🧠AI 优化 AI Optimization

将 Infinity Algo 转变为自我改进的系统，能够自动适应市场变化。

快速开始: 启用 AI → 选择模式 (Static/Walk-Forward) → 选择指标 → 让 AI 进行优化

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🚀 快速设置

1

启用 AI (Enable AI)

在设置中打开 🧠 启用 AI 优化 (Enable AI Optimization)

2

选择模式 (Choose Mode)

• 回测? (Backtesting?) → 静态 (Static - 完整历史 / Full History)

• 实盘交易? (Live Trading?) → 走向前进 (Walk-Forward)

3

选择信号类型 (Select Signal Type)

在 "信号模式 (Signal Mode)" 中选择 AI 或 AI 狙击手 (AI Sniper)

就这样! 默认设置对大多数用户都有效。

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🎯 AI 工作原理

1️⃣ 模拟 (Simulate)	2️⃣ 评估 (Evaluate)	3️⃣ 应用 (Apply)
测试数百到数千个参数组合	使用您的指标对每个进行评分	实施最佳配置

走向前进 (Walk-Forward): 定期在滚动的样本内(In-Sample)窗口中重新优化，并进行样本外(Out-of-Sample)验证，以减少过度拟合(Overfitting)。

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⚙️ 核心设置

🧠 AI 模式

优化模式 (Optimization Modes)

模式	工作原理	用于
走向前进 (Walk-Forward)	每 N 根柱线更新一次	实盘交易
静态 (Static)	优化一次，锁定结果	回测

提示: 先从静态模式进行测试，然后切换到走向前进模式进行实盘交易

🔄 更新频率 (Update Frequency)

🧪 敏感性范围 (Sensitivity Range)

📊 优化指标 (Optimization Metric)

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📈 模拟设置 (Simulation Settings)

AI 模拟止盈% (AI Sim TP% - 仅用于测试)

注意: 这些是内部模拟参数 - 它们不会创建真实订单

它们做什么 (What they do):

• 帮助 AI 评估策略

• 设置内部止盈目标

• 默认值: 双向都是 1.0%

模拟设置 (sim-settings:)

多头止盈 (Long TP): 1.0%
空头止盈 (Short TP): 1.0%
目的 (Purpose): AI 测试仅用
实际交易 (Real trades): 不受影响

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📊 仪表板显示 (Dashboard Display)

实时监控 (Live Monitoring)

启用后，可以看到:

• ✅ 当前最优敏感性 (Current optimal sensitivity)

• ✅ 选定的阈值 (Selected thresholds)

• ✅ 胜率和指标 (Win rate & metrics)

• ✅ 置信度评分 (Confidence score)

• ✅ 模式状态 (Mode status)

状态指示符 (Status Indicators):

• 静态 (已锁定) (STATIC - LOCKED) - 一次性优化完成

• 正在优化 (OPTIMIZING) - 当前正在计算

• 已模拟 (SIMULATED) - 结果已准备

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💡 最佳实践 (Best Practices)

🎯 快速入门 (Getting Started)

1. 初始测试使用 静态 (Static) 模式

2. 选择 平衡 (Balanced) 敏感性

3. 默认 100 根柱线频率

4. 将指标与目标相匹配

5. 走向前进模式需要约 535 根柱线才能进行首次优化

6. 静态模式需要约 5000 根柱线总计

⚡ 优化 (Optimization)

📈 性能 (Performance)

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🔧 故障排除 (Troubleshooting)

问题	解决方案
超时 (Timeout)	使用静态模式或增加频率
无信号 (No signals)	检查 AI 优化是否已打开
结果不佳 (Poor results)	尝试不同的指标/范围
无仪表板 (No dashboard)	在设置中启用
静态失败 (Static fails)	需要 5000+ 根柱线数据

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⚡ 快速参考 (Quick Reference)

用于测试 (For Testing)

• 模式: 静态 (Static)

• 范围: 平衡 (Balanced)

• 指标: 总利润 (Total Profit)

• 频率: N/A

• 最少柱线: 5000

用于实盘交易 (For Live Trading)

• 模式: 走向前进 (Walk-Forward)

• 范围: 平衡 (Balanced)

