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🤖 AI 與基於規則的機器人：今天對於加密交易者來說，哪種策略更具意義？
交易機器人並不新鮮，但2025年是AI驅動的機器人開始挑戰傳統基於規則的系統的一年。
🔹 基於規則的機器人
– 遵循嚴格的條件（趨勢、動量、網格、套利）。
– 透明且可預測。
– 弱點：在市場條件突然變化時掙扎。
🔹 AI驅動的機器人
– 根據新數據自我調整（情緒、鏈上流量、宏觀信號）。
– 可以識別人類經常錯過的模式。
– 弱點：“黑箱”行為、過擬合風險、成本較高。
👉 對於短期剝頭皮交易者來說，基於規則的機器人可能仍然以精確和低延遲而閃耀。
👉 對於擺動交易者和長期策略，AI驅動的機器人可能提供優勢——如果仔細監控的話。
⚠️ 主要觀察：在2025年，最聰明的交易者通常結合兩者——規則用於紀律，AI用於適應性。
你更信任哪一種來管理你的資本：AI還是規則？
— DrLegend —
#AlgorithmicTrading #CryptoBots #AITrading
交易機器人並不新鮮，但2025年是AI驅動的機器人開始挑戰傳統基於規則的系統的一年。
🔹 基於規則的機器人
– 遵循嚴格的條件（趨勢、動量、網格、套利）。
– 透明且可預測。
– 弱點：在市場條件突然變化時掙扎。
🔹 AI驅動的機器人
– 根據新數據自我調整（情緒、鏈上流量、宏觀信號）。
– 可以識別人類經常錯過的模式。
– 弱點：“黑箱”行為、過擬合風險、成本較高。
👉 對於短期剝頭皮交易者來說，基於規則的機器人可能仍然以精確和低延遲而閃耀。
👉 對於擺動交易者和長期策略，AI驅動的機器人可能提供優勢——如果仔細監控的話。
⚠️ 主要觀察：在2025年，最聰明的交易者通常結合兩者——規則用於紀律，AI用於適應性。
你更信任哪一種來管理你的資本：AI還是規則？
— DrLegend —
#AlgorithmicTrading #CryptoBots #AITrading
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做市商注意費用 ⚡️
經過1000筆交易，一個看似無費用的盈利策略…
👉 在現貨費用（0.1%）下變得無利可圖
👉 在期貨交易者費用（0.05%）下幾乎不盈不虧
👉 僅在做市商費用（0.02%）下保持盈利
這就是爲什麼做市商應該始終追求儘可能低的費用。
如果你想要完整的分析，請查看我的個人資料。
— DrLegend —
#ScalpingTrading #BinanceFutureTrading #tradingtips
經過1000筆交易，一個看似無費用的盈利策略…
👉 在現貨費用（0.1%）下變得無利可圖
👉 在期貨交易者費用（0.05%）下幾乎不盈不虧
👉 僅在做市商費用（0.02%）下保持盈利
這就是爲什麼做市商應該始終追求儘可能低的費用。
如果你想要完整的分析，請查看我的個人資料。
— DrLegend —
#ScalpingTrading #BinanceFutureTrading #tradingtips
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交易費用與交易風格：爲什麼剝頭皮者必須關注成本
大多數交易者調整入場、止損和目標——但忘記了交易費用。
在剝頭皮交易中，費用可以將一個好的系統變成虧損的。在擺動交易中，費用仍然重要，但影響較小。
設置（兩個圖表相同）
勝率：50%；
風險回報比：1:3；
每筆交易風險：初始資本的 0.1%（固定 $）；
交易次數：1,000；
每邊收取的費用基於頭寸名義（入場 + 出場）：現貨 0.10%，期貨交易者 0.05%，期貨做市商 0.02%；
scalper 案例：止損 –0.1%，止盈 +0.3%；
擺動交易者案例：止損 –2%，止盈 +6%。
在剝頭皮交易中，費用可以將一個好的系統變成虧損的。在擺動交易中，費用仍然重要，但影響較小。
設置（兩個圖表相同）
勝率：50%；
風險回報比：1:3；
每筆交易風險：初始資本的 0.1%（固定 $）；
交易次數：1,000；
每邊收取的費用基於頭寸名義（入場 + 出場）：現貨 0.10%，期貨交易者 0.05%，期貨做市商 0.02%；
