Fire Wheel 100X AI
FireWheel 100X AI —— Système quantitatif de capture de tendance ultime
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Objectif de stratégie
Identifier avec précision les marchés de tendance, utiliser un effet de levier extrême et l'extension des profits flottants pour réaliser une croissance exponentielle de 100 $ à 10 000 $
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Code de programmation de haute qualité
Transformer les stratégies de trading en code de programme de haute qualité grâce à une programmation efficace
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Avantages principaux
Utiliser l'apprentissage par renforcement profond (DRL) et le suivi d'intelligence de momentum pour sélectionner automatiquement les instruments de trading avec le plus grand potentiel d'explosion
Hun Tian Silk 1%
Hun Tian Ling 1% —— Doux mais fort, croissance stable, miracle de composition de 1% par jour !
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Trading de couverture multi-actifs
Combiner devises, matières premières, indices et autres actifs pour diversifier les risques de marché
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Fonctionnement parallèle multi-stratégies
Intégrer le suivi de tendance, la régression moyenne, le trading d'arbitrage pour s'adapter à différents environnements de marché
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Fonctionnement stable de gros capital
Contrôler le drawdown grâce à un faible effet de levier + entrée par lots, assurant des rendements stables
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Contrôle des risques dynamique intelligent
Adopter un système de contrôle des risques IA pour ajuster automatiquement les positions et les ratios de couverture, assurant la sécurité du capital
Introduction à la logique de sélection IA
1
Collecte et analyse de données multidimensionnelles
Le système IA collecte en temps réel des données de marché massives, incluant les prix historiques, le volume, les flux de capitaux, le sentiment du marché, les événements d'actualité et d'autres informations multidimensionnelles. Grâce à la technologie de traitement du langage naturel (NLP), analyser les données non structurées telles que les actualités, les médias sociaux et les annonces pour capturer les changements de sentiment du marché.
2
Sélection de modèles d'apprentissage automatique
Construire des modèles de sélection dynamiques basés sur des algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé. Entraîner les modèles avec des données historiques pour identifier les opportunités de profit à haute probabilité et sélectionner des cibles conformes aux objectifs de stratégie (comme les actions, les contrats à terme, les cryptomonnaies, etc.)
3
Notation des risques dynamique et optimisation
Effectuer une évaluation des risques en temps réel pour chaque cible, en considérant de manière exhaustive des facteurs tels que la volatilité, la liquidité, la corrélation. Ajuster dynamiquement les poids de sélection grâce à l'apprentissage par renforcement pour assurer des rendements maximums tout en contrôlant les risques.
4
Environnement de marché adaptatif
Les modèles IA peuvent automatiquement changer les stratégies de sélection selon les environnements de marché (marché haussier, marché baissier, marché latéral). Grâce à la surveillance du marché en temps réel, ajuster rapidement la logique de sélection pour assurer une performance de stratégie stable sous différentes conditions de marché.
Données de drawdown et de risque
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Collecte et analyse de données multidimensionnelles
Le système IA collecte en temps réel des données de marché massives, incluant les prix historiques, le volume, les flux de capitaux, le sentiment du marché, les événements d'actualité et d'autres informations multidimensionnelles. Grâce à la technologie de traitement du langage naturel (NLP), analyser les données non structurées telles que les actualités, les médias sociaux et les annonces pour capturer les changements de sentiment du marché.
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Sélection de modèles d'apprentissage automatique
Construire des modèles de sélection dynamiques basés sur des algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé. Entraîner les modèles avec des données historiques pour identifier les opportunités de profit à haute probabilité et sélectionner des cibles conformes aux objectifs de stratégie (comme les actions, les contrats à terme, les cryptomonnaies, etc.)
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Notation des risques dynamique et optimisation
Effectuer une évaluation des risques en temps réel pour chaque cible, en considérant de manière exhaustive des facteurs tels que la volatilité, la liquidité, la corrélation. Ajuster dynamiquement les poids de sélection grâce à l'apprentissage par renforcement pour assurer des rendements maximums tout en contrôlant les risques.
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Environnement de marché adaptatif
Les modèles IA peuvent automatiquement changer les stratégies de sélection selon les environnements de marché (marché haussier, marché baissier, marché latéral). Grâce à la surveillance du marché en temps réel, ajuster rapidement la logique de sélection pour assurer une performance de stratégie stable sous différentes conditions de marché.
