Bine ați venit la KOL Assistant, asistentul dvs. din dreapta în călătoria dvs. de tranzacționare cu criptomonede. Ofer analize precise de piață pe piață și pe plan intern, cu modele care oferă semnale de cumpărare și vânzare pentru a vă ajuta să luați decizii informate de investiții pe piața criptomonedei. Indiferent dacă sunteți un novice, un veteran sau un blogger care are deja o anumită bază de fani, folosind modelele și strategiile mele, nu numai că puteți înțelege tendințele pieței și vă puteți îmbunătăți abilitățile de tranzacționare, ci și să vă construiți treptat propria influență, să deveniți un un lider de opinie foarte respectat și poate deveni, de asemenea, un ghid excelent.
Acum să trecem la subiect, ce este cuantificarea și ce este IA?
În lumea tranzacționării cu criptomonede, „cuantificarea” și „inteligența artificială (AI)” sunt doi termeni care sunt adesea aruncați. Explorând aceste două concepte, putem înțelege mai bine cum pot revoluționa tranzacționarea și îi ajută pe comercianți să ia decizii mai informate pe piețe complexe. Mulți oameni își numesc strategiile sau indicatorii cuantificarea AI. Aceasta este de fapt pentru a-i înșela pe cei care nu înțeleg AI.
Relația dintre inteligența artificială AI, machine learning ML și deep learning DL
În primul rând, trebuie să înțelegeți relația dintre inteligența artificială AI, machine learning ML și deep learning DL.
După cum se arată în figură, aceste trei sunt relații incluzive, AI include învățarea automată, iar învățarea automată include învățarea profundă. Prin urmare, chiar și modelele care nu sunt învățarea automată pot aparține AI. În domeniul tranzacționării, chiar și sistemele care nu se bazează pe modele de învățare automată pot fi considerate aplicații ale inteligenței artificiale, atâta timp cât folosesc procesul decizional automat și recunoașterea modelelor pentru a procesa date și a emite semnale de tranzacționare. Oamenii pe care îi vedeți care se numesc cuantificatori AI profită de această lacună Chiar și grilele se pot numi cuantificatori AI. Cu toate acestea, grila va exploda în continuare atunci când ar trebui, făcându-i pe mulți oameni să se teamă că AI nu este de încredere. De fapt, IA reală bazată pe învățarea profundă este foarte fiabilă. Nu vă speriați de unii escroci fără scrupule.
Strategia de tranzacționare în grilă
Ideea de bază a strategiei de tranzacționare în rețea este de a plasa ordine de cumpărare și vânzare la intervale de preț predeterminate. Când prețul pieței crește la un anumit nivel, sistemul execută automat un ordin de vânzare atunci când prețul scade la un alt nivel specific, este executat un ordin de cumpărare. O astfel de strategie se bazează pe presupunerea că piața va fluctua într-un anumit interval de preț, iar profiturile sunt obținute prin cumpărarea constantă la un nivel scăzut și vânzarea ridicată în timpul acestor fluctuații. Deoarece roboții grid sunt automatizați, mulți oameni își numesc strategiile AI.
Strategii de tranzacționare cantitative bazate pe indicatori
Tranzacționarea cantitativă bazată pe indicatori este mai avansată decât grilele și utilizează modele matematice pentru a determina cele mai bune momente de cumpărare și vânzare. Metodele cantitative tradiționale se bazează pe algoritmi fiși și indicatori statistici, cum ar fi mediile mobile, indicele de rezistență relativă (RSI), benzile Bollinger etc. Acești indicatori pot ajuta comercianții să identifice tendințele pieței și potențialele oportunități de tranzacționare. Cu toate acestea, aceste strategii tradiționale se bazează adesea pe reguli statice și nu se pot adapta la schimbările rapide de pe piață. Cu toate acestea, acesta este practic cel mai înalt model cantitativ pe care îl pot vedea investitorii de retail Deși are un anumit efect, este practic depășit.
