SuperMao 小毛哥

叹为观止，paulwei 敢公布实盘确实厉害，超级个体不慕强，但需要虚心学习👍 站在其他推友做的数据可视化工具肩膀上，我突然有一种文科生的脑洞大开：为什么不用“实盘 API”做一个普通散户都能用的「交易员扮演工具」？ 整个 Vibe Coding 过程用时 4 小时，使用到的工具：Chatgpt 5.1 + Claude Code，在健身房大厅做完的😂，灵感启发来自网络小说《诡秘之主》的概念“扮演法”，想要晋升序列就必须扮演。同理，想要赚钱，就要向优秀的“交易员扮演法”。 整个 Vibe Coding 流程非常非常简单： 第一步，输入魏神的原始推文和其他推友已经做好的 github 交给 Claude Code 学习并且 Fork，感谢🙏 0xFunky 已经做好并公布全流程的 Github 第二步，让Chatgpt 做产品经理，告诉他我的需求，只是非标准化的分析这个案例。但我首先问了他一个哲学问题：怎么理解扮演一个交易员，要扮演他的什么？ ChatGPT 说：“扮演一个交易员”不是 cosplay，也不是盲目抄单。真正的含义是：把一位优秀交易员的底层“决策结构”抽象出来，并在你的交易中临时采用这种结构。也就是说，你不是模仿他的“结果”，而是模仿他的“思维方式 + 反应方式”。 产品方面要达到：通过实盘 API，给出交易员风格文字分析，让用户进一步深刻理解这个 API 背后的交易员。于是，帮我确定了核心功能包括： 1⃣交易风格画像系统 - 深度分析交易员风格特征 2️⃣ 行情预测模块 - 基于历史模式预测操作 3️⃣ 适合人群匹配 - AI评估谁适合学习这个交易员 4️⃣ 多平台支持 - HyperLiquid、币安的 API 也支持 第三步，把 Chatgpt 给我的提示词和产品描述输出 Claude Code，中间 Claude 已经很快分析出痛点：现有项目 (paulwei-trading-analytics) - ✅ 基础交易数据展示 - ✅ K线图和交易标记 - ✅ 简单统计指标（胜率、盈亏） - ❌ 缺少深度风格分析 - ❌ 缺少预测功能 单单数据可视化还是门槛太高了，我希望把 API 数据嚼碎了给出文字喂给散户，于是 Claude Code 反复和我确认了产品的细节，其中流程需要点 Yes 或者 No 即可，确定 Python后端 + Next.js 前端。 第四步：根据 Claude Code 给出的初步产品做了反馈，比如一开始他只给我一个 api 输出的窗口需要点击，我就说不够直观，可以直接用魏神的 api 作为分析案例在首页。反反复复，大概修改了40分钟，终于搞定了。最终产品四个功能： 1️⃣ 数据分析：大神已经部署局的同步了 2️⃣ 扮演学习：相当于模拟交易，根据市场场景判断看多/看空/官网，对 API 学习对象交易员进行游戏化的比较打分。 3️⃣ AI预测：基于交易员历史模式的智能预测，贴心总结出“相似历史情况”的刻舟求剑。 4️⃣ 交易员画像分析：风格总结 & 交易行为指标 & 适合学习人群等等指标。 🤝比如魏神的交易员画像是：大胆型波段交易者，胜率35.67%，盈亏比2.42，纪律评分80/100，总交易43021笔订单，累计盈亏89.60 BTC。 也给出适合学习人群：波段交易学习者 & 追求纪律性的交易者 & 追求高盈亏比的交易者 --------------------------------------------------- 🍺 感谢 paulwei 的推特愿意持续分享，大声表达，其中健身的部分 + 公开交易的操作记录，对我个人来说都非常有用，已经是我心目中的超级个体范本了。也感谢 Vibe Coding 把我这种天天空有创意，没有生产力的奇葩解救出来。BTW 目前我没有部署这个工具，还非常不完善，仅供自己使用，之后会公布 Github。 🤖如果你自己或者有其他交易员的可读实盘 API，可以留言在这条推交给这个 AI 工具来分析！