Log Evolusi AlphaZero: V45.5 "The Scholar" (Ahli) 🚀 Dari 'skrip buta' V41 hingga 'kehidupan silikon' saat ini, sistem perdagangan AI lokal saya telah mengalami evolusi paling penting. Ini bukan sekadar pembaruan, ini adalah perubahan spesies. 🧠 Otak (The Brains): Injeksi Pengetahuan RAG Tidak lagi menebak-nebak pola candlestick. Saya memberinya teori SMC, ilmu perilaku harga, dan strategi tren (.txt). Sekarang, DeepSeek sebelum membuka posisi akan 'membaca buku strategi', berdasarkan alasan yang jelas. 🛡 Pengendalian Risiko (The Reaper): Panen Cerdas ATR Menjauhi stop-loss tetap yang kaku. Memperkenalkan perhitungan volatilitas ATR:
Pasar prediksi berbasis AI menghasilkan keuntungan 80 ribu dolar AS dari 5.700 dolar AS dalam beberapa jam
Seorang pemrogram biasa mendapatkan 75.000 dolar AS dalam beberapa jam. Orang ini menggunakan AI untuk membuat robot (bot) miliknya sendiri. Secara dasar, ini adalah skrip yang melacak calon pihak dalam yang potensial. Alat ini memberikan 5 peringatan sebelum kejadian terjadi dalam prediksi tentang "serbuan terhadap Maduro (Maduro raid)" dan dia berhasil membeli dengan harga 7,5 sen. Dari 5.700 dolar AS -> 80.700 dolar AS.
Rantai logika dari robot ini Teknologi yang ditampilkan dalam gambar ini adalah inti dari "cerita kekayaan cepat" yang disebutkan sebelumnya: Penangkapan data: Melalui antarmuka API Polymarket, data taruhan dari seluruh platform diambil secara real-time.
Apakah saya bisa berhasil membuat 'makhluk kuantitatif berbasis AI'?
Sudah beberapa hari tidak memposting, hampir menyerah, tapi tidak apa-apa karena tidak ada yang memperhatikan, hehe. Akan saya catat sebagai catatan harian saja Sejak menonton wawancara dengan CTO Dell, tiba-tiba saya menyadari bahwa apa yang saya lakukan sebenarnya hanyalah skrip otomatis AI, seperti yang dikatakan oleh CTO Dell, ini masih merupakan 'AI bayi besar' atau 'agen palsu (Fake Agent)'. Mengapa? Karena kita masih menggunakan logika yang ditulis secara tetap, ini bukanlah Agent, melainkan 'skrip otomatis yang memiliki sedikit fitur AI'. Jadi sekarang saya memiliki pemahaman baru tentang AI, dan saya memutuskan untuk membuat 'makhluk kuantitatif berbasis AI': tim kuantitatif membuat strategi, departemen manajemen risiko dan eksekusi melaksanakan strategi tersebut, tim optimasi (menggunakan AI + notebookLM) membaca catatan data yang dihasilkan, meningkatkannya secara otomatis, lalu memperbarui sistem, menciptakan makhluk kuantitatif yang dapat terus meningkatkan dirinya sendiri secara mandiri. Inilah yang sebenarnya disebut AI kuantitatif!
Cara melepaskan strategi perdagangan yang 'stabil tetapi tidak menguntungkan', mencoba beralih dari model tunggal ke kolaborasi multi-AI
Kakak-kakak, versi v33 didasarkan pada model sinyal analisis dan manajemen risiko AI berbasis indikator candlestick. Meskipun kinerja backtest data historis saat ini cukup baik, dengan tingkat pengembalian rata-rata 200% dalam 5 tahun atau sekitar 40% per tahun, cukup stabil, tetapi sinyalnya sangat sedikit, kadang-kadang tidak ada sinyal selama sebulan penuh. AI terlalu stabil, tipe trader berbasis tren yang bergerak setelah tren terbentuk. Setelah berpikir lagi, ini sama sekali tidak memenuhi kebutuhan kita. Jadi saya mempertimbangkan untuk meningkatkan dari 'menulis kode' menjadi 'membangun sistem'. Membuat arsitektur kerja sama antar beberapa AI yang bekerja secara terkoordinasi. #ai交易 #合约交易 #BTC走势分析 #ALPHA🔥 #AgentAi
Tinggalkan algoritma AI adaptif yang kompleks, kembali ke logika tren v19
Saya telah mencoba 24 versi iterasi, mencoba algoritma AI adaptif yang paling kompleks, dan akhirnya menemukan... jalan yang paling sederhana. Logika tren yang paling sederhana (v19) adalah senjata utama untuk mengalahkan pasar. Kita tidak perlu menulis AI ke dalam kode, kita perlu menggunakan AI di luar kode.
