Quantification intelligente-AlphaGo dans la blockchain

Le 27 janvier 2016, AlphaGo, un robot d'intelligence artificielle développé par la société DeepMind de Google, a battu pour la première fois un joueur de Go professionnel sans handicap. Après avoir successivement battu le joueur champion sud-coréen Lee Sedol, le joueur champion chinois Ke Jie et une équipe de cinq champions du monde de Go, AlphaGo est devenu célèbre.


La question de savoir si AlphaGo peut représenter la direction du développement des ordinateurs intelligents est encore controversée, mais son apparition montre au moins que l'informatique est entrée dans l'ère des nouvelles technologies de l'information. Les grandes données, les grands calculs et les grandes décisions qui sous-tendent AlphaGo réduisent subtilement l'écart qui le sépare de l'intelligence humaine.


En tant que frontière des nouvelles technologies, le domaine de la blockchain comprend de nombreuses technologies informatiques émergentes. En plus de la construction professionnelle et énorme de la technologie sous-jacente, les services de blockchain que les utilisateurs peuvent expérimenter le plus intuitivement sont ses diverses applications au niveau de base. Dans le domaine de la blockchain, diverses formes et fonctions de transaction sont également des applications étendues des nouvelles technologies informatiques.


AlphaGo dans le secteur de la crypto-monnaie : La quantification de l'IA

Dans le trading traditionnel, les gens ont l'habitude de formuler des stratégies de trading en se basant sur l'expérience ou les habitudes de trading passées, ce qui semble raisonnable ; mais le marché est en constante évolution, et les "bases de données" personnelles ne sont inévitablement pas assez complètes. Associée à la domination de la "puissance cachée" du marché, la stratégie de trading originale et confiante ne peut maintenir un taux de gain stable.


En général, lorsque les conditions du marché sont stables, les stratégies de trading subjectives peuvent souvent jouer un bon rôle, mais lorsqu'elles sont confrontées à des fluctuations du sentiment du marché ou à des conditions de marché unilatérales, les stratégies des traders seront affectées par de nombreux facteurs, ce qui entraînera finalement une perte de revenus. Les gens peuvent sentir qui achète et vend sur le marché, mais il est difficile de suivre les règles de trading connues, notamment l'influence du sentiment FOMO, et ensuite faire des erreurs dans les stratégies de trading.


Par rapport aux transactions traditionnelles, AI quant est comme AlphaGo dans l'industrie de la crypto peut donner un taux de gain élevé et un taux de gain.


La quantification AI, généralement aussi appelée trading automatisé, fait référence à l'utilisation de modèles techniques avancés pour remplacer les jugements subjectifs humains, ce qui réduit considérablement l'impact des fluctuations du sentiment des investisseurs, et évite de faire des non-déterminations lorsque le marché est extrêmement enthousiaste ou extrêmement pessimiste. Dans le domaine des devises numériques, il existe de nombreuses formes de trading quantitatif, telles que l'arbitrage inter-plateformes, le trading de tendance, la couverture, le trading de grille, etc.

En tant que forme de trading quantitatif fréquemment utilisée, le grid trading est assez représentatif. Pour faire simple, il s'agit d'une méthode de trading à court terme qui utilise une grille pour capturer les fluctuations de prix. Tant que le prix touche la grille, il achète ou vend automatiquement une certaine quantité de monnaie numérique. Ces opérations sont basées sur le modèle. La méthode de trading pour la prise de décision basée sur les résultats d'exploitation présente les caractéristiques de discipline, de système, d'arbitrage et de probabilité de gain. C'est le signe d'un marché de trading mature.

Superordinateur VS trader professionnel


Le travail d'un trader est passionnant. Les traders professionnels désirent souvent la volatilité parce qu'ils ne peuvent pas gagner de l'argent sans elle, ou qu'ils ne peuvent pas utiliser leurs talents de trader professionnel. Ils ont des compétences de trading extrêmement élevées. En même temps, les traders ont aussi des styles différents. Certains privilégient les rendements stables, d'autres préfèrent les investissements risqués.

Cependant, le manque de stratégies de trading de haute qualité, l'incapacité à capturer le marché du trading en temps opportun, et l'incapacité à maintenir des revenus de trading stables pendant une longue période affectent la psychologie de trading des traders en permanence, ce qui les empêche de toujours se concentrer sur les stratégies de trading, et le marché turbulent du trading est également Il ne leur laissera pas trop de temps de respiration, ce qui n'est évidemment pas faisable en termes d'investissement à long terme.


