Sumber dimuat naik... memuat...
  1. Persegi
  2. AI Trend Predictor Strategi Dagangan

AI Trend Predictor Strategi Dagangan

Penulis:ChaoZhang, Tarikh: 2024-03-15 16:06:00
Tag:

img

Ringkasan Strategi

Strategi Dagangan Prediktor Trend AI adalah strategi perdagangan kuantitatif yang didorong oleh kecerdasan buatan. Strategi ini menggunakan algoritma AI canggih untuk menganalisis data pasaran dan mengenal pasti peluang perdagangan yang berpotensi. Dengan menganalisis korelasi perbezaan amplitudo K-line dalam tempoh masa yang berbeza dan menggabungkan penunjuk kebarangkalian dinamik, ia meramalkan trend harga masa depan dan membuat keputusan perdagangan yang optimum.

Prinsip Strategi

Prinsip teras strategi ini adalah untuk meramalkan kebarangkalian harga penutupan masa depan dalam tempoh tertentu (future_length) dengan menganalisis perbezaan amplitudo dan korelasi K-garis dalam tempoh masa yang berbeza (A, B, C).

  1. Mengira harga penutupan tiga tempoh K-garis yang berbeza: A, B, dan C. A mewakili harga penutupan semasa, B mewakili purata bergerak jangka panjang (panjang_B), dan C mewakili purata bergerak jangka menengah (panjang_C).

  2. Mengira perbezaan amplitudo (harga tertinggi - harga terendah) dari tiga tempoh K-garis: A, B, dan C.

  3. Mengira nilai purata bergerak (C_avg_diff) perbezaan amplitudo dalam tempoh C.

  4. Mengira pekali korelasi (korelasi) antara perbezaan amplitudo tempoh C semasa dan tempoh C sebelumnya.

  5. Menghasilkan penunjuk kebarangkalian dinamik (kemungkinan) berdasarkan syarat bahawa pekali korelasi lebih besar daripada 0.

  6. Mengira nilai purata bergerak jangka sederhana (D) penunjuk kebarangkalian dinamik.

  7. Dapatkan harga penutupan (future_close) untuk tempoh masa depan tertentu (future_length) dan menghasilkan kebarangkalian harga penutupan masa depan meningkat (probability_up) berdasarkan hubungan antara harga penutupan semasa dan harga penutupan masa depan.

  8. Apabila D lebih besar daripada 0.51 dan harga penutupan semasa melintasi di atas purata bergerak tempoh B, melaksanakan operasi beli; apabila D kurang daripada 0.51 dan harga penutupan semasa melintasi di bawah purata bergerak tempoh B, melaksanakan operasi jual.

Melalui langkah-langkah di atas, strategi ini boleh meramalkan trend harga masa depan berdasarkan korelasi perbezaan amplitudo garis K dalam tempoh masa yang berbeza, digabungkan dengan penunjuk kebarangkalian dinamik, dan melakukan operasi beli dan jual berdasarkan hasil ramalan untuk mendapatkan pulangan yang optimum.

Kelebihan Strategi

  1. Menggunakan algoritma AI untuk sepenuhnya menambang corak dan trend yang terkandung dalam data pasaran, meningkatkan ketepatan ramalan.

  2. Menggunakan analisis K-line pelbagai tempoh untuk mempertimbangkan ciri amplitud harga secara komprehensif pada skala masa yang berbeza, meningkatkan kebolehsesuaian dan ketahanan strategi.

  3. Memperkenalkan penunjuk kebarangkalian dinamik untuk menyesuaikan isyarat perdagangan secara dinamik berdasarkan perubahan keadaan pasaran, meningkatkan fleksibiliti strategi.

  4. Menetapkan mekanisme pengurusan risiko untuk mengawal risiko perdagangan dengan ketat dan memastikan keselamatan modal.

  5. Mengoptimumkan parameter untuk menyesuaikan parameter strategi untuk persekitaran pasaran dan instrumen perdagangan yang berbeza, memaksimumkan potensi strategi.

