나는 ChatGPT Cardano의 가격을 물었고 그것이 나에게 준 거래 조언은 다음과 같습니다.

부인 성명: 제시된 정보는 금융, 투자, 거래 또는 기타 유형의 조언을 구성하지 않으며 전적으로 작성자의 의견입니다.

2023년 3월 14일, OpenAI 발표 지금까지 가장 새롭고 똑똑한 봇의 출시. 채팅GPT 4.0은 버전 3.5보다 다수 방법의. 그러나 3.5 봇도 우리에게 유리하게 사용될 수 있습니다. 봇은 기술적 분석에 초점을 맞춘 거래자에게 무엇을 기여할 수 있습니까?

이 봇은 다양한 도구 및 가격 조치 개념에 대한 정보를 설명하고 제시하는 데 유용한 것으로 입증되었습니다. 메시지가 표시되면 RSI에서 Bollinger 밴드에 이르기까지 트레이더가 사용하는 많은 일반적인 지표의 계산과 사용법 및 해석을 설명할 수 있습니다. 또한 엘리엇 파동 이론의 원리를 사용하여 시장 분석을 시작하는 방법에 대한 가이드를 사용자에게 제공할 수 있습니다. 자체적으로 고급 개념을 지도할 수는 없지만 유용한 조수가 될 수 있습니다.

ChatGPT의 한 가지 주요 제한 사항은 라이브 데이터에 대한 액세스 부족입니다. 이는 봇이 실시간 가격 또는 시장의 기타 관련 데이터 포인트와 같은 현재 정보를 분석할 수 없음을 의미합니다. 빠르게 관심을 끌기 시작하는 주제에 대한 경고 봇으로 사용할 수 없으며 암호 화폐 시장에서 로우 캡 코인에 대한 상당한 구매량에 대응할 수 없습니다. 그러나 초보자 트레이더가 전략을 제시할 수 있도록 TradingView 지표를 함께 연결하는 데 사용할 수 있습니다.

ChatGPT의 도움을 받아 기본적인 인트라데이 전략 수립

TradingView 인디케이터 조합을 사용하여 다양한 타임프레임에서 거래할 수 있는 무한한 전략을 제시할 수 있습니다. 유일한 제한은 지표에 대한 사용자의 상상력과 친숙성입니다. ChatGPT가 Cardano와 같은 자산 가격에 대한 데이터를 기반으로 예측을 내놓을 가능성은 낮습니다. 반면 AMBCrypto가 개발한 AI 모델은 가능합니다.

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나는 GPT를 위한 매우 간단한 작업으로 시작했습니다. RSI와 이동 평균을 가져와 함께 사용하여 일중 거래자를 위한 매수 및 매도 신호를 생성하는 것입니다. 몇 번의 시도 요청 후 범위가 좁혀졌습니다. RSI가 50 이상일 때만 매수하고 피보나치 수 13과 21을 이동 평균 기간으로 사용하십시오. 봇이 제시한 응답은 다음과 같습니다.

그리고 동일한 PineScript 코드.

출처: OpenAI

Cardano 차트에서 ChatGPT가 내놓은 전략을 테스트했습니다. 포인트는 봇의 도움을 받아 두피 거래 신호를 생성하는 것이었기 때문에 2분의 시간 프레임을 사용했습니다. 결과는 다음과 같습니다.

출처: TradingView의 ADA/USDT

롱 포지션은 RSI가 50 이상일 때만, 숏 포지션은 RSI가 50 미만일 때만 취했습니다. 포지션 진입 후 RSI가 진입 중 반대 방향으로 중립 50을 교차하면 거래가 종료되었습니다. 기세가 바뀌었다.

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많은 장소가 결정적이지 않은 항목을 제공했지만 더 유리한 항목은 위의 차트에 강조 표시되어 있습니다. 거래의 실제 실현된 R:R은 청록색으로 표시됩니다.

10시간 내에 이 전략은 이론적으로 +8.98R을 산출할 수 있는 신호를 생성했습니다. 그러나 이러한 결과는 선별된 것입니다. 위의 차트에는 특히 가격이 횡보하는 시간에 시스템이 제안한 다른 많은 항목이 표시됩니다. 여기에서 여러 거래 항목은 거래 수수료도 쌓이기 시작하면서 휴식 시간이나 약간의 손실로 종료되었을 것입니다.

좋은 거래자와 나쁜 거래자를 구분하는 것은 무엇입니까?

