FlowX流动矩阵-聚焦加密货币中的量化交易
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FlowX流动矩阵-聚焦加密货币中的量化交易
我们专注加密货币市场的系统化交易,并通过旗下 AI 智能实验室伽罗瓦实验室研究强化学习在交易决策中的应用
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当我们使用 AI 来为我们实现自动化交易😀
不过我们目前持续亏损中😂
我们使用了 Deepseek 作为我们的大语言模型基座来分析BTC K线数据判断买入,但是我们目前持续亏损中,我想是我们的 Prompt 写的不够好.此项目已经开源如果你想了解请访问Github
流动矩阵-聚焦加密货币量化交易
不过我们目前持续亏损中😂
我们使用了 Deepseek 作为我们的大语言模型基座来分析BTC K线数据判断买入,但是我们目前持续亏损中,我想是我们的 Prompt 写的不够好.此项目已经开源如果你想了解请访问Github
流动矩阵-聚焦加密货币量化交易
翻訳参照
来自伽罗瓦实验室新的开源项目
VolSignal 基于 1m K 线数据构造技术指标因子，包括收益率、均线差、成交量异常、滚动波动率、RSI、MACD、布林带、GK 波动率等，然后计算这些因子与未来收益/波动之间的相关性，并用于后续机器学习模型训练。
#量化
VolSignal 基于 1m K 线数据构造技术指标因子，包括收益率、均线差、成交量异常、滚动波动率、RSI、MACD、布林带、GK 波动率等，然后计算这些因子与未来收益/波动之间的相关性，并用于后续机器学习模型训练。
#量化
翻訳参照
最近我们分享了一个加密货币波动率预测研究项目,叫 VolSage. 它不是喊单工具, 也不是预测涨跌的机器人, 而是用 Binance 历史 K 线数据训练模型,尝试判断某个币种未来一段时间的波动强弱. 为什么我觉得"波动率"比"涨跌方向"更值得研究? 因为很多时候, 交易里最先需要判断的不是涨还是跌, 而是: 接下来市场会不会变得更剧烈.
声明:本项目仅用于学习和量化研究分享, 不构成任何投资建议. 加密货币市场风险极高, 请自行判断和承担风险.
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