歡迎來到KOL助手，您在加密貨幣交易旅程中的得力助手。我會在廣場和內部提供精確的市場分析，模型提供買賣信號，幫助您在加密貨幣市場中做出明智的投資決策。無論你是小白還是老韭菜又或者是已經有一定粉絲基礎的博主，通過使用我的模型和策略，您不僅可以把握市場動態，提升自己的交易技能，還可以逐步建立起自己的影響力，成爲一個備受尊敬的意見領袖，同時也可以成爲一名優秀的帶丹員。
下面進入正題，什麼是量化，什麼是AI
在加密貨幣交易的世界中，"量化"和"人工智能（AI）"是兩個經常被提及的術語。通過探討這兩個概念，我們可以更好地理解它們如何革新交易方式，並幫助交易者在複雜的市場中做出更明智的決策。很多人都稱自己的策略或者指標爲AI量化，這其實是爲了騙你們這些不懂AI的人。
人工智能AI、機器學習ML、深度學習DL的關係
首先你要了解人工智能AI、機器學習ML和深度學習DL這三者的關係。
正如圖裏所示，這三者是包含關係，AI包括機器學習，機器學習包括深度學習。因此即使不是機器學習的模型也可以屬於AI。在交易領域，即使是不基於機器學習模型的系統，只要它們使用了自動化決策、模式識別來處理數據和發出交易信號，也可以被視爲AI的應用。你所見到自稱AI量化的人就是鑽了這個空子，哪怕是網格也可以稱自己爲AI量化。然而網格該爆還是會爆，導致很多人見到AI都害怕不靠譜。其實真正的基於深度學習的AI是很靠譜的，大家不要被一些無良騙子嚇到。
網格交易策略
網格交易策略的核心思想是在預定的價格間隔設定買賣訂單。當市場價格上升到某一水平時，系統會自動執行賣出訂單；當價格下跌到另一特定水平時，則執行買入訂單。這樣的策略基於市場會在一定的價格區間內波動的假設，通過在這些波動中不斷買低賣高來實現盈利。由於網格機器人實現了自動化，因此很多人稱自己的策略爲AI。
基於指標的量化交易策略
基於指標的量化交易比網格高級，是使用數學模型來確定買入和賣出的最佳時機。傳統的量化方法依賴於固定算法和統計指標，如移動平均線、相對強弱指數（RSI）、布林帶等。這些指標可以幫助交易者識別市場趨勢和潛在的交易機會。然而，這些傳統策略往往依賴於靜態規則，無法適應市場的快速變化。然而這基本上是散戶能見到的最高端的量化模型了，雖然有一定的作用但基本已經過時。
基於機器學習的量化交易模型
機器學習量化是利用統計學習技術來分析金融數據並預測市場走勢。這種方法涉及從歷史數據中學習模式，並基於這些模式來預測未來的市場行爲。此類模型被華爾街廣泛使用，而散戶很難真正見到此類模型。
基於深度學習的量化交易模型
深度學習是目前量化領域乃至人工智能領域最前沿的技術，就算是華爾街也只是近些年剛剛涉及。你們認知中的AI，比如ChatGPT、豆包、kimi都是基於深度學習，也包括我的模型。這纔是你們所期待的AI量化，而不是廣場上低端的“網格AI量化”或者“指標AI量化”。
直接點名曝光廣場上的Clover ai團伙（相關賬號JackyYi，Clover Ai，區塊故事）、爬蟲AI機器人團伙（相關賬號Tinkle，可以叫我han，你可以叫我han，LEON11，幣特皇），希望大家避雷。
不同於傳統的指標量化和機器學習量化，專門爲加密貨幣市場設計（傳統機器學習模型也可以），通過大量的歷史數據和實時市場動態訓練而成，我的模型能夠捕捉到市場中的微妙變化和複雜模式，從而提供高精度的交易信號。AI量化的優勢在於其能夠自動學習並適應市場的不斷變化，不僅反應速度快，而且預測準確度高。這一點是傳統靠固定算法、指標和參數的量化方法所無法比擬的。我的AI模型確保了無論市場如何波動，都能穩定地爲您提供科學的買賣建議。
前面我們提到過深度學習是機器學習的一個子集，涉及構建和訓練神經網絡來模擬人腦分析和處理信息的方式。在量化交易中，深度學習用於從非結構化的金融數據中學習複雜的模式。雖然深度學習在處理複雜和大規模數據集方面具有優勢，但它也需要更大的計算資源和更精細的調優。機器學習則在較小的數據集和較少的計算資源下仍然能夠提供有效的解決方案。
常見誤區：量化是否等於高頻
答案是不等於。量化和高頻並不是綁定出現的，量化也可以用來玩中長線，如下圖四小時圖所示。高頻只有在你能完美預測每一個波段的時候利益纔是最大的。然而你所能見到的量化模型準確率其實並不高，因此高頻也就失去了意義。
結語
希望這篇科普可以幫助大家瞭解量化了解AI，不要再被廣場上所謂的量化AI騙了。如果你有拿不準的博主哪怕不是量化類型的，我也可以無償鑑定，希望大家不要被騙。最後，如果你希望建立自己的交易系統和社羣，關注我，我將作爲你的小助手開啓你作爲加密貨幣市場kol的旅程，獲得所有必要的工具和支持，實現交易成功和影響力的雙重提升。
