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Alpha Arena AI 交易系统 2.0：从理想到现实的优化之旅

发布: (2025年12月31日 GMT+8 09:38)
8 min read
原文: Dev.to

I’m happy to translate the article for you, but I’ll need the text of the article itself. Could you please paste the content you’d like translated (excluding any code blocks or URLs you want to keep unchanged)? Once I have the text, I’ll provide the Simplified Chinese translation while preserving the original formatting.

开场：理想与现实的差距

大家好。最近，Alpha Arena AI 交易系统在各大平台掀起了不小的波澜。起初，群里有几位朋友分享了使用 AI 进行加密货币交易的盈利截图，大家都感到非常兴奋。

但随着过去几天加密市场的暴跌，大型语言模型的问题也暴露无遗。以 DeepSeek 为例——它的价格已经从最高的 $22,000 回落至现在的成本价左右，这表明大型语言模型并非无所不能。

Source: …

问题 1：止盈止损慢——利润飞走

来自用户反馈的核心痛点

“我可以看到价格已经突破了止损位，但系统却花了很久才平仓。”

原系统的架构分析

  • 旧版本使用 单一的分钟级触发器 来处理所有逻辑，触发器每分钟执行一次。
  • 原始执行流程：
Scheduled Trigger (Minute‑level) → Parameter Reset → Market Data Acquisition → Position Data Acquisition → Data Merging → AI Agent → Trade Execution
  • 在 Trade Execution（交易执行）节点，需要同时处理新信号的开仓 以及 对已有仓位的止盈/止损管理。
  • 监控功能只有在主策略被触发时才会执行，导致 最大延迟可达一分钟。

解决方案：将策略与风险控制分离

简而言之，我们已经彻底把 “思考” 与 “反应” 分开。

  • 思考 可以慢一些。
  • 反应 必须快。

这样将响应时间从分钟级缩短到 秒级，更好地适应加密市场的节奏。用户可以根据需求自行调整这两个触发器的时间间隔。

Source: …

问题 2：系统像金鱼——没有记忆

用户反馈的困惑

我们检查了原始代码，发现它确实 没有历史学习能力。每笔交易都被视为首次操作，系统不记得该币之前的表现——就像金鱼的七秒记忆。

原系统的局限性

  • 没有交易记录系统： 只关注当前的交易执行。
  • 固定风险分配： 所有币种使用相同的 risk_usd 计算方式。
  • 缺乏差异化处理： 不区分不同币种的历史表现。

为系统赋予记忆：历史表现学习

在 2.0 版中，我们新增了专用的 “币种表现统计” 节点。核心是智能配对买卖订单，以计算真实的交易表现。

function analyzePerformance(orders, coin) {
    // Intelligently pair buy and sell orders to calculate real trading performance
    let trades = [];
    let positions = []; // Open positions

    for (let order of validOrders) {
        // Find positions in the opposite direction for pairing
        // Long: buy first then sell, Short: sell first then buy
        // Calculate actual holding time and profit/loss
    }

    // Return detailed performance analysis
    return {
        totalTrades: trades.length,
        winRate: (wins.length / trades.length) * 100,
        longWinProfit: longWins.reduce((sum, t) => sum + t.profit, 0),
        shortWinProfit: shortWins.reduce((sum, t) => sum + t.profit, 0),
        profitLossRatio: totalWinProfit / totalLossProfit
    };
}

有什么变化？

  • AI 现在会 根据历史数据调整策略。
  • 表现良好的币种会自动获得 更多的资本分配。
  • 表现不佳的币种会 降低资本分配。
  • 根据 多头 与 空头 的历史表现，系统会相应调整偏好。

系统从“新手”进化为“有经验的交易者”，能够 从经验中学习。

Issue 3: Helplessly Watching During Major Declines

市场背景与策略局限

许多朋友问道，“为什么系统在下跌时不能及时做空？” 这是一个合理的担忧，我们意识到必须进行改进。

强制多空平衡分析

# MANDATORY MULTI‑DIRECTIONAL ANALYSIS

对于每一次交易决策，你必须：

  1. 同时分析每种币种的多头和空头机会。
  2. 强制平衡：如果你已经连续做了 3 次以上的多头交易，需要主动寻找空头机会。

市场状态分析

  • 强烈下跌趋势：优先做空，但要留意超卖反弹。
  • 强烈上涨趋势：即使在上行行情中，也要考虑对过度延伸的走势做空。

现在，AI 再也不能只顾懒散地只看一个方向——它会在下跌市场中主动寻找做空机会。

Issue 4: Need to Guard Against Consecutive Losses

Consideration of Systemic Risk

我们设计了一种保护机制，以防止系统在一系列亏损交易后出现螺旋式下跌。

Smart Cool‑down Protection Mechanism

function calculateRecentConsecutiveLosses(tradesArray) {
    const fourHoursAgo = currentTime - (4 * 60 * 60 * 1000);
    const recentTrades = tradesArray.filter(trade => trade.closeTime >= fourHoursAgo);

    // Calculate consecutive losses starting from the most recent trade
    let consecutiveLosses = 0;
    for (let i = recentTrades.length - 1; i >= 0; i--) {
        if (recentTrades[i].profit = 0; i--) {
        if (trades[i].profit  2) {
    freezeStatus = 'frozen';
    Log`🧊 ${coinName} entering cooldown period: ${consecutiveLosses} consecutive losses in the last 4 hours, will unfreeze after 4 hours`;
}

四维监控仪表盘

原始监控的局限性

  • 之前的系统缺乏对决策逻辑的全面视图。
  • 用户无法看到 AI 做出特定交易的原因。

完整可视化系统

AI 代理信号分析表

  • 显示每个决策的完整逻辑：

    • Signal 使用情况
    • Execution status 执行状态
    • Confidence level 置信水平
    • Take‑profit 和 stop‑loss 目标
    • 交易背后的 Reasoning 理由

  • 让用户了解 为什么 AI 做出每个决策。

结果: 现在用户可以清晰地看到 AI 的思考过程、每种币的表现以及系统的当前状态。

结论：持续演进的系统

  • 大型语言模型在不断改进。
  • 来自用户的大量交易数据可能成为主要模型的“学费”。
  • 下一步： 继续优化系统，使其更可靠。

注意： 大型语言模型全天候学习和演进；未来版本可能提供更好的性能。

最后思考

今天的分享就到这里。如果你对该系统感兴趣，可以在 FMZ（Inventor Quantitative）平台 上尝试。请记住：

  • 任何策略都需要根据实际市场情况持续调整——不要盲目跟随趋势。
  • 希望这种优化方法能给大家一些启发。

下次见！

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