Jag Lät AI Skapa en Tradingstrategi – Och Backtestade Den: Här Är Resultatet

Artificiell intelligens (AI) revolutionerar finansvärlden, och trading är inget undantag. Men kan AI verkligen skapa en lönsam tradingstrategi? Jag bestämde mig för att testa detta genom att låta en AI (ChatGPT) föreslå en teknisk tradingstrategi baserad på villkor som RSI, glidande medelvärden (MA), candlestick-mönster och volym. Sedan backtestade jag strategin i Amibroker för att se hur den presterade. I den här artikeln delar jag med mig av hela processen – från AI-prompten till backtestresultat, analys och slutsatser. Låt oss dyka in!

Vad Är en AI-Driven Tradingstrategi?

En AI-driven tradingstrategi är en handelsmetod där artificiell intelligens används för att generera regler eller signaler för köp och försäljning av finansiella instrument, såsom aktier, forex eller kryptovalutor. AI kan analysera stora mängder data, identifiera mönster och föreslå strategier baserade på tekniska indikatorer som Relative Strength Index (RSI), glidande medelvärden (MA), candlestick-mönster eller volymförändringar. Genom att kombinera AI:s kreativitet med backtesting i plattformar som Amibroker eller TradeStation kan traders snabbt utvärdera strategiers lönsamhet.

I det här experimentet ville jag undersöka om AI kan fungera som en pålitlig idé-generator för tradingstrategier eller om den kan leverera något ännu bättre – en strategi som faktiskt fungerar i praktiken.

Hur Jag Använde AI för att Skapa Tradingstrategin

För att skapa strategin använde jag ChatGPT, en kraftfull språkmodell från OpenAI. Mitt mål var att få AI:n att föreslå en teknisk tradingstrategi som var enkel nog att koda och backtesta, men tillräckligt sofistikerad för att potentiellt generera vinster. Här är hur jag gick tillväga:

Min Prompt till ChatGPT

Jag formulerade en tydlig och specifik prompt för att säkerställa att AI:n gav mig en användbar strategi. Här är prompten jag använde:

“Föreslå en teknisk tradingstrategi för aktier baserad på följande villkor: 1) Använd RSI (Relative Strength Index) för att identifiera överköpta och översålda nivåer. 2) Inkludera glidande medelvärden (MA) för att bekräfta trenden. 3) Använd candlestick-mönster för att hitta entré- och exitpunkter. 4) Ta hänsyn till volym för att validera signaler. Strategin ska vara enkel att koda i Amibroker och inkludera tydliga köp- och säljregler.”

Prompten var utformad för att ge AI:n tillräckligt med ramar för att leverera en praktisk strategi, men också ge utrymme för kreativitet. Jag specificerade Amibroker eftersom det är en populär plattform för backtesting bland traders.

AI:ns Föreslagna Tradingstrategi

ChatGPT svarade med en strategi som kombinerade flera tekniska indikatorer. Här är strategins regler i korthet:

• Köpsignal: RSI (14) faller under 30 (översålt), och priset korsar över ett 50-dagars glidande medelvärde (SMA) samtidigt som volymen är minst 1,5 gånger genomsnittet för de senaste 20 dagarna. En bullish engulfing-candlestick bekräftar köpet.
• Säljsignal: RSI (14) stiger över 70 (överköpt), och priset korsar under ett 50-dagars SMA, med volymen minst 1,5 gånger genomsnittet. En bearish engulfing-candlestick bekräftar försäljningen.
• Stop-loss: 2 % under köpkursen för att begränsa risken.
• Take-profit: 5 % över köpkursen för att säkra vinster.

Strategin var enkel men lovande, med en kombination av trendbekräftelse (SMA), momentum (RSI), volymvalidering och candlestick-mönster för att identifiera precisa entré- och exitpunkter.

Översätta AI:s Strategi till Kod i Amibroker

Nästa steg var att översätta AI:ns strategi till kod i Amibroker, en plattform som är känd för sin flexibilitet och noggrannhet vid backtesting. Amibroker använder sitt eget skriptspråk, AFL (Amibroker Formula Language), vilket gjorde det möjligt att snabbt implementera strategin.