scalper 案例：止損 –0.1%，止盈 +0.3%；
擺動交易者案例：止損 –2%，止盈 +6%。
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大多數交易者都知道遊戲規則……但現實往往會干擾：
– 一個好的策略可能會被情緒毀掉 🤯
– 市場不會因爲你需要睡覺而停下 😴
這就是爲什麼我建立了自己的AI機器人。
– 沒有情緒
– 沒有休息
– 通過Binance API完全自動化執行 🤖
📊 關注以獲取關於AI、算法機器人和結果背後的交易策略的獨家內容。
#AIBot #AlgorithmicTrading
– 一個好的策略可能會被情緒毀掉 🤯
– 市場不會因爲你需要睡覺而停下 😴
這就是爲什麼我建立了自己的AI機器人。
– 沒有情緒
– 沒有休息
– 通過Binance API完全自動化執行 🤖
📊 關注以獲取關於AI、算法機器人和結果背後的交易策略的獨家內容。
#AIBot #AlgorithmicTrading
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https://app.binance.com/uni-qr/cart/29327982325473?r=414832012&l=fr&uco=Na3IkAfHEpLKOSBZ2w-e7w&uc=app_square_share_link&us=copylink
回測不是關於預測未來。
而是測試一個策略是否能夠在過去生存。
👉 沒有它，投資回報率數字毫無意義。
你是否信任你的策略而不進行回測？
— DrLegend —
#Backtesting #data #AI #AlgorithmicTrading
而是測試一個策略是否能夠在過去生存。
👉 沒有它，投資回報率數字毫無意義。
你是否信任你的策略而不進行回測？
— DrLegend —
#Backtesting #data #AI #AlgorithmicTrading
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回測不是關於預測未來。
而是測試一個策略是否能夠在過去生存。
👉 沒有它，投資回報率數字毫無意義。
你是否信任你的策略而不進行回測？
— DrLegend —
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而是測試一個策略是否能夠在過去生存。
👉 沒有它，投資回報率數字毫無意義。
你是否信任你的策略而不進行回測？
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#Backtesting #data #AI #AlgorithmicTrading
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🚀 爲什麼我從不相信沒有適當回測的交易策略
在交易中，許多策略看起來很棒……直到它們面臨真實的市場條件。
這就是爲什麼回測至關重要。
一個合適的回測可以讓你：
不僅要衡量投資回報率，還要衡量風險（特別是最大回撤）。
瞭解策略在不同市場環境下的表現。
避免因“幸運交易”而產生的過度自信。
作爲一名數據科學家，我構建Python交易機器人，秉持一個簡單的理念：
👉 回報很重要，但風險管理決定生存。
我使用機器學習來優化參數、測試設置，並評估更高回報與控制回撤之間的權衡。我的重點不是完美預測未來，而是創建在條件變化時仍然穩健的策略。
這就是爲什麼回測至關重要。
一個合適的回測可以讓你：
不僅要衡量投資回報率，還要衡量風險（特別是最大回撤）。
瞭解策略在不同市場環境下的表現。
避免因“幸運交易”而產生的過度自信。
作爲一名數據科學家，我構建Python交易機器人，秉持一個簡單的理念：
👉 回報很重要，但風險管理決定生存。
我使用機器學習來優化參數、測試設置，並評估更高回報與控制回撤之間的權衡。我的重點不是完美預測未來，而是創建在條件變化時仍然穩健的策略。
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