ການພັດທະນາຍຸດທະສາດການຄ້າ AI ຂອງທ່ານເອງ

ການບໍລິການສໍາລັບການຊື້ຂາຍສໍາເນົາ. Algo ຂອງພວກເຮົາຈະເປີດ ແລະປິດການຄ້າໂດຍອັດຕະໂນມັດ.

L2T Algo ໃຫ້ສັນຍານທີ່ມີກໍາໄລສູງທີ່ມີຄວາມສ່ຽງຫນ້ອຍ.

ການຊື້ຂາຍ cryptocurrency ຕະຫຼອດ 24 ຊົ່ວໂມງ. ໃນຂະນະທີ່ເຈົ້ານອນ, ພວກເຮົາຊື້ຂາຍ.

ການຕິດຕັ້ງ 10 ນາທີມີຂໍ້ໄດ້ປຽບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ຄູ່ມືແມ່ນສະຫນອງໃຫ້ກັບການຊື້.

79% ອັດຕາຜົນສໍາເລັດ. ຜົນໄດ້ຮັບຂອງພວກເຮົາຈະເຮັດໃຫ້ເຈົ້າຕື່ນເຕັ້ນ.

ເຖິງ 70 ການຄ້າຕໍ່ເດືອນ. ມີຫຼາຍກວ່າ 5 ຄູ່.

ການສະໝັກໃຊ້ລາຍເດືອນເລີ່ມຕົ້ນທີ່ £58.

L2T ບາງສິ່ງບາງຢ່າງ

ຜົນໄດ້ຮັບ

ການນໍາໃຊ້ລະບົບວິທີການຂັ້ນສູງແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ລະບົບການຄ້າ AI ສາມາດຕັດສິນໃຈແຍກວິນາທີແລະເປີດເຜີຍໂອກາດທີ່ພໍ່ຄ້າຂອງມະນຸດອາດຈະພາດ.

ໃນບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາຈະກວດເບິ່ງແນວຄວາມຄິດຂອງການຊື້ຂາຍ AI ແລະສະແດງໃຫ້ທ່ານເຫັນວິທີການພັດທະນາຍຸດທະສາດການຄ້າ AI ຂອງທ່ານ. ບໍ່ວ່າທ່ານຈະເປັນພໍ່ຄ້າທີ່ມີລະດູການຫຼືເປັນມືໃຫມ່, ບົດຄວາມນີ້ຈະສະຫນອງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ທ່ານຕ້ອງການເພື່ອນໍາໃຊ້ທ່າແຮງຂອງ AI ໃນດ້ານການເງິນ. ມາເຊົາກັນເລີຍ!

ຂັ້ນຕອນເພື່ອພັດທະນາຍຸດທະສາດການຄ້າ AI ຂອງທ່ານເອງ

ການພັດທະນາຍຸດທະສາດການຄ້າ AI ຂອງທ່ານເອງແມ່ນຂະບວນການທີ່ສັບສົນແລະຊ້ໍາຊ້ອນ. ນີ້ແມ່ນຂັ້ນຕອນເພື່ອພັດທະນາຍຸດທະສາດການຄ້າ AI ຂອງທ່ານເອງ:

