基于Informer架构探索应对高频比特币数据挑战的自动化交易策略
admin 2025年5月6日 16:28:22 tpwallet官网下载 32
当下，比特币交易变得越来越火爆，投资者和研究者关注的焦点出现了改变，变成了能不能构建出更有效的自动化交易策略，下面会针对比特币自动化交易策略的相关内容展开详细的探讨。
交易策略研究背景
早期，研究人员开发出了多种统计系统，也开发出了多种技巧，这些统计系统和技巧的目的，一是分析资产价格，二是预测资产价格。一些研究把深度学习Transformer架构用于高频比特币 - USDT对数回报预测，还将其与LSTM模型作对比，结果发现基于Transformer的模型在回测时，通过多信号交易实现了更高的累计盈亏。长间隔算法难以捕捉快速的价格波动，它也难以捕捉突然的价格波动，这就凸显了构建交易系统的必要性，这个交易系统得在短时间间隔运行。
研究问题提出
本文要探索构建比特币自动化交易策略的可能性，重点研究由Informer模型生成的信号能不能构建出比特币交易策略，该策略要比基于技术指标的策略更有成效，这是一个具有重要现实意义的问题，要是能得出肯定答案，就会为投资者带来新的交易方案。
策略比较方法设计
为回答上述问题，本文设计了比较各种交易策略的方法，本文还实现了该方法，本文将这些策略与基准策略作比较，基准策略包括买入并持有，基准策略还包括两种基于技术指标的策略，通过这种比较，能清楚地看出不同策略的优劣，可为投资者提供参考。
不同 Informer 策略
Informer策略以RMSE为基础，它运用经RMSE损失函数训练的Informer模型来做预测，然后根据预测值与设定阈值的关系，做出买卖决策。基于Quantile的Informer策略是，用通过Quantile损失函数训练的Informer模型来做预测，然后根据预测出的特定分位数与设定阈值的关系，做出买卖决策。Informer模型基于GMADL的Informer策略，借助GMADL损失函数进行训练，从而实现预测，然后根据预测值与设定阈值的关系，来开展买卖。
整体策略架构
本文提出了五种策略，其中两种策略借助技术指标信号，另外三种策略依靠Informer机器学习模型的预测，不同损失函数训练出的模型，在结合不同数据频率进行分析时，行为会有所不同。研究重点在于进行分析，将新的损失函数应用于训练Informer模型来预测比特币回报，新的损失函数是Quantile和GMADL损失，还要把这种方法和用RMSE损失训练机器学习模型的方法作比较。
研究成果及意义
研究显示，GMADL损失函数能有效训练机器学习模型，它可为交易策略提供有意义的信号，这一成果为比特币自动化交易策略的发展开辟了新思路，还提供了新方法，有助于投资者在复杂市场环境中获得更好收益。
大家都在思考，在实际的比特币交易里，究竟哪种交易策略更适用，欢迎大家展开评论互动，同时，请大家为本文点赞并分享！
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