Baru saja saya melihat perdebatan antara Luo Yonghao dan Doubao yang sangat menarik, Lao Luo bisa dibilang sebagai puncak perdebatan, tetapi itu lebih mencerminkan kemampuan penyelenggaraan basis pengetahuan AI di seluruh internet dalam membantah Lao Luo dengan cepat, dan membuat orang merasa bahwa ia juga telah belajar evolusi emosi. Lao Luo menyebutkan satu kelebihan palu, AI bisa menyebutkan seratus kekurangan palu. Lao Luo adalah orang yang mahir dalam mengidentifikasi celah logika orang lain, tetapi setelah dilatih, AI bisa lebih kuat darinya miliaran kali lipat, kecepatan dan luas pemrosesan informasi sulit dicapai oleh manusia. Saya sendiri dalam menulis perdagangan AI juga merasakan secara mendalam, AI dapat dengan cepat mengumpulkan ratusan hingga ribuan emosi KOL dari TG, DC, dan X, melalui penilaian mereka, membongkar 'retorika keserakahan' dan 'sinyal ketakutan' di pasar — yang merupakan umpan positif yang diperbesar oleh influencer besar, AI dapat dengan cepat merujuk pada kasus 'teriakan beli yang berujung pada jatuhnya' dari pasar sejarah yang serupa; dan berita buruk yang memicu kepanikan di kalangan investor ritel, AI dapat memverifikasi silang puluhan sumber informasi untuk mengungkapkan exaggerasi dan misinformasi di antaranya. Lao Luo mahir dalam menangkap celah logika orang, tetapi identifikasi celah manusia pada akhirnya tidak bisa lepas dari 'kawasan kebutaan pengalaman' dan 'bias emosi'; sementara AI berbeda, ia dapat menggabungkan semua informasi di internet, pola sejarah, dan emosi real-time menjadi 'jaringan logika tanpa sudut mati' — ketika Anda mengemukakan sebuah argumen, ia dapat dengan cepat menarik seratus ribu argumen sebagai bantahan atau bukti, tidak akan terpengaruh oleh 'emosi' dan tidak akan terjebak dalam 'keserakahan'. Seperti saat membuat strategi perdagangan, saya sebelumnya mengandalkan diri untuk memantau dinamika KOL, sering kali dibawa oleh emosi, sekarang AI secara langsung mengubah data emosi menjadi indikator, menggabungkan dengan pengujian kembali sejarah, memberi tahu Anda mana 'teriakan positif' yang merupakan peluang nyata dan mana yang merupakan 'perangkap pemotongan rumput'. Inilah inti perdagangan AI — menggunakan rasionalitas mesin untuk melawan kelemahan sifat manusia.
Pengujian kembali data historis selama 5 tahun, mencakup seluruh siklus bull dan bear
Selama ini saya terus bekerja hingga kemarin saya tiba-tiba menyadari sebuah masalah, rencana yang saya susun dengan susah payah ini, setiap kali harus menunggu simulasi data riil terlalu membuang waktu, seharusnya saya melakukan pengujian kembali data pasar historis terlebih dahulu... Tidak ada yang memberi tahu saya urutannya... Jadi beberapa hari ini saya sedang membangun sistem pengujian data, saat ini saya telah mendapatkan data historis selama 5 tahun, tepat mencakup seluruh siklus bull market dan tambahan 1 tahun, jadi selanjutnya saya akan melakukan pengujian kembali berdasarkan data historis untuk melakukan peningkatan strategi... #AI交易策略 #牛熊预测模型推背图 #合约交易 #ALPHA🔥 #Web3
Musk bilang strategi perdagangan NIU sangat hebat🤪🤪🤪 NIU sedang menguji data siklus selama 5 tahun, tidak ada kerjaan, main-main saja, konten yang asal-asalan, silakan kritik dengan lembut!
