, die Sie sehen können, tatsächlich nicht hoch, sodass hohe Frequenzen ihre Bedeutung verlieren.
Abschluss
Ich hoffe, dass diese populäre Wissenschaft jedem helfen kann, Quantifizierung und KI zu verstehen und sich nicht mehr von der sogenannten quantitativen KI täuschen zu lassen. Wenn Sie sich bei einem Blogger nicht sicher sind, auch wenn er kein quantitativer Typ ist, kann ich ihn kostenlos identifizieren. Ich hoffe, Sie werden nicht getäuscht. Wenn Sie schließlich Ihr eigenes Handelssystem und Ihre eigene Community aufbauen möchten, folgen Sie mir und ich werde als Ihr kleiner Assistent fungieren, um Ihre Reise als Influencer auf dem Kryptowährungsmarkt zu beginnen und alle notwendigen Tools und Unterstützung zu erhalten, um sowohl Handelserfolg als auch Einfluss zu fördern .