Model de tranzacționare cantitativ bazat pe machine learning
Cuantificarea învățării automate este utilizarea tehnicilor de învățare statistică pentru a analiza datele financiare și a prezice tendințele pieței. Această abordare implică învățarea modelelor din datele istorice și prezicerea viitorului comportament al pieței pe baza acestor modele. Astfel de modele sunt utilizate pe scară largă pe Wall Street, dar este dificil pentru investitorii de retail să vadă efectiv astfel de modele.
Model de tranzacționare cantitativ bazat pe deep learning
Învățarea profundă este în prezent cea mai de ultimă generație în domeniul cuantificării și chiar și al inteligenței artificiale, chiar și Wall Street abia a fost implicat în ea în ultimii ani. Inteligența artificială pe care o cunoașteți, cum ar fi ChatGPT, Doubao și kimi, se bazează toate pe învățarea profundă, inclusiv pe modelul meu. Aceasta este cuantificarea AI pe care o așteptați cu nerăbdare, nu „cuantificarea AI grilă” sau „cuantificarea AI index” de pe piață.
Denumiți și expuneți direct gașca Clover AI (conturi înrudite JackyYi, Clover Ai, Block Story) și gașca de roboți cu crawler AI (conturi înrudite Tinkle, puteți să-mi spuneți han, puteți să-mi spuneți han, LEON11, Cointe King) în pătrat, Sper că toată lumea evită fulgerele.
Diferit de cuantificarea tradițională a indicatorului și cuantificarea învățării automate, este special conceput pentru piața criptomonedei (modelele tradiționale de învățare automată pot fi, de asemenea, utilizate, instruite printr-o cantitate mare de date istorice și dinamica pieței în timp real, modelul meu este capabil să captureze). schimbări subtile pe piață și modele complexe, oferind astfel semnale de tranzacționare foarte precise. Avantajul cuantificării AI este că poate învăța și se poate adapta automat la piața în schimbare. Nu numai că are o viteză de răspuns rapidă, dar are și o mare precizie de predicție. Acest lucru este incomparabil cu metodele cantitative tradiționale care se bazează pe algoritmi, indicatori și parametri fiși. Modelul meu AI asigură că, indiferent de modul în care piața fluctuează, vă poate oferi în mod stabil sfaturi științifice de cumpărare și vânzare.
Am menționat mai devreme că învățarea profundă este un subset al învățării automate care implică construirea și antrenarea rețelelor neuronale pentru a simula modul în care creierul uman analizează și procesează informații. În tranzacționarea cantitativă, învățarea profundă este utilizată pentru a învăța modele complexe din date financiare nestructurate. În timp ce învățarea profundă are avantaje în procesarea seturilor de date complexe și la scară largă, necesită, de asemenea, resurse de calcul mai mari și o reglare mai rafinată. Învățarea automată poate oferi în continuare soluții eficiente cu seturi de date mai mici și mai puține resurse de calcul.
Neînțelegere obișnuită: cuantizarea este egală cu frecvența înaltă?
Răspunsul nu este egal. Cuantificarea și frecvența înaltă nu sunt legate una de cealaltă. Beneficiile frecvenței înalte sunt cele mai mari doar atunci când puteți prezice perfect fiecare bandă. Cu toate acestea, acuratețea modelului cantitativ pe care îl puteți vedea nu este de fapt mare, așa că frecvența înaltă își pierde sensul.
Concluzie
Sper că această știință populară poate ajuta pe toată lumea să înțeleagă cuantificarea și IA și să nu mai fie păcăliți de așa-numita IA cantitativă din pătrat. Dacă nu ești sigur despre un blogger, chiar dacă nu este un tip cantitativ, îl pot identifica gratuit sper să nu fii înșelat. În cele din urmă, dacă doriți să vă construiți propriul sistem de tranzacționare și comunitate, urmați-mă și vă voi servi ca micul tău asistent pentru a-ți începe călătoria ca influencer pe piața criptomonedei, obținând toate instrumentele și sprijinul necesare pentru a obține succesul dublu al tranzacționării și influenței. promovează.