Membangun "kotak hitam perdagangan" untuk menganalisis alasan kesalahan
Akhir pekan masih tidak ada banyak pergerakan, sebagai pejuang kesepian saya harus terus berjuang, saya menemukan bahwa kita masih memiliki banyak transaksi yang gagal, saya pikir mencari alasan transaksi yang gagal untuk mengubahnya menjadi keuntungan, atau setidaknya tidak merugi juga baik, jadi langkah pertama: membangun "kotak hitam perdagangan", setiap transaksi akan diambil gambarnya, memberikan sinyal, membuka posisi, semua informasi saat menutup posisi, tentu saja bagian terpenting, logika, alasan, dan algoritma dari sinyal yang diberikan saat itu. #BTC #ETH🔥🔥🔥🔥🔥🔥 #BNB走势
Apakah ada yang bisa mendiskusikan rencana stop loss terbaik dalam kontrak?
Tidak ada banyak pergerakan di akhir pekan, saya terus meneliti rencana stop loss AI Optimasi Stop Loss: Meningkatkan dari 'Stop Loss Tetap' menjadi 'Stop Loss ATR Struktural' Tinjauan Masalah: Stop loss saat ini mungkin didasarkan pada persentase tetap atau perhitungan sederhana, kadang-kadang bisa terpicu oleh jarum, atau stop loss yang terlalu lebar menyebabkan kerugian yang cukup besar (meskipun sekarang sudah terkontrol dengan baik). Masalah inti: Titik stop loss tidak memahami 'dukungan dan resistensi'. V2.3 Rencana Optimasi: Membuat AI saat memberikan sinyal, tidak lagi sekadar arah sederhana, tetapi mencari struktur candlestick. Aturan Baru: Stop Loss untuk posisi long = ditempatkan di bawah 1 kali ATR dari Swing Low terakhir.
Uji coba 50+ jam, optimasi algoritma yang terus menerus sudah berbalik menjadi menguntungkan
🤩 Setelah semalam penuh, algoritma perdagangan AI saya yang telah dimodifikasi besar-besaran, setelah diuji selama 50+ jam, kini sudah berbalik menjadi menguntungkan, hasilnya cukup memuaskan 🎉 Rasanya saya benar-benar menemukan harta karun, algoritma baru ini sangat hebat! Banyak strategi di dalamnya yang langsung diberikan oleh AI, tidak bisa dipungkiri, AI sekarang benar-benar semakin hebat, rasanya hampir menjadi penasihat perdagangan pribadi saya. Namun, meskipun senang, saya tetap harus menjaga ketenangan. Bagaimanapun juga, menghasilkan uang itu harus stabil. Rencana saya ke depan masih sangat jelas: 1. Analisis Kegagalan Kasus: Meskipun hari ini secara keseluruhan menguntungkan, saya tetap akan menganalisis transaksi yang gagal, untuk melihat di mana masalahnya. Apakah karena kesalahan penilaian pasar, atau strategi itu sendiri yang memiliki celah?
