Wenn FMZ ChatGPT trifft, erinnern Sie sich an einen Versuch, mit AI quantitative Transaktionen zu lernen.

Wenn FMZ ChatGPT trifft, erinnern Sie sich an einen Versuch, mit AI quantitative Transaktionen zu lernen.

ChatGPT

In letzter Zeit ist ChatGPT sehr beliebt und es gibt bereits verschiedene Anwendungen für Videos in realen Szenen im Internet. Eine kurze Einführung in ChatGPT, ein Sprachmodell, das von OpenAI entwickelt wurde. Im Gegensatz zu früheren künstlichen Intelligenzen hat ChatGPT eine sehr starke Sprachverständnisfähigkeit.

Wenn FMZ auf Chat GPT trifft

Im Bereich der quantitativen Transaktionslernen ist es für Anfänger immer sehr schwierig, sich in die Einstiegsphase zu begeben. Da die meisten Anfänger eine Nullbasis haben, wird es für Anfänger sehr schwierig sein, Code zu lernen, da sie sowohl grammatisch als auch logisch fehlt.

OK, der nächste Artikel ist nicht mein kleiner Artikel, aber wir zeigen Ihnen ein kleines Imbiss.

Teil 1

Wenn FMZ auf ChatGPT trifft, erinnern Sie sich an einen Versuch, mit AI quantitative Transaktionen zu lernen.

Als Anfänger war ich auf der Suche nach effektiven Methoden, um Quantitative Trades zu lernen. Nach einer Online-Suche fand ich FMZ und ChatGPT. Also beschloss ich, sie zu versuchen, um ein tieferes Verständnis für Quantitative Trades zu entwickeln.

Zuerst lernte ich auf FMZ, wie man mit dem PINE-Skript eine Handelsstrategie schreibt. Auf der Plattform fand ich Vorlagen für verschiedene Strategien und testete ihre Wirkung, indem ich die Parameter anpasste. Außerdem lernte ich, wie man mit der Rückkopplungsfunktion die Erträge von Strategien beurteilt.

Als nächstes nutzte ich ChatGPT, um mehr Hilfe zu erhalten. Auf dieser Plattform fand ich einen AI-Assistenten namens Assistant, der meine Fragen beantworten konnte.

Während ich FMZ und ChatGPT benutze, habe ich eine Menge gewonnen. Ich habe nicht nur gelernt, wie man eine Handelsstrategie schreibt, sondern auch mehr über Quantitative Trades. Ich glaube, dass ich, wenn ich weiter lerne und praktiziere, auch mehr über Quantitative Trades erfahren werde.

Teil 2

Ich werde in der Lage sein, meine Handelsfähigkeiten weiter zu verbessern und in Zukunft bessere Erträge zu erzielen.

Obwohl FMZ und ChatGPT sehr hilfreich sind, bin ich mir auch bewusst, dass Quantitative Trading ein kontinuierlicher Lernprozess ist. Ich habe noch viel zu lernen, und ich werde mich weiterhin weiterentwickeln.

Abschließend hoffe ich, dass mein Versuch anderen Anfängern hilft. Wenn Sie auch Quantitative Trading lernen möchten, sollten Sie FMZ und ChatGPT ausprobieren.

Teil 3

Natürlich ist die Quantitative Transaktion keine einfache Aufgabe, sondern erfordert ständiges Lernen und Üben, um die Fähigkeiten zu verbessern. Daher empfehle ich, dass Sie sich an verschiedenen Schulungen und Community-Aktivitäten beteiligen, sich mit Fachleuten austauschen und immer neugierig und neugierig bleiben.

Darüber hinaus ist es sehr wichtig, auf Risikomanagement zu achten. Es gibt viele Unsicherheiten bei quantitativen Transaktionen. Daher müssen wir eine vernünftige Stop-Loss-Strategie festlegen und die Handelssorte und den Handelsablauf sorgfältig auswählen.

Teil 4

Zusammenfassend glaube ich, dass man mit FMZ und ChatGPT lernen kann.