L'émergence du trading quantitatif vient de résoudre ce dilemme. Les traders peuvent utiliser cet outil de modélisation mathématique pour formuler facilement des stratégies de trading, réalisant ainsi des avantages considérables en matière de trading. Cela s'explique principalement par le fait qu'il évite efficacement les préjugés humains lors de la formulation et de la mise en œuvre des stratégies de trading, et qu'il peut toujours récolter des rendements plus élevés sans être affecté par la conscience subjective des gens.


Le trading quantitatif présente également des risques potentiels, comme la vulnérabilité aux interruptions de réseau, l'absence de mesures de contrôle des risques et des données historiques incomplètes. Heureusement, les inconvénients susmentionnés ne sont pas des problèmes tenaces. Une plateforme de trading de haute qualité, dotée d'un bon réseau et d'un bon support technique, peut éviter efficacement ces inconvénients.


Comment jouer à la stratégie quantitative de l'IA sur Gate.io ?


Le centre de trading quantitatif en ligne de Gate.io a pour but d'aider les utilisateurs à réaliser facilement le trading quantitatif des actifs numériques, en fournissant une grande bibliothèque de stratégies quantitatives pour les novices et les utilisateurs professionnels ; en même temps, il peut également aider les utilisateurs à utiliser divers modèles quantitatifs pour automatiser, stabiliser et programmer strictement. Il peut surmonter le biais cognitif causé par le jugement manuel.


À l'heure actuelle, le système de stratégie quantitative IA de Gate.io comprend deux domaines stratégiques : le trading de grille et le suivi des signaux CTA, ainsi que des fonctions pratiques telles que le trading de copie en un clic et le backtesting de données.


Le trading de grille est divisé en grille spot et grille contractuelle, et l'investissement total a dépassé 900 millions de dollars US. AI Smart Grid effectue un backtesting sur la base des données historiques des 7 derniers jours, et calcule automatiquement les paramètres de grille ayant le taux de retour le plus élevé : prix limite supérieur, prix limite inférieur, et nombre de grilles. Les utilisateurs n'ont qu'à sélectionner la proportion du montant de l'investissement et à cliquer pour créer une stratégie AI, puis vous créerez votre propre stratégie de trading sur grille.

Le suivi des signaux CTA comprend des stratégies telles que MACD, MACD-RSI, double moyenne mobile, double moyenne mobile-RSI, et des indicateurs personnalisés. Parmi eux, l'utilisation de la combinaison des indicateurs MACD et RSI et la combinaison des moyennes mobiles doubles et des indicateurs RSI peuvent prédire efficacement les tendances futures du marché et saisir plus précisément les opportunités de trading.


Le trading de copie en un clic, permet aux utilisateurs de choisir des transactions de stratégie quantitative de traders de confiance sur la base d'un examen complet de facteurs tels que le taux de rendement annualisé, le rendement total et la durée d'exécution de la stratégie. Le système copiera et exécutera automatiquement la stratégie du trader pour aider les utilisateurs à obtenir un taux de rendement cible identique à celui des investisseurs professionnels. Le créateur initial de la stratégie copiée peut également bénéficier d'une participation aux bénéfices de 5 %. Plus il y a d'adeptes, plus le profit est élevé.


Fonction de back-testing, back-testing selon différentes stratégies quantitatives et périodes de temps définies par l'utilisateur, les résultats du back-testing afficheront les données complètes de la transaction dans le cadre de la stratégie et de la période de temps, y compris le profit total, le profit et la perte maximum, le pourcentage de retracement maximum, etc. L'utilisateur peut effectuer un back-test avant d'exécuter la stratégie, et utiliser le résultat du back-test comme référence pour juger de la faisabilité de la stratégie.

Essayez la stratégie quantitative AI immédiatement


La stratégie quantitative AI de Gate.io repose essentiellement sur des statistiques de données intelligentes et des transactions programmatiques par le biais de modèles mathématiques scientifiques. La riche bibliothèque de stratégies convient aux utilisateurs novices, aux utilisateurs ordinaires et aux utilisateurs professionnels. Elle contourne les défauts naturels des erreurs de décision personnelles. Les utilisateurs peuvent choisir librement d'utiliser des stratégies, se référer et suivre un grand nombre de stratégies de trading professionnelles, et peuvent facilement obtenir des avantages quantitatifs considérables sur la base d'une utilisation correcte des stratégies quantitatives intelligentes.


Auteur : Jacky.S, Chercheur Gate.io

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