Nesen es meklēju padomu no ChatGPT, lai izstrādātu tirdzniecības stratēģiju, lai pēc iespējas ātrāk pārvērstu USD 100 par USD 10 000. Lai gan sākotnējie ieteikumi bija vispārīgi, es nolēmu būt konkrētāks un pieprasīju stratēģiju, izmantojot uz AI balstītu tirdzniecības skata indikatoru, ko sauc par Machine Learning KNN. Šis raksts sniegs detalizētu, soli pa solim ceļvedi stratēģijas iestatīšanai un pārbaudei, lai noteiktu tās efektivitāti.
1. solis: diagrammu atvēršana un indikatoru pievienošana Pirms stratēģijas testēšanas mums tirdzniecības diagrammai jāpievieno nepieciešamie rādītāji. Stratēģija ietver trīs bezmaksas tirdzniecības rīkus, kurus mēs pievienosim pa vienam.
Lai sāktu, atveriet tirdzniecības diagrammu vēlamajā tirdzniecības platformā vai programmatūrā. Tā varētu būt platforma, piemēram, TradingView vai jebkura cita diagrammu veidošanas programmatūra, kas atbalsta stratēģijā minētos rādītājus.
Kad esat atvēris diagrammu, atrodiet iespēju pievienot diagrammai indikatorus vai rīkus. Parasti to apzīmē ar ikonu, kas atgādina diagrammu vai plusa zīmi (+). Noklikšķiniet uz šīs ikonas, lai piekļūtu indikatoru bibliotēkai.
2. darbība. Mašīnmācīšanās KNN indikatora pievienošana Pirmais rādītājs, ko pievienosim, ir uz mašīnmācīšanos balstīta KNN stratēģija. Šis rādītājs analizē vēsturiskos tirgus datus un prognozē nākotnes cenu izmaiņas, pamatojoties uz modeļiem. Tas izmanto K-tuvāko kaimiņu (KNN) klasifikācijas algoritmu, lai noteiktu, vai akciju cena varētu pieaugt vai pazemināties.
Indikatoru bibliotēkā meklējiet indikatoru Mašīnmācīšanās KNN. Šo indikatoru, iespējams, ir izveidojis konkrēts izstrādātājs vai autors, tāpēc ir svarīgi zināt precīzu tā nosaukumu vai tā autora vārdu, kurš to izstrādājis.
Kad esat atradis mašīnmācīšanās KNN indikatoru, noklikšķiniet uz tā, lai pievienotu to savai diagrammai. Atkarībā no platformas vai programmatūras, kuru izmantojat, var būt iespējas pielāgot indikatora iestatījumus vai parametrus. Veltiet laiku, lai iepazītos ar šīm opcijām un vajadzības gadījumā pielāgotu tās, pamatojoties uz savām vēlmēm vai stratēģijai ieteiktajiem noklusējuma iestatījumiem.
Mašīnmācīšanās KNN indikators tagad tiks parādīts jūsu diagrammā, analizējot vēsturiskos tirgus datus un sniedzot prognozes par turpmākajām cenu izmaiņām, pamatojoties uz tā identificētajiem modeļiem. Pievērsiet uzmanību signāliem vai etiķetēm, ko rada indikators, jo tie vadīs jūsu tirdzniecības lēmumus.
3. darbība. Izpratne par EMA lentes indikatoru Lai filtrētu viltus signālus, mēs pievienosim Dominika vai Selecti EMA lentes indikatoru. Eksponenciālā mainīgā vidējā (EMA) lente sastāv no vairākiem EMA ar dažādiem laika periodiem, kas sakrauti viens virs otra. Šis rīks palīdz noteikt tirgus tendences virzienu un stiprumu.
4. darbība. Relatīvā stipruma indeksa (RSI) pievienošana Lai vēl vairāk apstiprinātu derīgus tirdzniecības ierakstus, mēs izmantosim relatīvā stipruma indeksu (RSI). RSI mēra vērtspapīra cenas darbības stiprumu un svārstās no 0 līdz 100. Mēs padarīsim RSI jutīgāku, pielāgojot augšējo un apakšējo joslu attiecīgi uz 60 un 40.
