La IA en el Comercio de criptomonedas actualmente no ha tocado el umbral del sistema de negociación. Seis modelos corren simultáneamente, y al final, dos de ellos no perdieron, lo que equivale esencialmente a lanzar un dado y obtener un buen resultado, más que a una ventaja sistemática. Especialmente estrategias como la de deepseek, que casi no tiene posiciones cortas; siempre que el mercado esté en un rango ligeramente alcista durante el ciclo, parece bastante bien, pero una vez que el mercado cae, revela la fatal debilidad de carecer de un mecanismo de stop loss, y no es diferente de un humano. Sin embargo, esto es muy adecuado para que los medios de comunicación generen tráfico. Actualmente, no hay ningún modelo grande que pueda tener ganancias estables, aquí hablo de "estabilidad", que ha sobrevivido a múltiples ciclos de mercado y puede resumir el mercado, pero aún no sabe cómo sobrevivir en él. Además, las estrategias públicas que puedes ver son todas perdedoras, no corras detrás de las estrategias de código abierto en github sin pensarlo dos veces; si alguien tiene una estrategia que genera ganancias estables, ¿por qué te la compartiría? Además, cada vez que la IA genera una respuesta, incluso con un prompt fijo y parámetros de temperatura, la muestreo de tokens del modelo aún presenta una ligera aleatoriedad, lo que hace que la decisión no sea reproducible, es completamente una caja negra. En un mercado de alta volatilidad, no falta la IA hablando tonterías con confianza.

No sería mejor recopilar tus propios datos de trading, ajustar LoRA, y solidificar tu lógica de trading en los parámetros del modelo, sin necesidad de ingresar datos históricos cada vez, el modelo en sí tendrá la capacidad de recordar tus reglas de trading, no se verá afectado por la longitud de la conversación que cause desviaciones en la decisión, en comparación con la toma de decisiones indiscriminada del modelo general, tu modelo imitará con precisión tus preferencias de entrada, hábitos de posición y lógica de control de riesgos.