『正文』

ˇ

1. 突破传统规则型策略的局限

传统策略依赖固定规则（如均线金叉/死叉），但在极端行情或市场风格切换时容易失效。例如：

• 滞后性：技术指标反映历史数据，无法预判突发事件（如政策发布）；

• 局部最优陷阱：规则参数在回测中表现优异，但难以适应市场结构的动态演化。
  

2. 应对非理性市场中的“群体博弈”

在情绪主导的市场中（如恐慌性抛售、追涨），价格往往脱离基本面呈现非理性波动。传统策略可能因过度依赖历史统计规律而亏损，而LLM的优势在于：

• 实时情绪捕捉：结合新闻舆情与盘口行为，判断市场过度反应点（如恐慌性超卖后的反转机会）；

• 动态风险控制：根据波动率强弱自动调整参数。

1. 传统规则型策略

优点：

l透明可控：逻辑由人工设定，规则清晰，易于理解和调试。

l稳定性强：在历史行情中表现可预测，尤其适用于趋势明显的市场。

l低计算成本：无需复杂算力，实时执行效率高。

缺点：

l灵活性差：难以适应市场突变或非线性关系（如突发事件、流动性变化）。

l依赖经验：需人工持续优化规则，容易过拟合历史数据。

l泛化能力弱：在新品种或新市场环境中可能失效。

2. 机器学习策略

优点：

l自适应学习：能从数据中挖掘隐藏模式，捕捉非线性特征。

l动态优化：通过持续训练可迭代改进模型参数。

l多因子整合：可处理高维特征（如订单流、情绪指标等）。

缺点：

l黑箱风险：决策逻辑难以解释，可能因数据偏差导致意外行为。

l数据依赖：需大量高质量数据，且对噪声敏感。

l过拟合风险：在样本外数据（OOS）中可能表现不稳定。

3. 大语言模型交易策略（如基于LLM的订单流策略）

优点：

l语义理解能力：LLM可解析新闻、订单流文本等非结构化数据。

l端到端学习：直接从原始数据（如盘口变化）生成交易信号。

l实时适应性：结合强化学习（RL）可动态调整策略。

缺点：

l算力成本高：大模型训练和推理需要GPU等硬件支持。(目前我们使用API不需要显卡)

l延迟问题：高频场景下可能因模型复杂度影响响应速度。

l模型幻觉：可能产生与事实不符、缺乏合理依据的信息输出。

机器学习策略和大语言模型交易策略并不是一回事，尽管它们都属于人工智能的范畴，但技术原理、应用场景和核心能力存在显著差异。

1.模型表现对比

l豆包Pro：API成本可控，趋势捕捉能力优于o3mini，震荡行情亏损可控性需提升

lo3mini：信号生成延迟相对较高，极端行情适应性较弱

2.盈亏特征分析

l优势场景：高波动率趋势行情（如突发政策、流动性冲击）

l亏损场景：低波动震荡行情（价格在±0.5%内窄幅波动）

3.关键瓶颈

l参数钝化：动态出场参数在低波动下过度宽松

后续计划：

1. 提示词工程升级

l角色定义重构

输出结构化约束增加硬性条件判断（例：if ATR(14)<阈值 then 禁止开仓）

2.特征工程优化

l输入信号精简：保留核心指标，与核心指标可能产生冲突的指标删除。

l多周期嵌套引入15分钟级别趋势方向过滤（如HMM状态识别），3分钟级别执行。

3. 动态参数强化（对抗震荡）

防迷路

           

微   信｜小松鼠-松鼠Quant

微信号｜viquant01

25俱乐部源码《VIP20》

加入2025量化俱乐部