ChatGPT Cardano の価格を尋ねたところ、得られた取引アドバイスは次のとおりです。

免責事項: 提示された情報は、金融、投資、取引、またはその他の種類のアドバイスを構成するものではなく、もっぱら筆者の意見です。

2023 年 3 月 14 日、OpenAI 発表した これまでで最もスマートな最新ボットのリリースです。 チャットGPT 4.0 はバージョン 3.5 よりも優れています。 多数 方法の。 ただし、3.5 ボットでも有利に使用できます。 ボットは、テクニカル分析に重点を置いているトレーダーに何を提供できますか?

このボットは、さまざまなツールや価格アクションの概念に関する情報を説明および提示するのに役立つことが証明されました。 プロンプトが表示されると、RSI からボリンジャー バンドに至るまで、トレーダーが使用する多くの一般的なインジケーターの計算と使用法と解釈を説明できます。 また、エリオット波動理論の原則を使用して市場分析を開始する方法に関するガイドをユーザーに提供することもできます。 それ自体で高度な概念を指導することはできませんが、便利なアシスタントになることができます。

ChatGPT の主な制限の 1 つは、ライブ データにアクセスできないことです。 これは、ボットがライブ価格やその他の市場の関連データ ポイントなどの現在の情報を分析できないことを意味します。 トピックが急速に勢いを増し始めた場合のアラートボットとして使用することも、暗号市場での低キャップコインの大量の購入に対応することもできません. ただし、初心者トレーダーが戦略を考え出すために、TradingView インジケーターをつなぎ合わせるために使用できます。

基本的な日中戦略の考案にChatGPTの助けを借りる

TradingView インジケーターの組み合わせを使用して、さまざまな時間枠で取引する無限の戦略を思いつくことができます。 唯一の制限は、ユーザーの想像力とインジケーターへの精通です。 Cardano などの資産の価格のデータに基づいて、ChatGPT が予測できる可能性は低いです。 一方、AMBCrypto が開発した AI モデルは可能です。

読む カルダノの [ADA] 価格予測 2023-24

GPT のかなり単純なタスクから始めました。RSI と移動平均を取り、それらを一緒に使用して、日中のトレーダーの売買シグナルを生成します。 いくつかの試行的なリクエストの後、範囲が絞り込まれました。 RSI が 50 を超える場合にのみ購入し、フィボナッチ数 13 と 21 を移動平均期間として使用します。 ボットが提示した応答は次のとおりです。

そして、同じための PineScript コード。

出典：OpenAI

ChatGPTが思いついた戦略をCardanoチャートでテストしました。 要点は、ボットの助けを借りてスカルプ トレード シグナルを生成することだったので、2 分の時間枠が使用されました。 結果は次のとおりです–

出典: TradingView の ADA/USDT

ロング ポジションは RSI が 50 を超える場合にのみ、ショートは RSI が 50 を下回る場合にのみ行われます。ポジションにエントリーした後、RSI がエントリー時とは反対の方向にニュートラル 50 を横切った場合、トレードはクローズされました。勢いが変わった。

あなたのポートフォリオはグリーンですか？ を確認してください カルダノ利益計算機

多くの場所で優柔不断なエントリーがありましたが、上のチャートではより有利な場所がハイライトされています。 実際に実現した R: トレードの R はシアンで表示されます。

この戦略は 10 時間で、理論的には +8.98R を生成できるシグナルを生成しました。 ただし、これらの結果は厳選されたものです。 上のチャートには、特に価格が横向きに取引されていた時間帯に、システムが提案した他の多くのエントリが表示されていました。 ここでの複数の取引エントリは、損益分岐点またはわずかな損失で終了し、取引手数料も積み上がり始めます。

良いトレーダーと悪いトレーダーの違いは何ですか?

