Comments 6
Весело было бы добавить ещё несколько random стратегий на этот же график, уверен без подписей мы бы не нашли отличий от ИИ.
Так в каком виде модели получали информацию о рынке? в промпте хотя бы история за последние дни/месяцы была? что за агент работал? какую информацию о прошлых сделках они получали?
Потому что если просто в промпте говорить сейчас цена такая то что делать, то будет тупой рандом.
upd. если ИИ не давать в руки больше денег и возможности манипуляций рынком и его участниками (например банить конкурентов или тупо придерживать их сделки перед своими сделки) то на большой дистанции в любом случае будет рандом
p.s. когда изучал вопрос, примерно лет 15 назад, в сообществе трейдеров было устойчивое мнение что боты анализирующие рынок нейросетями (без подробностей) давали устойчивый профит, но мизерный, т.е незначительно выше банковского вклада (речь про валютный рынок, не фьючерсы).. и само собой, речь не идет об извращениях с текстовыми ИИ, хотя сейчас анализ общественного настроения по текстам можно проводить быстрее именно благодаря им.
Я так понял, всем ИИ подавался одинаковый промпт типа
ALL BTC DATA
current_price = 106888.5, current_ema20 = 106942.498, current_macd = -144.889, current_rsi (7 period) = 53.387
In addition, here is the latest BTC open interest and funding rate for perps (the instrument you are trading):
Open Interest: Latest: 29708.97 Average: 29576.75
Funding Rate: 1.25e-05
Intraday series (by minute, oldest → latest):
Mid prices: [106957.5, 107085.0, 107066.0, 106949.0, 106873.5, 106720.5, 106532.5, 106483.0, 106670.0, 106888.5]
EMA indicators (20‑period): [107188.617, 107183.13, 107170.165, 107148.721, 107118.367, 107080.141, 107025.937, 106970.515, 106944.656, 106942.498]
MACD indicators: [-46.188, -45.036, -50.322, -62.026, -79.663, -101.588, -134.04, -163.284, -163.992, -144.889]
RSI indicators (7‑Period): [41.72, 48.444, 43.523, 38.048, 32.646, 28.077, 21.636, 19.903, 40.913, 53.387]
RSI indicators (14‑Period): [46.763, 50.032, 47.399, 44.347, 41.132, 38.201, 33.512, 32.131, 41.939, 48.895]
Longer‑term context (4‑hour timeframe):
20‑Period EMA: 109310.199 vs. 50‑Period EMA: 110281.984
3‑Period ATR: 1254.698 vs. 14‑Period ATR: 780.9
Current Volume: 4.942 vs. Average Volume: 4125.483
MACD indicators: [-402.83, -300.831, -202.811, -216.638, -215.429, -182.432, -364.301, -540.132, -641.742, -884.67]
RSI indicators (14‑Period): [46.385, 53.22, 54.445, 46.194, 47.083, 49.844, 35.645, 33.793, 36.63, 29.013]
Ответ выдавался типа
{"BTC": {"risk_usd": 584.47, "leverage": 5, "confidence": 0.78, "quantity": 0.55, "invalidation_condition": "4H close below 104000", "profit_target": 108222.51, "stop_loss": 105039.49, "justification": "", "coin": "BTC", "signal": "hold"} }
Мне кажется, все было устроено в рекламных целях. Ожидать реальной торговли в таких условиях - ну такое. ИИ от Китая действительно сначала удвоили капитал, потому что угадали с трендом, но потом, когда тренд сменился, вернулись практически к исходному депозиту. Подбрасывайте монетку - результат будет тот же: постепенный слив на длительном интервале.
Ну подавать все чисто промптом глупо для теста. Я думаю тут должен крутиться граф, множество mcp-тулзов, внешняя память и модели должны сами собирать и анализировать информацию, а потом уже решать открывать ли сделки(или сидеть на заборе). На langgraph подобные воркфлоу создать несложно(вероятно, даже в графических конструкторах агентов можно, сам не пользовался).
Интересно, они реальными деньгами пользуются или на тестовом счете циферки туда-сюда меняют?
Только Qwen3 и DeepSeek V3.1 заработали на криптовалютах. ИИ из США в огромном минусе