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核心定位
纯AI训练出来的黄金加仓系统。不加任何人工交易规则,所有开仓、加仓、平仓、风控行为均由模型自主进化得出。 AI训练流程 数据层:10年黄金tick数据 + 美元指数、美债利差、ETF持仓变化共12个维度的对齐序列。 模型架构:混合密度网络 + 双延迟深度确定性策略梯度。MDN负责预测未来20根K线的价格区间概率分布,TD3基于这个分布学习“什么时候加仓最有利”。 训练方式:在20组不同的模拟市场环境(波动率从极低到极高)中同时训练,每轮让模型互相“对抗”——有些环境专为制造加仓陷阱而设计。最终模型学会了在危险信号出现前主动停止加仓。
加仓决策机制 没有固定间距、倍数、层数。模型输出一个加仓强度值(-1到1之间)。正值为加仓,负值为平仓/减仓。 强度值受当前持仓浮亏斜率、预测价格区间宽度、以及过去2小时自身决策效果三个因素影响。 训练结果显示,模型极度厌恶“连续三次加仓后浮亏加速扩大”的状态,遇到这种情况会自动输出负强度,主动减仓。
平仓决策 外层风控
保留最简单的物理熔断:单日净值回撤超过用户设定阈值后自动暂停。训练中该熔断极少触发,因模型已内化了低回撤偏好。 实测表现(黄金XAUUSD,样本外2023-2025)
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