欢迎来到KOL助手，您在加密货币交易旅程中的得力助手。我会在广场和内部提供精确的市场分析，模型提供买卖信号，帮助您在加密货币市场中做出明智的投资决策。无论你是小白还是老韭菜又或者是已经有一定粉丝基础的博主，通过使用我的模型和策略，您不仅可以把握市场动态，提升自己的交易技能，还可以逐步建立起自己的影响力，成为一个备受尊敬的意见领袖，同时也可以成为一名优秀的带丹员。
下面进入正题，什么是量化，什么是AI
在加密货币交易的世界中，"量化"和"人工智能（AI）"是两个经常被提及的术语。通过探讨这两个概念，我们可以更好地理解它们如何革新交易方式，并帮助交易者在复杂的市场中做出更明智的决策。很多人都称自己的策略或者指标为AI量化，这其实是为了骗你们这些不懂AI的人。
人工智能AI、机器学习ML、深度学习DL的关系
首先你要了解人工智能AI、机器学习ML和深度学习DL这三者的关系。
正如图里所示，这三者是包含关系，AI包括机器学习，机器学习包括深度学习。因此即使不是机器学习的模型也可以属于AI。在交易领域，即使是不基于机器学习模型的系统，只要它们使用了自动化决策、模式识别来处理数据和发出交易信号，也可以被视为AI的应用。你所见到自称AI量化的人就是钻了这个空子，哪怕是网格也可以称自己为AI量化。然而网格该爆还是会爆，导致很多人见到AI都害怕不靠谱。其实真正的基于深度学习的AI是很靠谱的，大家不要被一些无良骗子吓到。
网格交易策略
网格交易策略的核心思想是在预定的价格间隔设定买卖订单。当市场价格上升到某一水平时，系统会自动执行卖出订单；当价格下跌到另一特定水平时，则执行买入订单。这样的策略基于市场会在一定的价格区间内波动的假设，通过在这些波动中不断买低卖高来实现盈利。由于网格机器人实现了自动化，因此很多人称自己的策略为AI。
基于指标的量化交易策略
基于指标的量化交易比网格高级，是使用数学模型来确定买入和卖出的最佳时机。传统的量化方法依赖于固定算法和统计指标，如移动平均线、相对强弱指数（RSI）、布林带等。这些指标可以帮助交易者识别市场趋势和潜在的交易机会。然而，这些传统策略往往依赖于静态规则，无法适应市场的快速变化。然而这基本上是散户能见到的最高端的量化模型了，虽然有一定的作用但基本已经过时。
基于机器学习的量化交易模型
机器学习量化是利用统计学习技术来分析金融数据并预测市场走势。这种方法涉及从历史数据中学习模式，并基于这些模式来预测未来的市场行为。此类模型被华尔街广泛使用，而散户很难真正见到此类模型。
基于深度学习的量化交易模型
深度学习是目前量化领域乃至人工智能领域最前沿的技术，就算是华尔街也只是近些年刚刚涉及。你们认知中的AI，比如ChatGPT、豆包、kimi都是基于深度学习，也包括我的模型。这才是你们所期待的AI量化，而不是广场上低端的“网格AI量化”或者“指标AI量化”。
直接点名曝光广场上的Clover ai团伙（相关账号JackyYi，Clover Ai，区块故事）、爬虫AI机器人团伙（相关账号Tinkle，可以叫我han，你可以叫我han，LEON11，币特皇），希望大家避雷。
不同于传统的指标量化和机器学习量化，专门为加密货币市场设计（传统机器学习模型也可以），通过大量的历史数据和实时市场动态训练而成，我的模型能够捕捉到市场中的微妙变化和复杂模式，从而提供高精度的交易信号。AI量化的优势在于其能够自动学习并适应市场的不断变化，不仅反应速度快，而且预测准确度高。这一点是传统靠固定算法、指标和参数的量化方法所无法比拟的。我的AI模型确保了无论市场如何波动，都能稳定地为您提供科学的买卖建议。
前面我们提到过深度学习是机器学习的一个子集，涉及构建和训练神经网络来模拟人脑分析和处理信息的方式。在量化交易中，深度学习用于从非结构化的金融数据中学习复杂的模式。虽然深度学习在处理复杂和大规模数据集方面具有优势，但它也需要更大的计算资源和更精细的调优。机器学习则在较小的数据集和较少的计算资源下仍然能够提供有效的解决方案。
常见误区：量化是否等于高频
答案是不等于。量化和高频并不是绑定出现的，量化也可以用来玩中长线，如下图四小时图所示。高频只有在你能完美预测每一个波段的时候利益才是最大的。然而你所能见到的量化模型准确率其实并不高，因此高频也就失去了意义。
结语
希望这篇科普可以帮助大家了解量化了解AI，不要再被广场上所谓的量化AI骗了。如果你有拿不准的博主哪怕不是量化类型的，我也可以无偿鉴定，希望大家不要被骗。最后，如果你希望建立自己的交易系统和社群，关注我，我将作为你的小助手开启你作为加密货币市场kol的旅程，获得所有必要的工具和支持，实现交易成功和影响力的双重提升。