ການເກັບກໍາຂໍ້ມູນແລະການກະກຽມ

ການເກັບກຳຂໍ້ມູນ: ໄດ້ຮັບປະຫວັດສາດ ຂໍ້ມູນຕະຫຼາດ, ລວມທັງຂໍ້ມູນລາຄາແລະປະລິມານສໍາລັບຊັບສິນທີ່ທ່ານຕ້ອງການຊື້ຂາຍ. ນອກຈາກນັ້ນ, ເກັບກໍາຕົວຊີ້ວັດທາງດ້ານການເງິນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ (ຕົວຢ່າງ, ການເຄື່ອນຍ້າຍໂດຍສະເລ່ຍ) ແລະແຫຼ່ງຂໍ້ມູນພາຍນອກ (ຕົວຢ່າງ, ຄວາມຮູ້ສຶກຂ່າວຫຼືຕົວຊີ້ວັດເສດຖະກິດ).
ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນກ່ອນ: ເຮັດຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນໂດຍການເອົາ outliers ອອກ, ຕື່ມມູນຄ່າທີ່ຂາດຫາຍໄປ, ແລະແກ້ໄຂຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງ. ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຂໍ້ມູນຢູ່ໃນຮູບແບບທີ່ສອດຄ່ອງແລະຖືກກໍານົດເວລາຢ່າງຖືກຕ້ອງສໍາລັບການວິເຄາະ.
ວິສະວະກໍາຄຸນສົມບັດ: ສ້າງຄຸນສົມບັດໃຫ້ຂໍ້ມູນຈາກຂໍ້ມູນດິບ. ລັກສະນະເຫຼົ່ານີ້ສາມາດປະກອບມີຕົວຊີ້ວັດດ້ານວິຊາການ (ເຊັ່ນ: RSI ຫຼື MACD) ແລະຕົວຊີ້ວັດທີ່ມາຈາກການຈັບຕົວຂອງຕະຫຼາດ.

ຍຸດທະສາດການຄ້າ AI

ການຄັດເລືອກຕົວແບບ ແລະການຝຶກອົບຮົມ

ການເລືອກວິທີ: ເລືອກວິທີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ເຫມາະສົມໂດຍອີງໃສ່ຈຸດປະສົງການຊື້ຂາຍຂອງທ່ານ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເລິກເຊັ່ນເຄືອຂ່າຍ neural ອາດຈະຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການຮັບຮູ້ຮູບແບບທີ່ຊັບຊ້ອນ, ໃນຂະນະທີ່ຕົ້ນໄມ້ການຕັດສິນໃຈສາມາດສະຫນອງຄວາມໂປ່ງໃສໃນການຕັດສິນໃຈ.
ການຝຶກອົບຮົມແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບ: ຝຶກອົບຮົມຮູບແບບ AI ຂອງທ່ານໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດ. ເພີ່ມປະສິດທິພາບຕົວແບບໂດຍການປັບຄ່າ hyperparameters ແລະດໍາເນີນການກວດສອບຂ້າມເພື່ອຮັບປະກັນວ່າມັນໂດຍທົ່ວໄປດີກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ເຫັນ.

Backtesting ແລະການຈໍາລອງ

Backtesting Framework: ພັດທະນາລະບົບ backtesting ເພື່ອປະເມີນການປະຕິບັດຍຸດທະສາດຂອງທ່ານໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດ. ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຈໍາລອງວິທີການຍຸດທະສາດທີ່ຈະປະຕິບັດໃນອະດີດ.
ການທົດສອບຈໍາລອງ: ປະຕິບັດການຊື້ຂາຍເຈ້ຍຫຼືສະພາບແວດລ້ອມການຊື້ຂາຍແບບຈໍາລອງເພື່ອທົດສອບຍຸດທະສາດ AI ຂອງທ່ານໃນແບບສົດໆໂດຍບໍ່ມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່ທຶນທີ່ແທ້ຈິງ. ຂັ້ນຕອນນີ້ຊ່ວຍກວດສອບປະສິດທິພາບຂອງຍຸດທະສາດ ແລະກໍານົດຂໍ້ບົກພ່ອງທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນ.

ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງແລະຂະຫນາດຕໍາແຫນ່ງ

ກົດລະບຽບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ: ກໍານົດກົດລະບຽບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ, ລວມທັງລະດັບຢຸດການສູນເສຍແລະກໍາໄລ. ກົດລະບຽບເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບການປົກປ້ອງທຶນຂອງທ່ານແລະການຄຸ້ມຄອງການສູນເສຍທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນ.
ຂະໜາດຕຳແໜ່ງ: ກໍານົດຈໍານວນທຶນທີ່ຈະຈັດສັນໃຫ້ແຕ່ລະການຄ້າໂດຍອີງໃສ່ຄວາມທົນທານຕໍ່ຄວາມສ່ຽງຂອງທ່ານແລະອັດຕາສ່ວນລາງວັນຂອງຍຸດທະສາດ. ຂະຫນາດຕໍາແຫນ່ງຊ່ວຍຄວບຄຸມຜົນກະທົບຂອງການຊື້ຂາຍສ່ວນບຸກຄົນໃນຫຼັກຊັບຂອງທ່ານ.