さまざまな指標をまとめて、入力値を変更および微調整し、シグナルをバックテストすることは可能です。 ただし、リスク管理の方向に進みます。 リスク管理は、トレーダーとギャンブラーを分けるものです。 また、トレーダーが取引中に感じるかもしれない感情を和らげるのにも役立ちます。 トレーダーが許容できる以上のリスクを冒した場合、ほとんどの場合、恐怖が生じます。 これは、収益性に悪影響を及ぼす可能性があります。

バックテストは別として、収益性の高いトレーダーは損失を制限できなければなりません。 各トレーダーは、確率的に連続して負けトレードに遭遇することになります。 ChatGPT が特定したリスク管理のいくつかの重要な要素は、分散化、ポジション サイジング、ストップ ロス注文、リスクと報酬の比率、およびリスク許容度でした。 仮想通貨は非常に不安定な市場であるため、多様化が必要です。 資産は、ほとんどの場合、ビットコインと正の相関があります。 これは、投資家が資金のごく一部のみを暗号資産に割り当てようとする可能性があることを意味します。これは 5% から 50% の範囲です。 仮想通貨で自分の純資産を持つことは非常に危険です。

ストップロス注文は、取引アイデアを無効にするレベルで出される注文です。 それらは自動的に実行され、価格が所定のレベルに達した場合にトレーダーが負けポジションを終了するように設定されています。 このレベルは、テクニカル分析によって決定できます。 その取引中に失われる資本は、理想的には口座サイズ全体の 3% 未満です。 しかし、なぜ？ 各取引でアカウントサイズのかなりの部分を危険にさらして取引すべきではないのはなぜですか?

市場での悪い流れがあなたの取引口座を破壊するべきではありません

ソース： NewTraderU

添付のチャートは、30% の勝率を持つトレーダーが、100 回のトレード シーケンス内で 8 回のトレードで連敗することが保証されている (100% の可能性がある) ことを示しています。 トレーダーが各取引で開始口座サイズの 10% のリスクを負い、8 回連続で負けた場合、80% 減少します。 取引システムは壊れていませんが、確率によって利益が損なわれます。 取引はゴールへのスプリントではなく、最大の敵が自分自身、特に恐怖と貪欲である耐え難いマラソンです。

生き残るためには、トレードごとに危険にさらされる資本の量は、勝率に基づく連敗に耐えることができなければなりません。 リスク対報酬が 3:1 または 4:1 の素晴らしい取引を行ったとしても、市場があなたの数字を持っているように見える場合、資本を保護するのにあまり役に立ちません。

したがって、トレードごとに 1% または 3% を超えないリスクを負うことは、長期的には成功する可能性がはるかに高くなります。 利益はすぐには出ないかもしれませんが、必ず存在します。 また、取引ごとに勝敗が決まるわけではないため、取引の感情的な側面もその激しさを失う可能性があります。

R: R を理解し、トレーダーがいつ損益分岐点にあるかを計算する

1000ドル相当の口座を持っているとしましょう。 1 回の取引で損失を 1% に抑えることを決定しています。 一方、私たちの勝ちトレードは、20 ドルまたは 30 ドル、またはその他の金額を稼ぐことができます。 取引が完了した場合に得られる報酬に対するリスク資本の比率は、リスク対報酬、または R:R と呼ばれます。通常、トレーダーは 3:1 の比率を目標とします。アカウントサイズの 3% を獲得しようとします。

トレーダーは、100% の確率で成功するとは限りません。 それらが約 30% の確率で正しければ、それでも利益を上げられる可能性があります。 勝率が 5% のトレーダーでも、長期的には利益を上げられる可能性があります。 3:1 RR の取引のみを行うトレーダーは、(1-(3/(3+1))*100、つまり 25% の確率で損益分岐点に達する必要があります。同様に、5% の確率でしか勝てないトレーダーは、 RR が 20:1 の取引のみを行うのに必要な時間 (1-(x/x+1))*100=5、x について解くと、20 が得られます。

トレーダーが 3R 取引を探し、その取引を行う正当な理由 (たとえば、テクニカル分析またはファンダメンタル分析に基づく) があり、25% 以上の取引で成功している場合、彼らは収益性の高いトレーダーになります。