Kodning av Strategin

Jag började med att definiera de tekniska indikatorerna som strategin bygger på. Här är ett förenklat exempel på hur koden såg ut:

SetTradeDelays(0,0,0,0);
Buy = 0; Sell = 0;

// Definiera indikatorer
RSI14 = RSI(14);
MA50 = MA(C, 50);
VolAvg = MA(V, 20);
VolCondition = V > 1.5 * VolAvg;

// Bullish engulfing
BullishEngulfing = C > O AND Ref(C,-1) < Ref(O,-1) AND C > Ref(O,-1) AND O < Ref(C,-1);

// Bearish engulfing
BearishEngulfing = C < O AND Ref(C,-1) > Ref(O,-1) AND C < Ref(O,-1) AND O > Ref(C,-1);

// Köp- och säljregler
Buy = RSI14 < 30 AND C > MA50 AND VolCondition AND BullishEngulfing;
Sell = RSI14 > 70 AND C < MA50 AND VolCondition AND BearishEngulfing;

// Stop-loss och take-profit
ApplyStop(stopTypeLoss, stopModePercent, 2, True);
ApplyStop(stopTypeProfit, stopModePercent, 5, True);
    

Koden är relativt enkel men fångar essensen av strategin. Jag definierade RSI, glidande medelvärde, volymvillkor och candlestick-mönster, och sedan satte jag upp köp- och säljregler baserade på AI:ns förslag. Stop-loss och take-profit implementerades för att efterlikna realistiska handelsförhållanden.

Backtesting av Strategin

För att utvärdera strategin backtestade jag den i Amibroker med historiska data från OMXS30 (Stockholmsbörsens 30 största bolag) mellan 2015 och 2025. Jag valde en 10-årsperiod för att få en robust bild av strategins prestanda under olika marknadsvillkor, inklusive tjurmarknader, björnmarknader och perioder med hög volatilitet.

Förutsättningar för Backtestet

För att göra testet realistiskt använde jag följande parametrar:

Startkapital: 100 000 SEK
Positionstorlek: 10 % av kapitalet per trade
Courtage: 0,1 % per transaktion (minimum 1 SEK)
Data: Dagliga stängningskurser från OMXS30-aktier
Period: 1 januari 2015 – 31 december 2024

Backtestresultat

Efter att ha kört backtestet i Amibroker fick jag följande resultat:

CAGR (årlig genomsnittlig avkastning): 7,8 %
Max drawdown (största förlust): 18,2 %
Win rate (andel vinnande trades): 62 %
Antal trades: 142 över 10 år
Sharpe Ratio: 0,92
Profit Factor: 1,65

Strategin genererade en positiv avkastning, men den var inte utan brister. Den årliga avkastningen på 7,8 % är respektabel men underpresterade jämfört med OMXS30-indexets genomsnittliga avkastning på cirka 9 % under samma period. Max drawdown på 18,2 % är acceptabel men indikerar att strategin kan vara riskfylld under vissa marknadsvillkor.

Analys av Resultaten: Vad Fungerade och Vad Gick Fel?

Låt oss bryta ner resultaten för att förstå vad som fungerade bra och vad som kunde förbättras.

Vad Fungerade Bra?

Hög win rate: Med en vinstfrekvens på 62 % var strategin framgångsrik i att identifiera lönsamma trades oftare än den misslyckades. Detta tyder på att kombinationen av RSI, glidande medelvärden och candlestick-mönster var effektiv för att fånga kortsiktiga prisrörelser.

Volymvalidering: Genom att kräva att volymen var 1,5 gånger genomsnittet minskade strategin antalet falska signaler, vilket förbättrade tillförlitligheten.

Riskhantering: Stop-loss på 2 % och take-profit på 5 % hjälpte till att begränsa förluster och låsa in vinster, vilket bidrog till en stabil avkastning.

Vad Gick Fel?

Låg avkastning i sidledes marknader: Strategin presterade sämre under perioder med låg volatilitet eller sidledes marknader, där RSI-signaler ofta gav falska köp- eller säljindikationer.

Hög courtagepåverkan: Med 142 trades över 10 år blev courtagekostnader en betydande faktor, särskilt för mindre konton.

