最近在先进AI模型方面的突破正在重塑交易者进行跨资产分析的方式。结合GLM-4.7和Claude Code,我构建了一个扫描工具,能够同时识别不同资产类别的超额表现机会。工作流程首先由Claude绘制实现架构,建立多类别资产比较的框架。接下来,编码的函数执行系统性扫描——比较性能指标、跟踪波动性模式,并标记加密货币、股票、商品和另类资产中的相对强势位置。这种以规划为先、辅以AI辅助编码的结合方式,加快了从构想到执行的流程,使实时监控更广泛的投资组合相关性成为可能。关键的见解是:让AI先起草蓝图,然后编码逻辑,显著减少迭代周期,并提高识别真正Alpha信号与噪声的准确性。

查看原文
此页面可能包含第三方内容,仅供参考(非陈述/保证),不应被视为 Gate 认可其观点表述,也不得被视为财务或专业建议。详见声明
  • 赞赏
  • 5
  • 转发
  • 分享
评论
0/400
rugdoc.ethvip
· 01-12 01:57
老兄这套流程听着是行,不过真实跑起来能打败市场噪音吗?
回复0
SatsStackingvip
· 01-11 04:49
这套逻辑确实不错,不过真正的考验还是在实盘对吧...光扫描出来的信号靠谱吗
回复0
CryptoNomicsvip
· 01-11 04:44
老实说,这里的相关矩阵优化还算不错,但你基本上只是在自动化任何有能力的量化分析师手动完成的工作。真正的问题是:你是否真的捕捉到了市场微观结构的低效性,还是只是在拟合噪声?因为我看到的“阿尔法信号”中,90%都只是披着Claude输出外衣的存活偏差。
查看原文回复0
MetaMisfitvip
· 01-11 04:30
ngl这套流程听起来有点东西,但真实跑起来效果咋样?光说planning-first感觉还是有点虚
回复0
无常亏损收藏家vip
· 01-11 04:20
这工具确实猛,但我更好奇实战效果咋样?
回复0
交易,随时随地
qrCode
扫码下载 Gate App
社群列表
简体中文
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)