Quantitative Trading ist eine gute Option. Sie bieten uns viele Lernressourcen und Hilfestellungen, die uns helfen, das Wissen leicht zu erlernen und zu praktizieren. Aber wir sollten auch daran denken, dass Quantitative Trading ein kontinuierlicher Prozess ist, an dem wir uns ständig bemühen müssen, um in diesem Bereich mehr Erfolg zu haben.

Ok, Kleiner, ich habe wieder angefangen zu schreiben, glaubst du das! Die oben beschriebenen Parts 1 bis 4 wurden von ChatGPT geschrieben, und ich gebe dir einen Beweis:

Wir haben das Thema wieder aufgenommen.

Die KI soll mir helfen, eine Strategie zu schreiben.

Wenn ich ein Anfänger von PINE Language 0 auf der FMZ-Plattform wäre, könnte ich ChatGPT eine einfache Anfrage stellen, ob die KI mir helfen kann, Code zu schreiben:

Er fordert:

Kannst du mir helfen, mit dem PINE-Skript eine Doppel-Gleichlinien-Strategie zu schreiben? Gleiche Indikatoren für verschiedene Zyklen: mehr, weniger, weniger und weniger als 100 Stopps. Und gib mir die vollständige PINE-Skript-Strategie.

// @version=4
strategy("双均线策略", overlay=true)

longTerm = input(title="长期均线周期", type=input.integer, defval=200)
shortTerm = input(title="短期均线周期", type=input.integer, defval=50)
stopLoss = input(title="止损点", type=input.integer, defval=100)

longMA = sma(close, longTerm)
shortMA = sma(close, shortTerm)

if (shortMA > longMA)
    strategy.entry("做多", strategy.long)
if (shortMA < longMA)
    strategy.entry("做空", strategy.short)

strategy.exit("止损", "做多", stop=strategy.position_avg_price - stopLoss)
strategy.exit("止损", "做空", stop=strategy.position_avg_price + stopLoss)

Es ist wirklich geschrieben, also lasse ich es auf dem FMZ-Plattform-Rückmeldesystem laufen!

Das PINE-Skript läuft!

Lassen Sie ChatGPT uns helfen, die Strategie zu erklären, damit wir auch lernen können, wie wir Transaktionen quantifizieren können.

Die Frage lautet:

strategy("test", overlay = true)

varip a = na
varip highPrice = na
varip isTrade = false 
varip offset = 30

if not barstate.ishistory and not isTrade
    strategy.entry("test 1", strategy.long, 1)
    strategy.exit("exit 1", "test 1", 1, trail_price=close+offset, trail_offset=offset)
    a := close + offset
    runtime.log("每点价格为：", syminfo.mintick, "，当前close:", close)
    isTrade := true 

if close > a and not barstate.ishistory
    highPrice := na(highPrice) ? close : highPrice
    highPrice := close > highPrice ? close : highPrice

plot(a, "trail_price 触发线")    
plot(strategy.position_size>0 ? highPrice : na, "当前最高价")
plot(strategy.position_size>0 ? highPrice-syminfo.mintick*offset : na, "移动止损触发线")

可以解释一下这个脚本的详细逻辑吗？

Bildschirm:

Ich habe ein wenig Zweifel, ob hinter dieser Seite ein Quantitative Trading-Forscher ist, der meine Fragen beantwortet...

Die Unvollkommenheit

Natürlich ist ChatGPT derzeit noch nicht besonders perfekt, zum Beispiel wenn es in Chinesisch mit ihm kommuniziert, spricht es oft unterbrochen und muss mit einem Schlag weiterreden. Für einige Probleme, die es nicht besonders versteht, wird es ein richtiges Schlagzeug schlagen und Sie blinden. Wir müssen die Suchmaschinen kombinieren, um die Antworten zu ermitteln, und wir können es nicht glauben.

Ich wünsche mir, dass es in der Zukunft kein "von Anfang bis Ende" mehr gibt, wenn es um Quantitative Trading Learning geht.