市场观察：

• 加密货币市场的大多数币都是一波流。
• 有点基本面的，也是漫长阴跌。
• 直到跌不动，出现第一次上探突破
• 第一次上探通常压力比较大，很容易被打下来，喜欢做突破的经常遇到假突破。
• 被打下来酝酿一段时间，还可能有第二次突破。
• 第二次突破的成功率就比第一次要大很多。
• 前提是这些币得有一定的基本面。

随便找一张图。

像这样走势的图形大把，任何时间级别都有。

那么，能否利用AI来自动化这个交易策略呢？

第一步：明确交易逻辑

首先，我需要将这个交易思路转化为明确的筛选条件：

1. 寻找在最近1000根K线中有至少300根连续位于EMA200均线下方的币种
2. 这些币种需要有过一次突破EMA200的尝试，但失败后回落
3. 经过一段时间的盘整后，价格再次站上EMA200
4. 当前处于价格与均线缠绕的状态

这个逻辑看似简单，但要从成千上万的交易对中筛选出符合条件的币种，纯人工操作显然不现实。

第二步：构建初选系统

我首先让AI帮我编写了一个初步筛选系统（crypto_double_breakout_monitor.py）。这个系统的主要功能包括：

1. 连接交易所API（如Binance、Gate.io），获取所有现货交易对的数据
2. 应用预设的筛选条件，计算每个交易对的得分
3. 对不同时间周期（1小时、4小时、日线）分别进行分析
4. 将符合条件的交易对保存下来，并按得分排序

初步筛选的结果我都放到我的网站，方便我可视化查看。

这一步通常能将几千个交易对筛选到几十个左右。但这还不够精确，因为纯粹的技术指标难以捕捉到一些微妙的市场结构。

第三步：AI视觉分析

为了进一步提高筛选的准确度，我开发了第二个系统（crypto_double_breakout_chart_ai_analyzer.py）。这个系统的独特之处在于利用了AI的视觉分析能力：

1. 系统会为初选出的交易对自动生成标准化的技术分析图表
2. 将这些图表分批（每批5个）发送给AI进行视觉分析
3. AI会从形态学的角度评估每个交易对的市场结构
4. 最终从每批图表中选出最符合条件的交易对

这一步非常关键，因为AI能够识别出很多难以用简单技术指标量化的市场特征，比如价格形态的完整度、回调的健康程度等。

自动化之前，当然是手动验证，手动测试，AI读图没毛病，人怎么做，AI就怎么做。

然后程序自动化，涉及比较多的细节。

第四步：自动化交易执行

最后一步是将筛选出的交易信号转化为实际的交易操作（crypto_double_breakout_trader.py）。这个系统会：

1. 接收来自分析系统的交易信号
2. 根据预设的风险管理规则设定仓位大小
3. 自动执行开仓操作
4. 监控持仓状态并管理止损止盈

实践心得

在实际运行这个系统的过程中，我总结出几点重要的经验：

1. 分层筛选很重要：单纯依赖技术指标或单纯依赖AI都不够理想，将两者结合能够显著提高筛选的准确度。

2. AI的优势在于模式识别：AI在识别复杂的市场形态方面表现出色，特别是那些难以用简单数学公式描述的模式。

3. 风险控制不能完全依赖AI：虽然AI能够提供很好的交易信号，但风险控制最好还是使用明确的规则来执行。

4. 持续优化很重要：市场是动态的，需要定期检查系统的表现并进行必要的调整。

结语

将AI应用到量化交易是一个既有挑战性又充满乐趣的过程。它不仅需要扎实的编程技能，还需要对市场有深入的理解。

通过这个项目，我深刻体会到AI确实能够大大提升量化交易的效率和准确度。

希望这个实战案例能给同样对AI量化交易感兴趣的朋友一些启发。记住，在交易市场中，技术只是工具，真正重要的是对市场的理解和严格的风险控制。

对这个系列感兴趣的朋友，可以持续关注。