• 指标: 您的偏好

• 频率: 100 (默认)

• 最少柱线: 535

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📚 理解性能指标 (Understanding Performance Metrics)

详细指标说明 (Detailed Metric Explanations)

注意: Infinity Algo 基于单笔交易收益率 (Per-Trade Returns) 计算指标，使用无风险利率 (Risk-Free Rate) 和平均必要回报率 (MAR) = 0。行业定义通常使用时间序列(时间序列收益率/Daily or Monthly Returns)。

经典指标 (Classic Metrics)

指标	公式	最适合
总利润 (Total Profit)	所有损益之和	快速评估
胜率 (Win Rate)	胜利数 ÷ 总交易数 × 100	一致性检查
平均损益 (Average P&L)	总损益 ÷ 交易数	交易质量
收益-痛苦比 (Gain-to-Pain)	Σ 收益 / |Σ 亏损|	风险/收益平衡

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风险调整指标 (Risk-Adjusted Metrics)

夏普比率 (Sharpe Ratio) - 行业标准

• 公式: 超额收益 (高于无风险利率) ÷ 标准差

• Infinity Algo: 使用无风险利率 = 0

• 优点: 最广泛使用，易于比较，考虑总波动性

• 缺点: 对上行波动性进行惩罚，假设正态分布

• 基准值: ~1 = 良好 | ~2 = 非常好 | 3+ = 优秀

索提诺比率 (Sortino Ratio) - 下行风险关注

• 公式: 超额收益 (高于目标/MAR) ÷ 下行偏差 (Downside Deviation)

• Infinity Algo: 使用 MAR = 0

• 优点: 仅对不利波动性进行惩罚，更适合趋势跟踪

• 缺点: 需要定义目标收益率，标准化程度较低

• 基准值: >1 = 良好 | >2 = 非常好 | >3 = 优秀

卡玛比率 (Calmar Ratio) - 最大回撤保护

• 公式: 年复合增长率 (CAGR) ÷ 最大回撤 (Maximum Drawdown - 通常 36 个月)

• 优点: 关注资本保护，易于理解

• 缺点: 基于单一最坏事件，向后看

• 基准值: >1 = 良好 | 3-5 = 强势

马丁比率 (Martin Ratio) - 溃疡指数性能

• 公式: 超额收益 ÷ 溃疡指数 (Ulcer Index - 回撤的均方根 / RMS of Drawdowns)

• 优点: 考虑所有回撤，关注平滑的资产曲线 (Smooth Equity Curve)

• 缺点: 知名度较低/可比性较差，计算复杂

• 用途: 比较您的不同策略

SQN - 系统质量数字 (System Quality Number)

• 公式: (期望值 (Expectancy) ÷ 标准差) × √ 交易数量

• 优点: 考虑样本量，适合系统比较

• 缺点: 需要足够的交易数据以确保有效性

• 基准值: >2 = 良好 | >3 = 优秀 | >5 = 超级优秀 (Superb)

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按交易风格选择 (Choosing by Trading Style)

风格	主要指标	次要指标
高频交易 (Scalping)	胜率 (Win Rate) + 夏普比率 (Sharpe)	总利润
日内交易 (Day Trading)	夏普比率 (Sharpe) + 胜率 (Win Rate)	平均损益
波段交易 (Swing Trading)	索提诺比率 (Sortino) + 卡玛比率 (Calmar)	收益-痛苦比
头寸交易 (Position Trading)	卡玛比率 (Calmar) + 马丁比率 (Martin)	索提诺比率 (Sortino)

记住: 单纯胜率是具有误导性的。30% 胜率但风险回报比为 3:1 的策略比 70% 胜率但风险回报比为 1:3 的策略更有利可图。

AI 模式选择 (AI Mode Selection):

• 日内/均值反转 (Intraday/Mean-reversion): 为夏普比率 (Sharpe) + 胜率 (Win Rate) 优化

• 趋势/波段交易 (Trend/Swing trading): 优先考虑索提诺比率 (Sortino) + 卡玛比率 (Calmar)

• 多指标 (Multi-metric): 平衡所有指标以获得稳健的性能

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底线: 让 AI 处理优化，而您专注于交易决策和风险管理。