若何让AI进修量化交易从零开始不用教AI任何金融常识

1. 开始之前

在进入详细的步骤之前，让我们回顾一下我们的实验目标和资源。
我们有一个AI系统，它将学习如何进行量化交易，我们给了它10000 USDT的本金，而且我们没有供应任何金融知识。
这听起来像是一项具有寻衅性的任务，但也让我们有机会看看AI在没有领先知识的情形下是否能够学会赢利。

2. 数据的主要性

为了让AI学习量化交易，我们须要大量的历史市场数据。
这些数据将成为AI学习的根本，帮助它识别模式和趋势。
过去半年的数据是一个不错的出发点，但要确保数据的质量和可用性。
您可以从各种金融数据供应商获取这些数据，如Yahoo Finance、Alpha Vantage等。

3. AI模型的选择

选择一个适当的AI模型是关键的。
常日情形下，深度学习模型，特殊是循环神经网络（RNN）和是非时影象网络（LSTM）是用于韶光序列数据的空想选择。
这些模型能够捕捉数据中的繁芜关系和趋势。

4. 演习AI模型

演习AI模型是一个迭代的过程。
您须要将历史数据输入到模型中，并根据模型的输出来调度参数。
演习模型须要大量的打算资源和韶光，因此要有耐心。
同时，确保利用适当的评估指标来评估模型的性能，如回报率、夏普比率等。

为了勉励AI进行有利可图的交易，您可以设置褒奖机制。
每次AI赢利时，给予它一定的褒奖分数。
这可以是一个正向的反馈机制，帮助AI学习哪些策略是有效的。
相反，如果AI亏钱了，您可以施加一定的惩罚，减少其分数。
这将教导AI避免不良交易。

在AI进行量化交易时，风险管理至关主要。
您不肯望AI将全体本金全部用于一个交易，由于这会增加巨大的风险。
可以考虑设置最大风险百分比，确保AI在每次交易中不超过这个百分比。

一旦AI开始进行交易，您须要定期监控其表现。
这包括检讨其回报率、交易频率以及风险管理的实行情形。
根据监控结果，您可能须要调度模型的参数或策略。

一旦AI能够在仿照环境中表现良好，您可以考虑将其运用到真实市场中。
但在这之前，确保理解干系法规和合规性哀求，以避免违规操作。

通过以上步骤，您可以考试测验让AI学习量化交易，而无需为其供应金融知识。
这是一个有寻衅性的实验，但也有潜力带来良好的回报。
请记住，市场是不断变革的，没有一种策略是永久有效的。
因此，不断学习和优化是成功的关键。