O regulador e o novo backflip chegaram, assim que as férias do Dia Nacional terminarem, vou partir para Maratu para ver a tempestade do lobo do mar! Mas já faz muito tempo que não uso o novo equipamento, então nestes dias vou primeiro encontrar uma piscina para testar, senão fico mesmo com o coração apertado…😂

Finalmente há alguma melhoria! Após expandir o experimento de longo prazo para uma janela de 15 meses, a capacidade geral de lucro continua a subir, o que indica que o meu cluster de Agents não está simplesmente adaptado para negociações em mercado bear; no início do mercado bull, ainda pode tomar decisões normalmente! Todos os dados já foram entregues à AI para análise, o próximo passo é capturar algumas janelas para repetir os experimentos, garantindo que este relatório de resultados não é fruto do acaso ou de sorte... Depois, continuar a expandir o período total da janela do experimento atual, para garantir que os Agents podem adaptar-se a condições de mercado em mais ciclos, até alcançar o período mais recente... Este custo não é pequeno, podendo acumular um orçamento de cerca de 8000 dólares, mas desde que este sistema possa gerar lucro estável, este pequeno investimento vale definitivamente a pena!

Retrato a conclusão de ontem, Agents Trading ainda tem potencial! Ontem à noite, replaneei as palavras-chave principais dos Agents e simplifiquei a equipa, depois reduzi a frequência de decisão de uma vez por dia para uma vez a cada 4 horas, e a estabilidade de todo o sistema começou a melhorar significativamente! Além disso, porque iniciei diretamente 2000 ciclos de decisão, cobrindo o mercado de BTC do urso de 2022, não esperava que o sistema ainda conseguisse um retorno líquido de 50% no mercado de urso, com um máximo de retração inferior a 13%! Ontem já estava desesperado, mas não esperava que houvesse uma luz no fim do túnel... Hoje planeio gastar mais 1000 dólares para ele, para que o sistema continue a fazer backtest dos mercados futuros, desde que haja esperança, este pequeno dinheiro não é nada~

Infelizmente, a conclusão é que, nesta fase, usar um cluster puramente de Agents para resolver negociações complexas de mercado ainda não é muito realista... Nestes últimos dias, realizei mais de 10 experimentos consecutivos, acumulando quase 1000 dólares em chamadas à API de Tokens, e o resultado é que a maioria dos experimentos tem uma capacidade de lucro muito inferior às estratégias algorítmicas fixas; de fato, é possível ganhar dinheiro, mas o recuo e o lucro basicamente se equilibram... Como adicionei módulos de memória e experiência aos Agents, eles realmente se saem bem em tendências de mercado, mas assim que enfrentam algum recuo significativo, esses Agents imediatamente ficam muito cautelosos, reduzindo drasticamente a frequência de negociações e evitando abrir posições... Isso acaba fazendo com que, sempre que ocorre um recuo importante, a personalidade de toda a equipa de Agents mude, e consequentemente a capacidade de recuperação de lucro de todo o sistema diminua consideravelmente... Parece que a minha lógica inicial foi refutada: adicionar experiência e memória aos Agents de negociação não é uma boa escolha; o mesmo acontece com traders humanos, que ao ficarem presos às negociações passadas, acabam por afetar as decisões futuras... Vou fazer mais algumas rodadas de experimentos para ver se remover o módulo de memória traz alguma melhoria?