Selamat datang di KOL Assistant, asisten kanan Anda dalam perjalanan perdagangan mata uang kripto Anda. Saya memberikan analisis pasar yang tepat baik secara langsung maupun internal, dengan model yang memberikan sinyal beli dan jual untuk membantu Anda membuat keputusan investasi yang tepat di pasar mata uang kripto. Apakah Anda seorang pemula, veteran, atau blogger yang sudah memiliki basis penggemar tertentu, dengan menggunakan model dan strategi saya, Anda tidak hanya dapat memahami tren pasar dan meningkatkan keterampilan perdagangan Anda, namun juga secara bertahap membangun pengaruh Anda sendiri, menjadi seorang pemimpin opini yang sangat dihormati, dan juga bisa menjadi pemandu yang sangat baik.
Sekarang mari kita langsung ke intinya, apa itu kuantifikasi dan apa itu AI?
Dalam dunia perdagangan mata uang kripto, "kuantifikasi" dan "kecerdasan buatan (AI)" adalah dua istilah yang sering digunakan. Dengan mengeksplorasi kedua konsep ini, kita dapat lebih memahami bagaimana keduanya dapat merevolusi perdagangan dan membantu pedagang membuat keputusan yang lebih tepat di pasar yang kompleks. Banyak orang yang menyebut strategi atau indikatornya sebagai kuantifikasi AI. Hal ini sebenarnya untuk menipu Anda yang belum memahami AI.
Hubungan antara AI kecerdasan buatan, ML pembelajaran mesin, dan DL pembelajaran mendalam
Pertama-tama, Anda perlu memahami hubungan antara AI kecerdasan buatan, ML pembelajaran mesin, dan DL pembelajaran mendalam.
Seperti yang ditunjukkan pada gambar, ketiganya merupakan hubungan inklusif, AI mencakup pembelajaran mesin, dan pembelajaran mesin mencakup pembelajaran mendalam. Oleh karena itu, model yang bukan pembelajaran mesin pun dapat menjadi milik AI. Di bidang perdagangan, bahkan sistem yang tidak didasarkan pada model pembelajaran mesin dapat dianggap sebagai aplikasi AI selama sistem tersebut menggunakan pengambilan keputusan otomatis dan pengenalan pola untuk memproses data dan mengeluarkan sinyal perdagangan. Orang-orang yang Anda lihat menyebut diri mereka sebagai penghitung AI memanfaatkan celah ini. Namun, jaringan listrik masih akan meledak pada saat yang seharusnya, sehingga menyebabkan banyak orang khawatir bahwa AI tidak dapat diandalkan. Faktanya, AI nyata berdasarkan pembelajaran mendalam sangat dapat diandalkan.
Strategi Perdagangan Jaringan
Ide inti dari strategi grid trading adalah menempatkan order beli dan jual pada interval harga yang telah ditentukan. Ketika harga pasar naik ke level tertentu, sistem secara otomatis mengeksekusi order jual; ketika harga turun ke level tertentu, order beli dieksekusi. Strategi seperti ini didasarkan pada asumsi bahwa pasar akan berfluktuasi dalam kisaran harga tertentu, dan keuntungan diperoleh dengan terus-menerus membeli pada harga rendah dan menjual pada harga tinggi selama fluktuasi tersebut. Karena bot grid bersifat otomatis, banyak orang menyebut strategi mereka AI.
Strategi perdagangan kuantitatif berbasis indikator
Perdagangan kuantitatif berbasis indikator lebih maju daripada grid dan menggunakan model matematika untuk menentukan waktu terbaik untuk membeli dan menjual. Metode kuantitatif tradisional mengandalkan algoritma tetap dan indikator statistik, seperti rata-rata bergerak, indeks kekuatan relatif (RSI), Bollinger Bands, dll. Indikator-indikator ini dapat membantu pedagang mengidentifikasi tren pasar dan peluang perdagangan potensial. Namun, strategi tradisional ini sering kali mengandalkan aturan statis dan tidak dapat beradaptasi dengan perubahan pasar yang cepat. Namun, ini pada dasarnya adalah model kuantitatif paling canggih yang dapat dilihat oleh investor ritel. Meskipun memiliki efek tertentu, model ini pada dasarnya sudah ketinggalan zaman.
