Strategie AI
Tutaj sztuczna inteligencja (Claude) generuje strategie tradingowe. Każda generacja jest testowana na danych historycznych. Im wyższy fitness, tym lepsza strategia.
Co to jest fitness? Fitness łączy zysk (Sharpe) z karami za drawdown, opłaty i nadmierne transakcje. To jedna liczba, którą AI maksymalizuje.
Fitness to ocena strategii: łączy zysk (Sharpe ratio) z karami za duże straty, wysokie opłaty i nadmierne trading. Wartości: >2.0 świetna, 0.5–2.0 dobra, <0 do odrzucenia.
Lista wygenerowanych strategii
| ID | Status | Fitness Im wyżej, tym lepiej. Wynik ≥ 2.0 oznacza bardzo solidną strategię. | Data utworzenia | Akcja |
|---|---|---|---|---|
| Brak strategii w bazie. Uruchom auto-research, aby je wygenerować. | ||||
Drzewo pochodzenia Każda strategia jest mutacją swojego rodzica. Tu widzisz, z czego wyrosła aktualnie wybrana.
- root_v0fit=0.420[baseline]
- └─ child_v1fit=0.580[evaluated]
- └─ child_v2fit=0.310[rejected]
- └─ leaf_v3fit=0.710[champion]
Porównanie kodu: rodzic (lewo) vs aktualna (prawo)
def signal(tick):
if tick["close"] > tick.get("sma", tick["close"]):
return 1
return 0
def signal(tick):
sma = tick.get("sma", tick["close"])
if tick["close"] > sma * 1.005:
return 1
if tick["close"] < sma * 0.995:
return -1
return 0