トレードジャーナルの維持に役立ちます

厄介な代数はさておき、トレーダーはどのようにして勝率を追跡するのでしょうか? 最も一般的なソリューションは、トレーディング ジャーナルです。 これは、トレーダーが行った各取引とそこから得た洞察を書き留めることができる台帳です。 ChatGPT は、この目的のための基本的なテンプレートを作成するのに役立ちます –

出典：OpenAI

このテンプレートでは、行われた取引の R: R、その成功率、およびトレーダーが取引に出入りする理由が表示されます。 トレーダーは、同じ過ちを繰り返さないように自分の感情を記録することもできます。 ジャーナルは、自分の市場で優位性を見つけるためにも使用できます。

これは、どの種類の取引が最も頻繁に機能するかについての情報を意味します。 長いか短いか？ ロングの場合、M5 と M15 の両方で RSI が 50 を超えるものは、ロング ポジションを取る前にチェックしたい別の要因になるでしょうか?

取引ごとのリスク資本の計算

ジャーナルを実装することで、これらの質問やその他の質問に答えることができます。 ChatGPT ボットが作成を支援できるもう 1 つのツールは、ポジション サイズ計算機です。 R:R については既に説明しましたが、成功率は日誌から判断できます。 前に示した確率チャートを思い出してみましょう。 勝率が 60% であっても、100 回のトレードで 4 回連続で負ける可能性は 92% です。

したがって、要件は、各取引設定に対して 1% または 3% またはその中間のリスクを負うことです。 これを計算すると、時間がかかる場合があります。 ChatGPT に、ポジション サイズの計算に役立つコードを作成するよう依頼しました。 ボットが生成したコードを以下に示します。 入力プロンプトは、アカウントのサイズ、使用するレバレッジ、リスクのしきい値、およびストップ ロスの距離である必要があります。

出典：OpenAI

口座規模が $1000、リスクしきい値が 5%、ストップロス パーセンテージの取引距離が 6% であると仮定しましょう。 使用レバレッジは10倍です。 必要な当初証拠金は次のように計算されます。

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

スポットトレーダーの場合、利用されるレバレッジは1倍になります.

プロのトレーダーにとって、ChatGPT はどの程度役立つのでしょうか?

Rootstrap の ML リード兼シニア データ サイエンティストである Mikaela Pisani に尋ねました。 彼女はビッグデータ開発と人工知能の専門家であり、彼女の反応は次のとおりでした。

「トレーダーは ChatGPT をツールとして使用して、株式市場に関する推奨事項を取得できます。 チャットボットから株式取引の基礎を学ぶことができるため、初心者トレーダーにとって最も役立つ可能性があります。 より高度なトレーダーは、洞察を収集し、より迅速に意思決定を行うためのツールとして使用できますが、出力が提供されたデータに基づいているため、制限があります (現在、トレーニング データは 2021 年までです)。」

記事の前半で強調したように、ライブ取引でのボットの使用は大幅に削減されています。 しかし、アルゴリズム取引に対するボットの影響はどうでしょうか?

「トレーダーにとってのChatGPTの主な弱点であるデータ制限は別として、トレーダーにとっての利点は、市場がこれらのAIツールを吸収して、自動化と取引アルゴリズムの改善された出力によって市場の効率を向上させるため、非常に短い時間枠になるでしょう.

このように、ChatGPT は最初の高頻度取引プラットフォームと同様の影響を与える可能性が高いと見なすことができ、初期のトレーダーに潜在的な利点をもたらしますが、すぐに市場の標準の一部になります。」

したがって、トレーダーは、ChatGPT だけを使用して市場で永続的な優位性を構築することはできないでしょう. ただし、旅を始めたばかりのトレーダーにツールを提供することは素晴らしいことです. 新しいトレーダーは、ボットを使用して、以前よりもはるかに迅速に取引ツールを操作できるようになるでしょう。 基本的なリスク管理の理解も役立つ可能性があります。

これは英語版からの翻訳です。