ChatGPT 交易策略獲得 19527% 利潤(完整教程)
2025-01-05 00:194 分鐘 閱讀
內容介紹
在這段影片中,創作者分享了他們請求 ChatGPT 制定一個旨在將 100 美元快速增長到 10,000 美元的交易策略的過程。 重點包括專注於波動性資產並採用技術分析等技術。 介紹者概述了一個特定的基於 AI 的交易策略,該策略利用指標來最大化收益並降低風險。 這包括使用機器學習方法和多個指標,例如 EMA 彩帶和相對強弱指數 (RSI) 來確認信號。 創作者強調透過 100 次交易對策略進行回測的重要性,最終實現了賬戶餘額的顯著增加。 影片以呼籲行動結束,針對對更多加密貨幣策略感興趣的觀眾。關鍵信息
- 講者要求聊天 GPT 提供一個快速將 100 美元變成 10,000 美元的交易策略。
- Chat GPT 提供了建議,包括專注於高波動性的資產和使用技術分析。
- 演講者旨在透過請求一個具體的基於人工智慧的交易指標代碼來完善策略。
- 所制定的策略包括詳細的說明,以及在三分鐘時間框架下以以太坊價格進行測試的範例。
- 這個策略利用了三個免費的交易視圖工具,特別提到基於機器學習的K-N分类演算法。
- K-N算法分析歷史市場數據以預測未來的價格變動,並且是更廣泛交易策略的一部分。
- 這個策略包括根據指標的表現來進行買入和賣出的信號。
- 演講者強調了回測策略的重要性,以衡量其在 100 次交易中的有效性。
- 回測結果顯示,初始帳戶餘額從100美元增長到約19,527美元,經過100筆交易。
- 建議每一筆交易風險設定為5%以達到更快的成長,並附上管理止損以及針對風險與獎勵之間的目標的說明。
時間軸分析
內容關鍵字
交易策略
這段視頻討論了一種使用ChatGPT開發的交易策略,通過專注於技術分析將100美元轉換為10,000美元,特別針對高度波動的資產。它強調成功交易所需的具體標準。
基於人工智能的交易指標
介紹了一種先進的基於人工智能的交易指標,該指標從歷史市場數據中學習,以預測未來的價格變動。視頻涵蓋其在交易策略中的應用,包括與以太坊價格數據的使用。
技術指標
腳本詳細闡述了交易策略中各種技術指標,包括用於分類的K最近鄰居(KNN)和用於趨勢識別的EMA帶。
風險管理
風險管理是交易策略的重要方面,提供了有關設置止損水平和利潤目標的具體建議,以減輕潛在損失,同時最大化收益。
入場條件
詳細討論了長期和短期交易的入場條件,重點關注價格變動相對於主要指標和市場條件。
回測結果
回測結果顯示,所提議的策略在100次交易中有效地將最初的投資從100美元提高到19,527美元,突顯了其潛在有效性,儘管具有較高的風險特徵。
相對強弱指標(RSI)
RSI被提出作為交易策略中的第二確認工具,在做出交易決策時提供有關市場條件的洞察。
測試與實施
強調了紙上交易的重要性,以完善策略執行而不冒實際資金的風險,確保全面理解市場動態。
相關問題與答案
這個交易策略的主要目標是什麼?
主要目標是在最短的時間內將100美元轉變為10,000美元。
有什麼交易提示?
提示包括專注於高度波動的資產並使用技術分析。
這個策略中討論了什麼類型的交易指標?
這個策略包括三個交易指標:基於機器學習的策略、EMA帶和相對強弱指數(RSI)。
機器學習交易策略是如何運作的?
機器學習策略分析歷史市場數據,根據數據中的模式來預測未來價格運動的方向。
長倉交易的進場條件是什麼?
長倉交易的進場條件包括:價格必須收於200 EMA之上,帶必須在200 EMA之上,且價格必須回撤進入帶內而不收於長期EMA之下。
在策略中調整RSI的目的為何?
RSI被調整得更敏感,以便能夠提供更多有效的交易進場機會。
EMA帶幫助識別什麼?
EMA帶幫助識別市場中趨勢的方向和強度。
在獲利達到四分之一後,應該對止損做什麼?
在獲利達到四分之一後,止損應該移動到平倉價。
對每筆交易的風險有什麼建議?
是的,建議在每筆交易中風險帳戶的五 percent,適合那些希望快速增長小額帳戶的人。
在用實際資金實施策略之前應該做什麼?
在使用實際資金之前,重要的是在模擬帳戶上進行前測,以驗證策略。
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