5. solis: Ieejas nosacījumi garajiem darījumiem Lai atvērtu garo darījumu, ir jāievēro šādi nosacījumi:
Cenai jābūt virs 200 EMA.
EMA lentei jābūt virs 200 EMA un jābūt zaļai.
Cenai ir jāatgriežas lentē, neaizverot zem ilgtermiņa EMA.
Mašīnmācīšanās KNN stratēģijai ir jādrukā zila etiķete.
Pirms pirkšanas signāla RSI ir jāpārdod.
6. solis: Stop-Loss un peļņas mērķu iestatīšana gariem darījumiem Kad ir izpildīti ilgtermiņa darījuma nosacījumi, iestatiet stop loss zem nesenās svārstības un mērķējiet uz peļņu, kas divas reizes pārsniedz risku. Kad darījums ir sasniedzis 1/4 no peļņas mērķa, koriģējiet stop loss uz līdzsvara cenu.
7. darbība: Īso darījumu iestāšanās nosacījumi Lai atvērtu īso darījumu, ir jāievēro šādi nosacījumi:
Cena un EMA Lentei ir jābūt zem 200 EMA, un lentei ir jākļūst sarkanai.
Cena ir jāievelk atpakaļ lentē, neaizverot virs 200 EMA.
Atvilkšanas laikā RSI ir jākļūst pārpirktam.
Mašīnmācības KNN ir jānodrošina pārdošanas signāls, izņemot gadījumus, kad RSI ir pārpārdots.
8. darbība: Stop-Loss un peļņas mērķu iestatīšana īsajiem darījumiem Īsajiem darījumiem iestatiet stop loss virs nesenā svārstību augstuma un mērķējiet uz peļņu, kas divas reizes pārsniedz risku. Pārvietojiet apturēšanas zaudējumus uz līdzsvara punktu, kad ir gūta 1/4 peļņas.
9. darbība. Atpakaļpārbaude un rezultāti Kad iestatīšana ir pabeigta, turpiniet ar stratēģijas atpakaļpārbaudi, izmantojot Ethereum cenu 3 minūšu laika posmā. Izpildiet stratēģiju 100 reizes un pierakstiet rezultātus. Šajā konkrētajā gadījumā sākuma konta atlikums 100 ASV dolāru apmērā pēc 100 darījumiem palielinājās līdz 19 527 ASV dolāriem.
Īpašu padomu pieprasīšana no ChatGPT: sākotnēji lūdziet ChatGPT nodrošināt tirdzniecības stratēģiju, lai pēc iespējas ātrāk pārvērstu USD 100 par USD 10 000. Jūs saņemsiet dažus vispārīgus padomus, piemēram, koncentrēšanos uz ļoti nestabiliem aktīviem, tehniskās analīzes izmantošanu un disciplinētas tirdzniecības prakses uzturēšanu. Tomēr jūs vēlaties saņemt precīzākus norādījumus.
2. darbība: jautājuma precizēšana saistībā ar ChatGPT Lai iegūtu mērķtiecīgāku padomu, jums ir jābūt precīzākam savā jautājumā. Tāpēc lūdziet ChatGPT izveidot labāko stratēģiju, izmantojot uz AI balstītu tirdzniecības skata indikatoru, ko sauc par mašīnmācīšanos. Šis rādītājs ir ļoti populārs un vīrusu.
Secinājums: lai gan šī stratēģija ir saistīta ar lielāku risku, jo katra darījuma risks ir 5%, tā var palīdzēt ātri palielināt nelielu kontu. Tomēr ir ļoti svarīgi veikt iepriekšēju pārbaudi papīra kontā pirms tās ieviešanas ar reāliem līdzekļiem. Atcerieties, ka riska pārvaldība un rūpīga pārbaude ir svarīgi veiksmīgas tirdzniecības aspekti.