Ласкаво просимо до KOL Assistant, вашого правого помічника у вашій подорожі до торгівлі криптовалютою. Я надаю точний ринковий аналіз як на ринку, так і всередині країни, за допомогою моделей, що надають сигнали про купівлю та продаж, щоб допомогти вам прийняти обґрунтовані інвестиційні рішення на ринку криптовалют. Незалежно від того, чи ви новачок, ветеран чи блогер, який уже має певну базу шанувальників, використовуючи мої моделі та стратегії, ви зможете не лише осягнути ринкові тенденції та вдосконалити свої навички торгівлі, але й поступово створити свій власний вплив, стати високоповажний лідер думок, а також може стати чудовим алхіміком.
Тепер давайте перейдемо до суті, що таке квантифікація і що таке ШІ?
У світі торгівлі криптовалютами «кількісний аналіз» і «штучний інтелект (ШІ)» — це два терміни, які часто використовують. Досліджуючи ці дві концепції, ми зможемо краще зрозуміти, як вони можуть революціонізувати торгівлю та допомогти трейдерам приймати більш обґрунтовані рішення на складних ринках. Багато людей називають свої стратегії чи показники кількісним визначенням ШІ. Це насправді для того, щоб ввести в оману тих із вас, хто не розуміє ШІ.
Взаємозв’язок між штучним інтелектом AI, машинним навчанням ML і глибоким навчанням DL
Перш за все, вам потрібно зрозуміти зв’язок між штучним інтелектом AI, машинним навчанням ML і глибоким навчанням DL.
Як показано на малюнку, ці три зв’язки є інклюзивними, ШІ включає машинне навчання, а машинне навчання включає глибоке навчання. Тому навіть моделі, які не є машинним навчанням, можуть належати до ШІ. У сфері торгівлі навіть системи, які не базуються на моделях машинного навчання, можна розглядати як програми штучного інтелекту, якщо вони використовують автоматизоване прийняття рішень і розпізнавання шаблонів для обробки даних і видачі торгових сигналів. Люди, яких ви бачите, називаючи себе кванторами ШІ, користуються цією лазівкою. Навіть сітки можуть називати себе кванторами ШІ. Однак мережа все одно вибухне, коли це потрібно, викликаючи у багатьох людей побоювання, що ШІ буде ненадійним. Насправді справжній ШІ, заснований на глибокому навчанні, дуже надійний. Не лякайтеся деяких безпринципних шахраїв.
Стратегія грід-трейдингу
Основна ідея стратегії мережевої торгівлі полягає в розміщенні ордерів на купівлю та продаж із заздалегідь визначеними ціновими інтервалами. Коли ринкова ціна підвищується до певного рівня, система автоматично виконує ордер на продаж; коли ціна падає до іншого певного рівня, виконується ордер на покупку. Така стратегія базується на припущенні, що ринок буде коливатися в межах певного цінового діапазону, а прибуток досягається шляхом постійної покупки за низькою ціною та продажу за високою ціною під час цих коливань. Оскільки грід-боти автоматизовані, багато людей називають свої стратегії ШІ.
Кількісні торгові стратегії на основі індикаторів
Кількісна торгівля на основі індикаторів є більш досконалою, ніж сітки, і використовує математичні моделі для визначення найкращого часу для купівлі та продажу. Традиційні кількісні методи спираються на фіксовані алгоритми та статистичні показники, такі як ковзні середні, індекс відносної сили (RSI), смуги Боллінджера тощо. Ці індикатори можуть допомогти трейдерам визначити ринкові тенденції та потенційні торгові можливості. Однак ці традиційні стратегії часто спираються на статичні правила і не можуть адаптуватися до швидких змін на ринку. Однак це в основному найефективніша кількісна модель, яку можуть побачити роздрібні інвестори. Хоча вона має певний ефект, вона в основному застаріла.
Кількісна модель торгівлі на основі машинного навчання
Кількісна оцінка машинного навчання — це використання методів статистичного навчання для аналізу фінансових даних і прогнозування ринкових тенденцій. Цей підхід передбачає вивчення закономірностей з історичних даних і прогнозування майбутньої поведінки ринку на основі цих моделей. Такі моделі широко використовуються на Уолл-стріт, але роздрібним інвесторам важко побачити такі моделі.
Кількісна модель торгівлі на основі глибокого навчання
На даний момент глибоке навчання є найсучаснішою технологією в області кількісного визначення, і навіть Уолл-стріт залучилася до неї лише останніми роками. ШІ, який ви знаєте, наприклад ChatGPT, Doubao та kimi, включно з моєю моделлю, базуються на глибокому навчанні. Це кількісна оцінка штучного інтелекту, на яку ви з нетерпінням чекаєте, а не «кількісна оцінка штучного інтелекту в сітці» чи «кількісна оцінка штучного інтелекту індексу» на ринку.
Назвіть і викрийте банду Clover AI (пов’язані облікові записи JackyYi, Clover Ai, Block Story) і банду роботів сканера AI (пов’язані облікові записи Тінкл, ти можеш називати мене Хан, ти можеш називати мене Хан, LEON11, Cointe King) у квадраті , я сподіваюся, що всі уникнуть блискавки.
На відміну від традиційної кількісної оцінки індикаторів і кількісної оцінки машинного навчання, вона спеціально розроблена для ринку криптовалют (можна також використовувати традиційні моделі машинного навчання, навчені великою кількістю історичних даних і динаміки ринку в режимі реального часу). тонкі зміни на ринку та складні патерни, що забезпечує дуже точні торгові сигнали. Перевага кількісного аналізу штучного інтелекту полягає в тому, що він може автоматично навчатися та адаптуватися до мінливого ринку. Він має не тільки швидку відповідь, але й високу точність прогнозування. Це непорівнянно з традиційними кількісними методами, які спираються на фіксовані алгоритми, показники та параметри. Моя модель штучного інтелекту гарантує, що незалежно від того, як коливається ринок, вона може стабільно надавати вам наукові поради щодо купівлі та продажу.
Раніше ми згадували, що глибоке навчання — це підмножина машинного навчання, яке передбачає побудову та навчання нейронних мереж для моделювання того, як людський мозок аналізує та обробляє інформацію. У кількісній торгівлі глибоке навчання використовується для вивчення складних моделей із неструктурованих фінансових даних. Хоча глибоке навчання має переваги в обробці складних і великомасштабних наборів даних, воно також вимагає більших обчислювальних ресурсів і більш точного налаштування. Машинне навчання все ще може надавати ефективні рішення з меншими наборами даних і меншими обчислювальними ресурсами.
Поширене непорозуміння: чи квантування дорівнює високій частоті?
Відповідь нерівна. Кількісний аналіз і висока частота не пов’язані один з одним, як показано на чотиригодинному графіку нижче. Переваги високої частоти найбільші лише тоді, коли ви можете точно передбачити кожну смугу. Однак точність кількісної моделі, яку ви бачите, насправді не висока, тому висока частота втрачає сенс.
Висновок
Я сподіваюся, що ця популярна наука допоможе кожному зрозуміти кількісну оцінку та штучний інтелект і перестати обманювати себе так званим кількісним штучним інтелектом. Якщо ви не впевнені в блогері, навіть якщо він не є кількісним типом, я можу його ідентифікувати безкоштовно, сподіваюся, вас не обдурять. Нарешті, якщо ви хочете побудувати свою власну торгову систему та спільноту, слідкуйте за мною, і я буду вашим маленьким помічником, щоб розпочати вашу подорож як впливовий ринок криптовалют, отримавши всі необхідні інструменти та підтримку для досягнення успіху в торгівлі та просування .