ການນຳໃຊ້ ແລະການຕິດຕາມຕົວຈິງໃນໂລກ

ການປະຕິບັດ: ເມື່ອພໍໃຈກັບຜົນໄດ້ຮັບຂອງການທົດສອບແລະການຈໍາລອງຄືນ, ນໍາໃຊ້ຍຸດທະສາດການຄ້າ AI ຂອງທ່ານດ້ວຍຈໍານວນຂະຫນາດນ້ອຍຂອງທຶນທີ່ແທ້ຈິງ. ເລີ່ມຕົ້ນຂະຫນາດນ້ອຍເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງ.
ການຕິດຕາມເວລາຈິງ: ຕິດຕາມການປະຕິບັດຍຸດທະສາດຂອງທ່ານຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນສະພາບຕະຫຼາດສົດພຽງແຕ່ວິທີທີ່ bots ມັກ ລະຫັດ Ethereum ເຮັດ. ສັງເກດເບິ່ງຄວາມບ່ຽງເບນຈາກພຶດຕິກໍາທີ່ຄາດໄວ້ແລະກຽມພ້ອມທີ່ຈະປັບຕົວຕາມຄວາມຕ້ອງການ.

Iterate ແລະປັບປຸງ

ການທົບທວນປົກກະຕິ: ທົບທວນຍຸດທະສາດການຄ້າ AI ຂອງທ່ານເພື່ອປັບຕົວເຂົ້າກັບສະພາບຕະຫຼາດທີ່ມີການປ່ຽນແປງ. ຕະຫຼາດພັດທະນາ, ແລະສິ່ງທີ່ເຮັດວຽກຜ່ານມາອາດຈະຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການປັບຕົວເພື່ອໃຫ້ມີປະສິດທິພາບ.
ການປັບປຸງ: ສືບຕໍ່ປັບປຸງຮູບແບບ AI ຂອງທ່ານ, ກົດລະບຽບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ, ແລະຂະບວນການປະຕິບັດການຄ້າໂດຍອີງໃສ່ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ໄດ້ຮັບຈາກການຊື້ຂາຍໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ. ການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເປັນສິ່ງຈໍາເປັນສໍາລັບຄວາມສໍາເລັດໃນໄລຍະຍາວໃນການຊື້ຂາຍ AI.

ເພື່ອສົມທົບ

ການພັດທະນາຍຸດທະສາດການຄ້າ AI ຂອງທ່ານແມ່ນການເດີນທາງທີ່ຫນ້າຕື່ນເຕັ້ນໃນດ້ານການເງິນແລະເຕັກໂນໂລຢີ. ໃນຂະນະທີ່ມັນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການວາງແຜນທີ່ລະມັດລະວັງ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ແລະການຕິດຕາມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ຜົນປະໂຫຍດທີ່ມີທ່າແຮງແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນ. ໂດຍການໃຊ້ພະລັງງານຂອງ AI, ທ່ານສາມາດເສີມຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດຂອງການຊື້ຂາຍຂອງທ່ານ, ປັບຕົວເຂົ້າກັບການປ່ຽນແປງຂອງຕະຫຼາດ, ແລະການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຂໍ້ມູນຫຼາຍຂຶ້ນ. ບໍ່ວ່າທ່ານຈະເປັນພໍ່ຄ້າທີ່ມີລະດູການຫຼືຜູ້ໃຫມ່, ການປະສົມປະສານຂອງ AI ແລະການຊື້ຂາຍສະເຫນີເສັ້ນທາງທີ່ສົດໃສໄປສູ່ການບັນລຸເປົ້າຫມາຍທາງດ້ານການເງິນຂອງທ່ານໃນຕະຫລາດທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວໃນມື້ນີ້.