Recent, am cerut sfatul de la ChatGPT pentru a dezvolta o strategie de tranzacționare pentru a transforma 100 USD în 10.000 USD cât mai repede posibil. În timp ce sugestiile inițiale erau generice, am decis să fiu mai specific și am solicitat o strategie folosind un indicator de vizualizare a tranzacționării bazat pe inteligență artificială numit Machine Learning KNN. Acest articol va oferi un ghid detaliat pas cu pas pentru configurarea și testarea strategiei pentru a determina eficacitatea acesteia.
Pasul 1: Deschiderea graficelor și adăugarea indicatorilor Înainte de a testa strategia, trebuie să adăugăm indicatorii necesari la graficul de tranzacționare. Strategia include trei instrumente de tranzacționare gratuite, pe care le vom adăuga unul câte unul.
Pentru a începe, deschideți o diagramă de tranzacționare pe platforma de tranzacționare sau software-ul preferat. Aceasta ar putea fi o platformă precum TradingView sau orice alt software de graficare care acceptă indicatorii menționați în strategie.
După ce ați deschis diagrama, găsiți opțiunea de a adăuga indicatori sau instrumente la diagramă. Aceasta este de obicei reprezentată de o pictogramă care seamănă cu o diagramă sau cu un semn plus (+). Faceți clic pe această pictogramă pentru a accesa biblioteca de indicatori.
Pasul 2: Adăugarea indicatorului KNN Machine Learning Primul indicator pe care îl vom adăuga este strategia KNN bazată pe Machine Learning. Acest indicator analizează datele istorice ale pieței și prezice mișcările viitoare ale prețurilor pe baza modelelor. Utilizează algoritmul de clasificare K-nearest neighbors (KNN) pentru a determina dacă prețul unei acțiuni este probabil să crească sau să scadă.
În biblioteca de indicatori, căutați indicatorul Machine Learning KNN. Este posibil ca acest indicator să fi fost creat de un anumit dezvoltator sau autor, așa că este important să cunoașteți numele exact al acestuia sau numele autorului care l-a dezvoltat.
După ce ați găsit indicatorul Machine Learning KNN, faceți clic pe el pentru a-l adăuga la graficul dvs. În funcție de platforma sau software-ul pe care îl utilizați, pot exista opțiuni de personalizare a setărilor sau parametrilor indicatorului. Acordați un moment pentru a vă familiariza cu aceste opțiuni și ajustați-le după cum este necesar, în funcție de preferințele dvs. sau de setările implicite recomandate pentru strategie.
Indicatorul KNN Machine Learning va fi afișat acum pe graficul dvs., analizând datele istorice ale pieței și oferind predicții despre mișcările viitoare ale prețurilor pe baza modelelor pe care le-a identificat. Acordați atenție semnalelor sau etichetelor generate de indicator, deoarece acestea vă vor ghida deciziile de tranzacționare.
Pasul 3: Înțelegerea indicatorului EMA Ribbon Pentru a filtra semnalele false, vom adăuga indicatorul EMA Ribbon de Dominic sau Selecti. Panglica Exponential Moving Average (EMA) constă din mai multe EMA cu perioade de timp diferite stivuite una peste alta. Acest instrument ajută la identificarea direcției și a forței unei tendințe pe piață.
Pasul 4: Adăugarea indicelui de forță relativă (RSI) Pentru a confirma în continuare intrările comerciale valide, vom folosi indicele de forță relativă (RSI). RSI măsoară puterea acțiunii prețului unui titlu și variază de la 0 la 100. Vom face RSI mai sensibil prin ajustarea benzilor superioare și inferioare la 60 și, respectiv, 40.
Pasul 5: Condiții de intrare pentru tranzacții lungi Pentru a deschide o tranzacție lungă, trebuie îndeplinite următoarele condiții:
Prețul trebuie să se închidă peste 200 EMA.
Panglica EMA trebuie să fie peste 200 EMA și verde.
Prețul trebuie să tragă înapoi în panglică fără a se închide sub EMA pe termen lung.
Strategia KNN Machine Learning trebuie să imprime o etichetă albastră.
RSI trebuie să fie supravândut înainte de semnalul de cumpărare.
Pasul 6: Stabilirea țintelor de stop-loss și profit pentru tranzacțiile lungi Odată ce condițiile pentru o tranzacție lungă sunt îndeplinite, setați stop-loss-ul sub swing-ul recent recent și vizați un profit de două ori mai mare decât riscul. Odată ce tranzacția a atins 1/4 din ținta de profit, ajustați stop loss-ul la prețul de prag de rentabilitate.
Pasul 7: Condiții de intrare pentru tranzacții scurte Pentru a deschide o tranzacție scurtă, trebuie îndeplinite următoarele condiții:
Prețul și EMA Panglica trebuie să scadă sub 200 EMA, iar panglica trebuie să devină roșie.
Prețul trebuie să tragă înapoi în panglică fără a se închide peste 200 EMA.
RSI trebuie să devină supracumpărat în timpul retragerii.
Machine Learning KNN trebuie să furnizeze un semnal de vânzare, excluzând cazurile în care RSI este supravândut.
Pasul 8: Stabilirea țintelor de stop-loss și profit pentru tranzacțiile scurte Pentru tranzacțiile scurte, setați stop-loss-ul deasupra maximului recent al swing-ului și vizați un profit de două ori mai mare decât riscul. Mutați stop loss-ul la pragul de rentabilitate odată ce 1/4 din profit este realizat.
Pasul 9: Backtesting și rezultate Cu configurarea finalizată, continuați să testați back-test strategia folosind prețul Ethereum pe un interval de timp de 3 minute. Executați strategia de 100 de ori și înregistrați rezultatele. În acest caz specific, soldul inițial al contului de 100 USD a crescut la 19.527 USD după 100 de tranzacții.
Solicitarea unui sfat specific de la ChatGPT: inițial, cereți ChatGPT să ofere o strategie de tranzacționare pentru a transforma 100 USD în 10.000 USD cât mai repede posibil. Veți primi câteva sfaturi generale, cum ar fi concentrarea asupra activelor extrem de volatile, utilizarea analizei tehnice și menținerea unor practici de tranzacționare disciplinate. Cu toate acestea, doriți îndrumări mai specifice.
Pasul 2: Rafinarea întrebării pentru ChatGPT Pentru a obține sfaturi mai direcționate, trebuie să fiți mai specific în întrebarea dvs. Așadar, cereți ChatGPT să creeze cea mai bună strategie folosind un indicator de vizualizare a tranzacționării bazat pe inteligență artificială numit Machine Learning. Acest indicator este foarte popular și viral.
Concluzie: Deși această strategie implică un risc mai mare datorită riscului de 5% pe tranzacție, poate ajuta la creșterea rapidă a unui cont mic. Cu toate acestea, este esențial să efectuați testarea forward pe un cont de hârtie înainte de a-l implementa cu fonduri reale. Amintiți-vă, managementul riscului și testarea amănunțită sunt aspecte vitale ale tranzacționării de succes.
