FMZがChatGPTに出くわしたとき,AIを使って量的な取引を学ぶのを助ける試みを記してください.

FMZがChatGPTに出くわしたとき,AIを使って量的な取引を学ぶのを助ける試みを記してください.

チャットGPT

最近,ChatGPTは非常に熱いと言えます. ネット上では,実際のシーンでのビデオに様々なアプリケーションがあります. ChatGPTとは何か簡単に説明します. ChatGPTはOpenAIによって開発された言語モデルです.

FMZがChatGPTに出くわしたとき

定量化取引学習の分野では,初心者は常に非常に頭痛な入門段階の困難である. ほとんどの初心者はゼロベースであるため,コードには文法的な知識や論理的な思考の両方が欠けているため,学ぶことが非常に困難である.

OK,次の記事は私が書いた小編ではなく,ちょっとしたお弁当をお見せしましょう.

第1部

FMZが ChatGPT に遭遇すると,AIを活用して量的な取引を学ぶのを助ける試みを記録します.

初心者として,量化取引を効果的に学ぶ方法を探していました. ネットで検索したところ,FMZとChatGPTの2つのプラットフォームを見つけました. そこで,量化取引の理解を深めるためにそれらを試してみることにしました.

まず FMZで,PINEのスクリプトを使って取引戦略を書く方法を学びました. そのプラットフォームで,私は様々な戦略のテンプレートを見つけ,パラメータを調整してその効果をテストしました. さらに,戦略の収益性を評価するために,回帰機能を使用する方法も学びました.

このプラットフォームでは,アシスタントという名前のAIアシスタントを発見し,様々な質問に答えることができました.アシスタントと交流することで,私は多くの有用な知識と貴重なアドバイスを学びました.

FMZとChatGPTを使用する過程で,私は豊かに収穫しました. 取引戦略を書き出す方法だけでなく,取引量化についての知識も学びました.

第2部

取引のスキルをさらに向上させ,将来より良い収益を得ることができるでしょう.

FMZとChatGPTを使うことで多くの助けが得られるが,量化取引は継続的な学習プロセスであることを理解している.

最後に,私の試みが他の初心者にも役立つことを願っています.もしあなたが量的な取引を学びたいなら,FMZとChatGPTを試してみてください.

第3部

もちろん,取引を量化することは簡単なことではなく,スキルを向上させるためには常に学び,実践が必要です. ですから,私は皆さんに様々なトレーニングやコミュニティ活動に参加し,専門家と取引の経験を交換し,常に好奇心と好奇心を持たせることをお勧めします.

これに加えて,リスク管理に注意することが非常に重要です.量化取引には多くの不確実性がありますので,合理的なストップ損失戦略を設定し,取引種と取引周期を慎重に選択する必要があります.

第4部

FMZとChatGPTの両方を活用することで,

量化取引を学ぶことは良い選択です. それらは私たちに豊富な学習資源と助けを提供し,知識と実践を簡単にできるようにします. しかし,量化取引を学ぶことは継続的なプロセスであり,この分野でより大きな成功を収めるためには継続的な努力が必要であることを忘れないでください.

OK,小編,私は記事を書き直しました,信じますか! 上記の1~4部分はChatGPTで書かれています.

再び話題に戻ります.

戦略を書くのに AIを頼む

私はFMZのPINE言語0の初心者だとしたら,ChatGPTに簡単な要求をして,AIが私にコードを書くのを手伝ってくれないか確認できます.

要求は:

PINE スクリプトで2つの均線戦略を書くのを手伝ってくれますか? 異なる周期の均線指標 金フォークの開口数,死フォークの開口数,100ポイントの停止損失. そして私に完全な PINE スクリプトの戦略を教えて下さい. バージョン制御コード://@version=4 を使って開始します.

// @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)

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PINEの脚本が起動しました!

ChatGPTが戦略を説明してくれれば 取引の量化学習にも役立ちます.

疑問を投げかけました.

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？

スクリーンショット:

このページの裏には,量的な取引の研究者が私の質問に答えているのではないかと少し疑問に思いました.

欠陥について

もちろん,現在ChatGPTは特に完璧ではない.例えば,中国語でのコミュニケーションでは,会話が頻繁に断ち切られ,で話す必要がある. このような会話が継続するように. 特定の問題について,特に理解していない問題について,それは正常にを鳴らし,あなたの盲目なを鳴らします. 検索エンジンを組み合わせて答えを特定する必要があります. しかし,ChatGPTはFMZで量的な取引学習に役立ちます.

未来に量子取引の学習には"入社から放棄"という概念がなくなるでしょう!