不懂计算机代码，但又想像科学家一样，做加密量化交易？
不懂Python语言，想通过不同的交易策略，自动化买卖？
通过 GPT4强大的代码编译能力，让自动化交易成为可能！ 而您只需要使用自然语言，输入中文字即可！ 而我们正在用它实现复杂的多因子模型代码编译！ #GPT4 帮您交易赚钱成为可能！
今年我们一直致力于 #GPT4 的研究，为此购入了H800 #AI 芯片，做Web3相关的数据模型，获得不错的效果。可通过事件驱动自动购入标的，AI交易机器人实时捕获机会. 未来人工智能交易将成为主流，分析数据、生成信号、执行交易。它的运算速度比人类快，7*24H，没有情感偏见.
我们这次使用GPT4简单展示一个策略使用在加密货币中：日内T+0的动量交易模型。 动量策略具有多重指标：移动平均线，MACD，RSI，KDJ等 提问：提供一系列成功的加密货币动量日交易策略 结果：图
提出我要的动量模型范围。 提问：根据 1 小时时间范围内的 MACD 信号创建动量交易策略。以风险回报比1:3左右计算胜率，最终回报率至少应在20%以上。
设定止损。让 #GPT4 提供一个止损范围的建议方案。 提问：使用这种基于 MACD 的策略（风险回报比为 1:3，回报率至少为 20%）您推荐的止损水平是多少？ 策略： 入场（买入）标准：MACD 线在信号线上方交叉。 退出（卖出）标准 ：MACD 线在信号线下方交叉，或触及止损或止盈时。
要求设置完成后，接下来，让 #GPT4 出代码。这里要求的是Tradingview 松果编译器。也可以要求 Python API接口，接入交易所。 提问：为此交易策略生成代码，以便使用 Pine 编辑器在 Tradingview 上实施。
让 #GPT4 给出一些改进的方案。还可以不断优化代码情况。或者增加因子模型。 最后把上述的代码直接复制粘贴到 Tradingview 中实施。 提问：改进此交易策略的一些想法？
上述就是一个完整的通过 来获取量化策略模型的案例（仅作简单展示）。 假如您喜欢今天的文章，并对您有帮助，请多多支持，是我们最大的鼓励。感谢
