其实这类系统的核心原理很简单,就是通过机器学习算法分析历史数据,结合量价关系、资金流向等20多个维度给出多空信号。比如我们常用的一个简单模型,会计算当前K线的收盘价相对于前5根K线的位置关系,再结合成交量变化来判断趋势强度。用文华财经WH6的话,可以这样写个基础版:
```
//@version=2
strategy("AI多空简易版", overlay=true)
length = input(5)
price = close
avg = sma(price, length)
buySignal = crossover(price, avg) and volume > sma(volume, 10)
sellSignal = crossunder(price, avg) and volume < sma(volume, 10)
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buySignal)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=sellSignal)
```
不过真正的AI系统要比这个复杂得多,需要用到LSTM神经网络来识别更复杂的形态。我这边有套现成的多空诊断系统,在TB开拓者上跑了一年多,胜率能稳定在65%左右。特别适合用在螺纹钢、焦炭这些波动大的品种上。
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发布于2025-9-28 22:43 北京


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