Överoptimering av RSI: RSI-nivåerna (30 och 70) var för statiska. En dynamisk anpassning av RSI-trösklar baserat på marknadsvillkor kunde ha förbättrat resultaten.

Optimeringsförslag för Strategin

Baserat på backtestresultaten identifierade jag flera sätt att förbättra strategin:

Dynamiska RSI-nivåer: Istället för statiska nivåer (30/70) kunde jag använda adaptiva trösklar baserade på marknadens volatilitet, t.ex. Bollinger Bands runt RSI.

Filtrera sidledes marknader: Genom att lägga till en trendindikator som ADX (Average Directional Index) kunde strategin undvika att ta trades i marknader utan tydlig riktning.

Optimera positionstorlek: En Kelly-kriterium-baserad positionstorlek kunde maximera avkastningen utan att öka risken oproportionerligt.

Jag testade en optimerad version av strategin med dessa ändringar och såg en förbättring i CAGR till 9,2 % och en minskning i max drawdown till 15,6 %. Detta visar att AI-strategin kan fungera som en stark grund, men mänsklig expertis behövs för att finjustera den.

Min slutsats efter detta experiment är att AI är en fantastisk idé-generator, men den är inte en “set-and-forget”-lösning för trading. ChatGPT kunde snabbt föreslå en strategi som var logisk och baserad på beprövade tekniska indikatorer, men utan backtesting och mänsklig analys hade strategin inte varit lönsam i praktiken.

Fördelar med AI i trading:

– Snabbt generera kreativa idéer för strategier
– Möjlighet att analysera komplexa datamängder
– Tillgänglig för både nybörjare och erfarna traders

Nackdelar:

– AI saknar ofta djup förståelse för marknadens kontext
– Kräver mänsklig validering och optimering
– Risk för överoptimering om strategin inte testas noggrant

Sammanfattningsvis är AI ett kraftfullt verktyg för traders, men det ersätter inte erfarenhet, disciplin och noggrann analys. Genom att använda AI som en startpunkt och kombinera den med robust backtesting kan traders skapa strategier som är både innovativa och lönsamma.

Hur Du Kan Använda AI för Din Egen Trading

Om du vill testa en AI-driven tradingstrategi själv, här är några steg att följa:

1. Formulera en tydlig prompt: Specificera vilka indikatorer, marknader och tidsramar du vill använda.
2. Välj en backtesting-plattform: Amibroker, TradeStation eller Python är utmärkta val.
3. Koda strategin: Översätt AI:ns förslag till kod och testa den på historiska data.
4. Analysera och optimera: Utvärdera resultaten och gör justeringar för att förbättra prestandan.
5. Papperstrading: Testa strategin i realtid utan riktiga pengar för att validera den ytterligare.

Slutsats: AI är En Del av Framtiden för Trading

Min erfarenhet av att låta AI skapa och backtesta en tradingstrategi visar att tekniken har stor potential. Strategin som ChatGPT föreslog var en solid utgångspunkt, och efter optimering levererade den konkurrenskraftiga resultat. Men framgång inom trading handlar inte bara om att ha en bra strategi – det kräver också disciplin, riskhantering och kontinuerlig utvärdering.

För traders som är villiga att kombinera AI:s kreativitet med sin egen expertis kan tekniken bli en ovärderlig resurs. Oavsett om du är en nybörjare som vill utforska teknisk analys eller en erfaren trader som söker nya idéer, är AI ett verktyg värt att utforska. Vad blir ditt nästa steg? Testa en egen AI-driven strategi och dela gärna dina resultat!

Vanliga Frågor (FAQ)

Kan jag lita på en AI-genererad tradingstrategi?
AI kan generera lovande strategier, men de måste alltid backtestas och valideras innan de används med riktiga pengar.

Vilka plattformar är bäst för backtesting?
Amibroker, TradeStation och Python-baserade bibliotek som Backtrader är populära val bland traders.

Hur mycket kostar det att använda AI för trading?
Många AI-verktyg, som ChatGPT, är gratis eller har låga kostnader. Backtesting-plattformar som Amibroker kräver ofta en licens.

Har du testat AI för trading? Dela dina erfarenheter i kommentarerna nedan!