最近、私は ChatGPT にアドバイスを求め、できるだけ早く 100 ドルを 10,000 ドルにするための取引戦略を立てました。最初の提案は一般的な内容でしたが、私はより具体的な戦略を希望し、機械学習 KNN と呼ばれる AI ベースの取引ビュー インジケーターを使用した戦略をリクエストしました。この記事では、戦略の設定とテストを行い、その有効性を判断するための詳細な手順を説明します。
ステップ 1: チャートを開いてインジケーターを追加する 戦略をテストする前に、必要なインジケーターを取引チャートに追加する必要があります。戦略には 3 つの無料取引ツールが含まれており、これらを 1 つずつ追加します。
まず、お好みの取引プラットフォームまたはソフトウェアで取引チャートを開きます。これは、TradingView などのプラットフォーム、または戦略に記載されているインジケーターをサポートするその他のチャート ソフトウェアでもかまいません。
チャートを開いたら、チャートにインジケーターやツールを追加するオプションを見つけます。これは通常、チャートに似たアイコンまたはプラス記号 (+) で表されます。このアイコンをクリックすると、インジケーター ライブラリにアクセスできます。
ステップ 2: 機械学習 KNN インジケーターの追加 最初に追加するインジケーターは、機械学習ベースの KNN 戦略です。このインジケーターは、過去の市場データを分析し、パターンに基づいて将来の価格変動を予測します。K 近傍法 (KNN) 分類アルゴリズムを使用して、株価が上がるか下がるかを判断します。
インジケーター ライブラリで、機械学習 KNN インジケーターを検索します。このインジケーターは特定の開発者または作成者によって作成された可能性があるので、正確な名前またはそれを開発した作成者の名前を知っておくことが重要です。
機械学習 KNN インジケーターを見つけたら、それをクリックしてチャートに追加します。使用しているプラットフォームまたはソフトウェアによっては、インジケーターの設定やパラメーターをカスタマイズするオプションがある場合があります。これらのオプションをよく理解し、必要に応じて好みや戦略に推奨されるデフォルト設定に基づいて調整してください。
機械学習 KNN インジケーターがチャートに表示され、過去の市場データを分析し、特定したパターンに基づいて将来の価格変動を予測します。インジケーターによって生成されたシグナルやラベルに注意してください。これらは取引の決定に役立ちます。
ステップ 3: EMA リボン インジケーターを理解する 誤ったシグナルを除外するために、Dominic または Selecti の EMA リボン インジケーターを追加します。指数移動平均 (EMA) リボンは、異なる期間の複数の EMA が互いに積み重ねられたもので構成されています。このツールは、市場のトレンドの方向と強さを識別するのに役立ちます。
ステップ 4: 相対力指数 (RSI) の追加 有効な取引エントリをさらに確認するために、相対力指数 (RSI) を使用します。RSI は証券の価格変動の強さを測定し、範囲は 0 ～ 100 です。上限バンドと下限バンドをそれぞれ 60 と 40 に調整して、RSI の感度を高めます。
ステップ 5: ロング トレードのエントリー条件 ロング トレードを開始するには、次の条件を満たす必要があります。
価格は 200 EMA を上回って終値する必要があります。
EMA リボンは 200 EMA より上にあり、緑色である必要があります。
価格は長期EMAを下回ることなくリボン内に引き戻される必要があります。
機械学習 KNN 戦略では青いラベルを印刷する必要があります。
RSI は買いシグナルの前に売られ過ぎになっている必要があります。
ステップ 6: ロング トレードのストップ ロスと利益目標を設定する ロング トレードの条件が満たされたら、ストップ ロスを最近のスイング ローより低く設定し、リスクの 2 倍の利益を目標にします。トレードが利益目標の 1/4 に達したら、ストップ ロスを損益分岐点価格に調整します。
ステップ 7: ショート トレードのエントリー条件 ショート トレードを開始するには、次の条件を満たす必要があります。
価格と EMA リボンは 200 EMA を下回り、リボンが赤に変わる必要があります。
価格は、200 EMA を上回って終値することなく、リボン内に戻る必要があります。
RSI はプルバック中に買われすぎになるはずです。
機械学習 KNN は、RSI が売られ過ぎの場合を除いて、売りシグナルを提供する必要があります。
ステップ 8: ショート トレードのストップ ロスと利益目標を設定する ショート トレードでは、ストップ ロスを最近のスイング高より上に設定し、リスクの 2 倍の利益を目標にします。利益の 1/4 が得られたら、ストップ ロスを損益分岐点に移動します。
ステップ 9: バックテストと結果 セットアップが完了したら、3 分間のタイムフレームで Ethereum の価格を使用して戦略のバックテストに進みます。戦略を 100 回実行し、結果を記録します。この特定のケースでは、開始時のアカウント残高 100 ドルが 100 回の取引後に 19,527 ドルに増加しました。
ChatGPT に具体的なアドバイスを依頼する: 最初に、100 ドルをできるだけ早く 10,000 ドルにするための取引戦略を ChatGPT に提供するよう依頼します。変動の大きい資産に重点を置く、テクニカル分析を使用する、規律ある取引慣行を維持するなど、いくつかの一般的なヒントが得られます。ただし、より具体的なガイダンスが必要です。
ステップ 2: ChatGPT への質問を絞り込む より的を絞ったアドバイスを得るには、質問をより具体的にする必要があります。そこで、機械学習と呼ばれる AI ベースのトレーディング ビュー インジケーターを使用して、ChatGPT に最善の戦略を作成するよう依頼します。このインジケーターは非常に人気があり、広まっています。
結論: この戦略は、取引ごとに 5% のリスクがあるため、リスクは高くなりますが、小規模な口座を急速に成長させるのに役立ちます。ただし、実際の資金で実行する前に、紙の口座でフォワード テストを実行することが重要です。リスク管理と徹底的なテストは、取引を成功させる上で不可欠な要素であることを忘れないでください。