Model perdagangan kuantitatif berdasarkan pembelajaran mesin
Kuantifikasi pembelajaran mesin adalah penggunaan teknik pembelajaran statistik untuk menganalisis data keuangan dan memprediksi tren pasar. Pendekatan ini melibatkan pembelajaran pola dari data historis dan memprediksi perilaku pasar di masa depan berdasarkan pola tersebut. Model seperti ini banyak digunakan di Wall Street, namun sulit bagi investor ritel untuk benar-benar melihat model tersebut.
Model perdagangan kuantitatif berdasarkan pembelajaran mendalam
Pembelajaran mendalam saat ini merupakan teknologi paling mutakhir di bidang kuantifikasi dan bahkan kecerdasan buatan. Bahkan Wall Street baru terlibat di dalamnya dalam beberapa tahun terakhir. AI lho, seperti ChatGPT, Doubao, dan kimi, semuanya berbasis deep learning, termasuk model saya. Ini adalah kuantifikasi AI yang Anda nantikan, bukan "kuantifikasi AI grid" atau "kuantifikasi AI indeks" kelas bawah yang ada di pasar.
Langsung beri nama dan ekspos geng Clover AI (akun terkait JackyYi, Clover Ai, Block Story) dan geng robot AI perayap (akun terkait Tinkle, Anda bisa memanggil saya han, Anda bisa memanggil saya han, LEON11, Cointe King) di alun-alun , saya harap Semua orang menghindari petir.
Berbeda dari kuantifikasi indikator tradisional dan kuantifikasi pembelajaran mesin, ini dirancang khusus untuk pasar mata uang kripto (model pembelajaran mesin tradisional juga dapat digunakan). Dilatih melalui sejumlah besar data historis dan dinamika pasar waktu nyata, model saya mampu menangkapnya perubahan halus di pasar dan pola yang kompleks, sehingga memberikan sinyal perdagangan yang sangat akurat. Keunggulan kuantifikasi AI adalah dapat belajar dan beradaptasi secara otomatis terhadap perubahan pasar. Tidak hanya memiliki kecepatan respons yang cepat, namun juga memiliki akurasi prediksi yang tinggi. Hal ini tidak dapat dibandingkan dengan metode kuantitatif tradisional yang mengandalkan algoritma, indikator, dan parameter tetap. Model AI saya memastikan bahwa tidak peduli bagaimana pasar berfluktuasi, model ini dapat memberi Anda saran pembelian dan penjualan yang ilmiah secara stabil.
Kami telah menyebutkan sebelumnya bahwa pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin yang melibatkan pembangunan dan pelatihan jaringan saraf untuk mensimulasikan cara otak manusia menganalisis dan memproses informasi. Dalam perdagangan kuantitatif, pembelajaran mendalam digunakan untuk mempelajari pola kompleks dari data keuangan tidak terstruktur. Meskipun pembelajaran mendalam memiliki keunggulan dalam memproses kumpulan data yang kompleks dan berskala besar, pembelajaran mendalam juga memerlukan sumber daya komputasi yang lebih besar dan penyesuaian yang lebih baik. Pembelajaran mesin masih dapat memberikan solusi efektif dengan kumpulan data yang lebih kecil dan sumber daya komputasi yang lebih sedikit.
Kesalahpahaman umum: Apakah kuantisasi sama dengan frekuensi tinggi?
Jawabannya tidak sama. Kuantifikasi dan frekuensi tinggi tidak terikat satu sama lain. Kuantifikasi juga dapat digunakan untuk bermain dalam jangka menengah dan panjang, seperti yang ditunjukkan pada grafik empat jam di bawah ini. Manfaat frekuensi tinggi paling besar hanya jika Anda dapat memprediksi setiap pita dengan sempurna. Namun keakuratan model kuantitatif yang Anda lihat sebenarnya tidak tinggi, sehingga frekuensi tinggi kehilangan maknanya.
Kesimpulan
Saya berharap ilmu pengetahuan populer ini dapat membantu semua orang memahami kuantifikasi dan AI, dan berhenti tertipu oleh apa yang disebut AI kuantitatif. Jika Anda ragu dengan seorang blogger, meskipun dia bukan tipe kuantitatif, saya dapat mengidentifikasinya secara gratis. Saya harap Anda tidak tertipu. Terakhir, jika Anda ingin membangun sistem dan komunitas perdagangan Anda sendiri, ikuti saya dan saya akan menjadi asisten kecil Anda untuk memulai perjalanan Anda sebagai pemberi pengaruh pasar mata uang kripto, memperoleh semua alat dan dukungan yang diperlukan untuk mencapai kesuksesan ganda dalam perdagangan dan pengaruh. . memajukan.