Uji coba lebih dari 30 jam, saat ini sedikit rugi, terus perbaiki algoritma
Algoritma saat ini masih memiliki banyak masalah, sudah diuji selama lebih dari 30 jam. Untuk menunjukkan data yang sebenarnya, saya langsung menyertakan gambar, kerugian 9% 😅, strategi saat ini bahkan tidak sebaik tingkat kemenangan saya saat membuka order secara manual. Tapi tidak masalah, sekarang kita telah memasuki bagian yang paling sederhana namun juga paling sulit: algoritma sinyal! Saya akan terus memverifikasi dan meningkatkan algoritma kita berdasarkan data order yang ada!👽 #Web3 #AI #Crypto #Build #DeepSeek
Bergelut semalaman, akhirnya kami resmi memasuki tahap pengujian, namun algoritma sinyal saat ini mungkin masih kasar, tetapi tidak masalah, jika indikator salah, kami akan melakukan penyesuaian. Saat ini, indikator yang kami miliki jika diuji kembali adalah keuntungan bulanan 7%, meskipun tidak tinggi, tetapi yang dicari adalah stabilitas, setidaknya menghasilkan keuntungan. Sekarang ditambah dengan berita seluruh jaringan kami + paus di blockchain + sistem opini publik KOL, saya percaya keuntungan kami akan lebih tinggi! Mulai saat ini, kami akan menggunakan 100 dolar untuk mencatat dan menguji data nyata, serta melakukan siaran langsung secara real-time. <t-19/>#web3 #BuildAi <t-22/>#CryptoAi #加密市场观察 #ALPHA🔥
Hari ini berdiskusi dengan gemini tentang topik Fundamental / Emosional vs Teknikal (Candlestick Telanjang) Hubungan antara Fundamental / Emosional dan Candlestick Telanjang murni, karena sistem kami sebenarnya telah memberikan keduanya. Jadi, bagaimana hubungan di antara mereka, tiba-tiba saya menyadari ini sepertinya kembali ke semua masalah yang akan dihadapi oleh para trader. Karena kemarin saya ingin menambahkan sistem opini publik komunitas, yaitu mengumpulkan suara dari berbagai komunitas, lalu melakukan ekstraksi - penyaringan - penyederhanaan - penilaian. Hasilnya, jika sistem ini ingin dilakukan dengan baik, sangat merepotkan, karena sangat kompleks. Untuk sistem transaksi kecil saya saat ini, ini terlalu rumit, jadi fungsi ini untuk sementara ditunda. Hanya bisa dikatakan ini adalah proses yang perlu dilakukan secara perlahan, lalu baru dipublikasikan.
Mari kita lihat penilaian berbagai AI terhadap karya saya
Beberapa perusahaan besar dalam kecerdasan buatan telah memberikan saran yang baik, terus asah, terus tingkatkan, hari ini mensimulasikan beberapa garis 15 menit, dengan tingkat kemenangan delapan puluh tetapi ada kemungkinan salah, karena sinyal masih ada keterlambatan, setelah diasah akan dilakukan siaran langsung!
CZ: AI trading adalah arena besar di masa depan Algoritma yang baik = menghasilkan lebih banyak uang Siapa bilang retail akan selalu kalah di pasar Crypto?🤔 AI sedang mengubah aturan permainan!
→ Apakah kamu bisa memantau pasar 24 jam? AI bisa → Apakah kamu bisa menulis strategi kuantitatif? AI bisa → Apakah kamu bisa menyaring opini publik KOL? AI bisa → Apakah kamu bisa memahami data on-chain? AI bisa
Kompleksitas Crypto adalah arena utama AI! AI bukan menggantikan kamu dalam trading, tetapi membuatmu dari sayuran menjadi alat pemotong Mari berdiskusi di kolom komentar: alat trading AI apa yang pernah kamu gunakan?, #CryptoAi #tradingtips #Web3 #CZ #ALPHA🔥
🚀 NIU Terminal v1.3 Pro diluncurkan dengan besar! Ini bukan mainan, ini adalah gudang senjata bagi trader on-chain! 💥 Saudara-saudara, ada yang bilang ini mainan? Bikin ngakak, saya langsung menghadap: barang ini dirancang khusus untuk pemain nyata·perang, menghancurkan kebisingan informasi dengan satu klik, langsung menyasar peluang kaya mendadak!🐂🔥 UI masih dalam iterasi (masukan sangat diterima), tetapi fungsi inti sudah sangat gila: 🔥 Sorotan pembaruan teratas: Radar opini publik dengan dua mesin: crawler Nitter + penyebaran berita di seluruh jaringan, berita palsu mendadak dari tweet Elon Musk, arah KOL, langsung dikenali dalam satu detik! Tidak perlu takut dipotong lagi.