Der Grundsatz der Individualisierung
Durch Änderung der Konfigurationsdatei belief_list.json kann der Benutzer die Intelligenz definieren:
- Grundlegende Präferenz (Marktkapitalisierung/Branche)
- Risikoschwelle (maximaler Rückschlag/Volatilität)
- Positionszyklus (untertägig/wöchentlich)
Spezifische Durchführungsmodalitäten
- Beispiel für eine konservative Konfiguration::
"聚焦市盈率＜15、近一月波动率＜20%的标的，仅交易业绩预告超预期+高管增持的复合事件" - Beispiel für eine aggressive Konfiguration::
"主攻市值＜50亿、涨停板突破年线的题材股，配合融资余额攀升因子" - gemischte StrategieGleichzeitiger Einsatz von 3-5 Intelligenzen mit unterschiedlichem Risikoniveau, um ein ausgewogenes Portfolio zu erreichen
Tuning-Tipps
Es wird empfohlen, mitpython -m cli.main backtestDas Backtesting verschiedener Glaubensportfolios wird dann durch die Anpassung der beschreibenden Angaben im JSON fein gesteuert (z. B. durch Hinzufügen von Einschränkungen wie "ST-Aktien ausschließen").
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelContestTrade: ein KI-Multi-Intelligenz-Handelsrahmen für ereignisgesteuertes InvestierenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie können wir den Anlagestil von Research-Intelligenzen so optimieren, dass er den individuellen Risikopräferenzen entspricht?
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