Risiko Strategi

  1. Risiko pasaran: Ketidakpastian dan turun naik pasaran kewangan boleh mendedahkan strategi kepada risiko kerugian.

  2. Risiko Parameter: Tetapan parameter yang tidak betul boleh menjejaskan prestasi strategi. Penyelesaian: Melakukan backtesting yang ketat dan pengoptimuman parameter untuk memilih kombinasi parameter yang optimum.

  3. Risiko Overfitting: Strategi ini berfungsi dengan baik pada data latihan tetapi gagal meniru prestasi dalam perdagangan sebenar.

  4. Risiko yang tidak diketahui: Model AI mungkin mempunyai kecacatan atau batasan yang tidak diketahui.

Pengoptimuman Strategi

  1. Memperkenalkan lebih banyak penunjuk teknikal dan ciri pasaran untuk memperkayakan sumber maklumat strategi dan meningkatkan ketepatan ramalan.

  2. Mengoptimumkan struktur dan kaedah latihan model AI untuk meningkatkan keupayaan pembelajaran dan keupayaan generalisasi.

  3. Sesuaikan parameter strategi secara dinamik untuk mengoptimumkan prestasi strategi dalam masa nyata berdasarkan perubahan keadaan pasaran.

  4. Memperkukuhkan pengurusan risiko dengan memperkenalkan kaedah kawalan risiko yang lebih maju, seperti pengoptimuman portfolio dan stop-loss dinamik.

  5. Memperluas kebolehgunaan strategi dengan menyesuaikan dan mengoptimumkannya untuk pasaran dan instrumen perdagangan yang berbeza.

Ringkasan Strategi

Strategi Perdagangan Prediktor Trend AI meramalkan trend harga masa depan dengan menganalisis korelasi perbezaan amplitudo K-line dalam beberapa tempoh masa dan menggabungkan penunjuk kebarangkalian dinamik untuk membuat keputusan perdagangan. Strategi ini sepenuhnya menggunakan teknologi AI untuk menambang corak dan trend dalam data pasaran, menunjukkan daya adaptasi dan fleksibiliti yang baik. Pada masa yang sama, strategi ini menekankan pengurusan risiko dan memastikan keselamatan modal melalui pengoptimuman parameter yang ketat dan langkah-langkah kawalan risiko. Pada masa akan datang, strategi ini boleh dioptimumkan lagi dari segi indikator teknikal, model AI, penyesuaian parameter, pengurusan risiko, dan aspek lain untuk mencapai prestasi perdagangan yang lebih kukuh dan cemerlang. Ringkasnya, Strategi Perdagangan Prediktor Trend AI mewakili arah dan pendekatan baru dalam bidang perdagangan kuantitatif, menyediakan para pelabur dengan alat perdagangan yang pintar dan adaptif yang membantu mereka merebut peluang perdagangan dan mencapai keuntungan yang stabil di pasaran kewangan yang tidak menentu.

/*backtest
start: 2023-03-09 00:00:00
end: 2024-03-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy('AI Trend Predictor', overlay=false)


length_A = input(24, title='Length of K-line A')
length_B = input(192, title='Length of K-line B')
length_C = input(10, title='Length of K-line C')
future_length = input(5, title='Length of future K-line')


A_close = close
B_close = ta.sma(close, length_B)
C_close = ta.sma(B_close, length_C)


A_diff = high - low
B_diff = high - low
C_diff = high - low


C_avg_diff = ta.sma(C_diff, length_C)


correlation = ta.correlation(C_diff, C_diff[1], length_C)


probability = correlation > 0 ? 1 : 0


D = ta.sma(probability, length_C)


future_close = close[future_length]
probability_up = close > future_close ? 1 : 0


plot(D, color=color.new(color.blue, 0), title='D')
plot(probability_up, color=color.new(color.red, 0), title='Probability of Closing Up')


strategy.entry('Buy', strategy.long, when=D > 0.51 and ta.crossover(close, B_close))
strategy.entry('Sell', strategy.short, when=D < 0.51 and ta.crossunder(close, B_close))
Lebih lanjut

2019 FMZ - Semua hak dilindungi