계속해서 서로 다른 지표를 함께 사용하고 입력 값을 변경 및 조정하고 신호를 백테스팅할 수 있습니다. 그러나 우리는 위험 관리 방향으로 나아갈 것입니다. 위험 관리는 상인과 도박꾼을 구분하는 것입니다. 또한 트레이더가 거래 중에 느낄 수 있는 감정을 약화시키는 데 도움이 됩니다. 두려움은 상인이 감당할 수 있는 것보다 더 많은 위험을 감수했을 때 거의 항상 발생합니다. 이는 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

백 테스트는 차치하고 수익성 있는 거래자는 손실을 제한할 수 있어야 합니다. 각 트레이더는 확률적으로 계속해서 거래 손실을 보게 될 것입니다. 위험 관리 ChatGPT의 일부 핵심 요소는 다각화, 포지션 크기 조정, 손절매 주문, 위험 보상 비율 및 위험 허용 범위였습니다. 암호화폐는 변동성이 큰 시장이기 때문에 다양화가 필요합니다. 자산은 대부분 비트코인과 양의 상관관계가 있습니다. 이는 투자자가 자금의 소수만을 암호화 자산에 할당할 수 있음을 의미하며, 이는 5%에서 50% 사이입니다. 암호화폐에 순자산을 보유하는 것은 매우 위험합니다.

손절매 주문은 거래 아이디어를 무효화하는 수준의 주문입니다. 그들은 자동으로 실행되며 가격이 미리 결정된 수준에 도달하면 거래자가 손실 포지션을 종료하는 방식으로 설정됩니다. 이 수준은 기술적 분석에 의해 결정될 수 있습니다. 해당 거래 중 손실된 자본은 이상적으로 전체 계정 크기의 3% 미만입니다. 하지만 왜? 거래할 때마다 계정 규모의 상당 부분을 위험에 빠뜨리는 거래를 하면 안 되는 이유는 무엇입니까?

시장의 나쁜 행진은 거래 계좌를 파괴해서는 안됩니다

원천: NewTraderU

첨부된 차트는 30%의 승률을 가진 트레이더가 100번의 거래 시퀀스 내에서 8번의 거래 연속 패배를 보장(100% 확률)한다는 것을 보여줍니다. 거래자가 각 거래에서 시작 계정 크기의 10%를 위험에 빠뜨리고 8연속 손실을 입으면 80% 감소합니다. 거래 시스템이 망가진 것은 아니지만 확률이 당신의 이익을 망칠 것입니다. 트레이딩은 결승선을 향한 단거리 달리기가 아니라 가장 큰 적이 바로 두려움과 탐욕인 자기 자신인 고통스러운 마라톤입니다.

살아남으려면 거래당 위험에 처한 자본의 양은 연패를 견딜 수 있어야 하며 이는 승률을 기반으로 합니다. 당신이 취하는 거래가 3:1 또는 4:1 위험 보상으로 훌륭하더라도 시장이 당신의 숫자를 가지고 있는 것처럼 보일 때 당신의 자본을 보호하는 데 많은 도움이 되지 않습니다.

따라서 거래당 1% 또는 3% 이하의 위험을 감수하는 것이 장기적으로 성공할 가능성이 훨씬 더 높습니다. 이익은 빠르지 않을 수 있지만 나타날 것입니다. 그리고 각 거래가 당신을 성사시키거나 망가뜨리지 않기 때문에 거래의 감정적 측면도 그 강도를 잃을 것입니다.

R 이해: R 및 트레이더가 손익분기점에 도달했을 때 계산

$1000 상당의 계정이 있다고 가정해 보겠습니다. 우리는 거래당 1% 이하의 손실을 보기로 결정했습니다. 즉, 각 거래 손실은 전체 규모의 10달러 또는 1%에 불과합니다. 한편, 우리의 성공적인 거래는 $20 또는 $30 또는 기타 금액을 벌 수 있습니다. 거래가 완료될 때 얻은 보상에 대한 위험을 감수한 자본의 비율을 위험-보상 또는 R:R이라고 합니다. 일반적으로 거래자는 3:1 비율을 목표로 합니다. 즉, 거래당 1%를 잃을 의향이 있지만 계정 규모의 3%를 얻으려고 합니다.

트레이더는 100% 성공하지 못할 가능성이 높습니다. 시간의 약 30%가 맞다면 여전히 수익성이 있을 수 있습니다. 승률이 5%인 트레이더도 장기적으로 수익을 낼 수 있습니다. 3:1 RR 거래만 하는 트레이더는 성공해야 합니다(1-(3/(3+1))*100, 즉 25%의 경우 손익분기점에 도달해야 합니다. 시간은 20:1의 RR로 거래만 하면 됩니다.(1-(x/x+1))*100=5, x에 대해 풀면 20이 됩니다.

거래자가 3R 거래를 찾고 해당 거래를 할 건전한 이유(예: 기술적 분석 또는 기본 분석 기반)가 있고 거래의 25% 이상에서 성공하면 수익성 있는 거래자가 됩니다.

