ChatGPT交易策略让我从$100增长到$10,000:一步一步的指南

交易可以是一项有利可图的 venture,尤其是当你拥有正确的工具和策略时。最近,我请了 ChatGPT 为我提供一个能够快速将 100 美元变成 10,000 美元的交易策略。虽然最初的建议集中在常见的建议上,比如使用技术分析和保持纪律,但我想要更具体的东西 —— 一些由 AI 技术支持的东西。

ChatGPT Trading Strategy Made Me $100 into $10,000: A Step-by-Step Guide

这使我采用了一种改变游戏规则的方法,利用基于人工智能的TradingView指标代码和机器学习算法。在本文中,我将详细介绍我使用的确切策略,并向您展示如何在仅100次交易中将100美元变成超过19,000美元。

为什么选择人工智能驱动的交易?

人工智能(AI)正在彻底改变金融界,交易也不例外。AI算法分析海量历史数据,检测模式并预测未来价格走势。机器学习特别擅长处理复杂数据集,因此是识别市场趋势和潜在入场点的理想工具。

我即将分享的交易策略使用了一种基于机器学习的指标,在TradingView上已经变得非常流行。它将这种人工智能指标与技术工具如EMA带和相对强度指数(RSI)结合起来,以过滤掉错误信号并最大化您的成功机会。

建立战略

为了测试这种策略,我使用了以太坊在3分钟的时间范围内的价格。你可以将同样的方法应用于任何高波动资产。这是设置的分解。

1. 添加机器学习 K-NN 指示器

我们将使用的第一个工具是机器学习K-近邻(K-NN)策略。向这个杰出的指标的创造者Capissimo致敬。K-NN通过分析历史市场数据并根据模式预测未来价格走势的方向来工作。它根据特征空间中的最近邻来分类股价可能上涨还是下跌。

K-NN算法对于分类非常有用,在交易环境中,它被用来确定股票价格是否会上涨或下跌。为了充分利用这个指标,我还整合了移动平均线和相对强弱指数(RSI)等技术指标,进一步精确预测。

该指标打印蓝色和粉色标签,分别表示买入和卖出信号。虽然听起来很简单,但重要的是要记住,在考虑信号是否有效之前,您需要等待蜡烛柱关闭。

2. 使用EMA带确认趋势

尽管K-NN指标很强大,但仅依赖它可能会导致虚假信号。这就是为什么我将指数移动平均(EMA)带加入到混合中的原因。由Dominic Osceleti创造的EMA带是一组多个指数移动平均线叠放在一起。它可以帮助交易者确定趋势的方向和强度。

如果彩带向上倾斜,市场就处于上升趋势;如果向下倾斜,市场就处于下降趋势。这可以让我们通过确保买卖信号与当前趋势一致来确认。

我建议禁用EMA带的买入和卖出信号,因为K-NN机器学习算法已经提供了这些信号。EMA带作为一个过滤器,确认趋势,避免假信号。

3. 添加RSI以进行次要确认。

ChatGPT还建议使用相对强弱指数(RSI)作为辅助确认工具。RSI衡量了证券价格行为的强度,数值范围在0至100之间。一般来说,当RSI超过70时,该资产被认为是超买的,当它低于30时,则被认为是超卖的。

在这种策略中,我们调整相对强弱指标(RSI)使其更敏感,将上限设置为60,下限设置为40。这有助于通过在市场被超买或超卖时微调来捕捉更多有效的交易进入点。

多头交易的入场条件

现在我们已经设置好所有的指标,让我们继续讨论入场条件。对于做多交易,必须满足以下条件:

  1. 价格高于200EMA:首先,价格必须高于200周期EMA。这确认了市场处于上升趋势。

2. EMA波带在200 EMA之上: EMA波带还应在200 EMA之上,并且必须是绿色的,确认了强劲的上涨趋势。

3. 价格回调至EMA带内:接下来,等待价格回调至EMA带内,但不要在200 EMA下方收盘。

4. K-NN购买信号:机器学习K-NN策略必须打印一个蓝色标签,表示买入信号。

5. RSI 确认:最后,RSI 必须在购买信号之前超卖或接近超卖水平。

一旦满足所有这些条件,您可以进行多头交易。 将止损设置在最近的摆动低点下方,并将目标定为风险的两倍。 一个有用的提示:一旦赢利达到四分之一,调整止损位至盈利平衡以保护您的交易。

一个多头交易的示例

让我们看一个快速的例子。想象一下以太坊的价格趋势上涨,RSI 被超卖。机器学习 K-NN 打印了一个蓝色的买入信号。由于价格高于200 EMA,条件得到满足,您执行交易。将止损设置在最近的波动低点下方,并以2倍风险奖励比率为目标。

空头交易的入场条件

对于短期交易,您将需要反转用于长期交易的条件:

  1. 价格低于200EMA:价格必须低于200周期EMA,表明处于下降趋势。

2. EMA带线低于200EMA: EMA带线必须低于200EMA,并且必须为红色,确认了强劲的下降趋势。

3. 价格回拉至EMA带中:等待价格回拉至EMA带内,但不要关闭200EMA以上。

4. K-NN 卖出信号: 机器学习 K-NN 策略必须打印一个粉色标签,表示卖出。

5. RSI 超买: 在卖出信号之前,RSI 必须处于超买状态或接近超买状态。

一旦满足这些条件,就可以开启一个短期交易。将止损设置在最近的高点之上,目标为风险的两倍。与做多交易一样,一旦获利的四分之一被实现,就把止损移动到保本点。

回测结果:$100 变成 $19,000

在制定了策略后,我决定在以太坊上使用3分钟图表进行100笔交易进行回测。 起始账户余额为100美元。100笔交易后,账户增长到了惊人的19,527美元。

重要的是要注意,这种策略涉及较高的风险。每笔交易的风险设定为5%,而不是通常为风险管理建议的更保守的2%。虽然这会增加潜在的回撤,但也会加速收益 — 这对于那些希望快速增加小额账户的人来说是一个理想的方法。

话虽如此,如果您有更大的账户,我建议将每笔交易的风险调整为较低的百分比,以保护您的资金。

最后思考:交易之前进行测试

这种策略的结果无疑令人兴奋,但请记住 — 回测并非一切。在投入真实资金之前,在模拟账户上进行前向测试是至关重要的。这将让您更好地了解策略在实时市场条件下的表现。

基于人工智能的策略,如本文所述,正在推动交易的可能边界。然而,没有一种策略是完美的,每个交易者都应该尽自己的尽职调查。凭借正确的工具和方法,发展小型交易账户是非常可行的。

2024-10-10 04:28:05 AI中文站翻译自原文