Trade Journal을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

성가신 대수학은 제쳐두고 트레이더는 승률을 어떻게 추적합니까? 가장 일반적인 솔루션은 거래 저널입니다. 트레이더가 각 거래와 거래에서 얻은 통찰력을 기록할 수 있는 장부입니다. ChatGPT는 이러한 목적을 위한 기본 템플릿을 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.

출처: OpenAI

이 템플릿에서 우리는 수행된 거래의 R:R, 성공률, 트레이더가 거래를 시작하고 종료하는 이유를 볼 수 있습니다. 트레이더는 같은 실수를 반복하지 않도록 자신의 감정을 기록할 수도 있습니다. 저널을 사용하여 시장에서 우위를 점할 수도 있습니다.

이것은 어떤 종류의 거래가 귀하에게 가장 자주 작동하는지에 대한 정보를 의미합니다. 길거나 짧습니까? 길다면, M5와 M15 모두에서 RSI>50인 것이 당신이 거래에 더 많은 성공을 가져다주는 것처럼 보이기 때문에 긴 포지션을 취하기 전에 확인하고 싶은 또 다른 요소가 될 수 있습니까?

거래 당 위험 자본 계산

저널을 구현하면 이러한 질문과 더 많은 질문에 답할 수 있습니다. ChatGPT 봇이 만드는 데 도움이 되는 또 다른 도구는 위치 크기 계산기입니다. 우리는 이미 R:R을 보았고 저널을 통해 성공률을 결정할 수 있습니다. 이전에 제시된 확률 차트를 기억해 봅시다. 승률이 60%라도 100번의 거래 범위 내에서 연속 4번의 연속 패배 거래를 볼 확률은 92%입니다.

따라서 요구 사항은 각 거래 설정에 대해 1% 또는 3% 또는 그 사이의 위험을 감수하는 것입니다. 이를 계산하는 데 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 저는 ChatGPT에게 위치 크기를 계산하는 데 도움이 되는 몇 가지 코드를 제시해 달라고 요청했습니다. 아래에는 봇이 생성한 일부 코드가 표시되어 있습니다. 입력 프롬프트는 계정 크기, 사용된 레버리지, 위험 임계값 및 손절매 거리여야 합니다.

출처: OpenAI

계정 크기가 $1000이고 위험 임계값이 5%이고 손절매 비율 거래 거리가 6%라고 가정해 보겠습니다. 사용된 레버리지는 10배입니다. 필요한 개시 증거금은 다음과 같이 계산됩니다.

마진 = (1000 * 0.05) / (0.08 * 10) = $62.5.

현물 거래자의 경우 활용되는 레버리지는 1x입니다.

ChatGPT는 전문 트레이더에게 정확히 얼마나 유용한가요?

Rootstrap의 ML 리드 겸 선임 데이터 과학자인 Mikaela Pisani에게 질문했습니다. 그녀는 빅 데이터 개발 및 인공 지능 전문가이며 그녀의 대답은 다음과 같습니다.

“거래자는 ChatGPT를 도구로 사용하여 주식 시장에 대한 추천을 받을 수 있습니다. 챗봇을 통해 주식 거래의 기초를 배울 수 있어 초보 트레이더에게 가장 유용할 것 같습니다. 고급 트레이더는 통찰력을 수집하고 더 빠르게 의사결정을 내리는 도구로 사용할 수 있지만 제공된 데이터를 기반으로 산출물을 제공한다는 점에서 한계가 있습니다(현재 훈련 데이터는 2021년까지임).”

이 기사의 앞부분에서 강조했듯이 실시간 거래에서 봇의 사용은 심각하게 축소됩니다. 그러나 알고리즘 거래에 대한 봇의 영향은 어떻습니까?

“거래자에게 ChatGPT의 주요 약점인 데이터 제한 외에도 시장이 이러한 AI 도구를 흡수하여 자동화 및 거래 알고리즘의 개선된 결과를 통해 시장의 효율성을 개선하기 때문에 거래자에게 이점은 매우 짧은 시간입니다.

이런 식으로 우리는 ChatGPT가 최초의 고주파 거래 플랫폼과 유사한 영향을 미칠 가능성이 있다고 볼 수 있습니다. 즉, 초기 거래자에게 잠재적인 이점을 제공하지만 빠르게 시장 표준의 일부가 되고 있습니다.”

따라서 트레이더는 ChatGPT만으로는 시장에서 지속적인 우위를 점할 수 없을 것입니다. 그러나 여행을 막 시작하는 트레이더에게 도구를 제공하는 것은 환상적일 수 있습니다. 신규 거래자는 봇을 사용하여 이전보다 훨씬 빠르게 거래 도구를 탐색할 수 있습니다. 기본적인 위험 관리에 대한 이해도 도움이 될 것입니다.

이것은 AMBCrypto 영어의 번역입니다.