这把又搞了点好东西，大哥们 搞现货搞合约必备啊 TradingView 自动策略回测 帮你自动测试所有组合 帮你找到最赚钱的策略参数 接下来会写很多的交易策略 配合最优解回测工具 再加上... AI 分析 1、回测方案 2、回测结果 你们就发财去吧，剩下的交给我 叫个啥名字好 金铲铲、最优解... 这么说吧，一样的工具 老外卖 149 刀一个月 我还搭个AI给你show more

OKX 可真有钱啊，他们居然专门做了 AI 交易 Bot，这个会秒杀前段时间炒作的 AI 交易产品 一个交易产品到底是不是在认真做就看他做不做“回测” 因为“回测”只有真正需要严谨交易的用户才会需要... 主要就几个点： - 使用自然语言设计策略 - 可以获取 RSI 等各种数据 - 重要的是可以回测（无敌了这个）show more

Polymarket 上一个 天气套利 Python bot 的代码，被泄露出来了 而且这次放出来的，不只是代码 还包括一整套 从搭建到策略逻辑... 的说明 这篇内容讲的核心很直接： 就算你 完全不会写代码，也能照着流程，先搭出一个自己的天气交易 bot 它覆盖的内容包括： 机场天气 API 的解析 策略的基本设置 仓位大小的处理逻辑 这套 bot 的逻辑，大致是这样： • 用机场坐标，从 NWS 获取天气预测 • 把站点实时数据和 1 小时 forecast 做比较，拿到更接近真实的判断 • 在 Polymarket 上寻找 $0.01–$0.15 的温度区间 • 当市场价格 低于或等于入场阈值 时进场 • 先用 $1000 做策略模拟测试 • 后续仓位管理还会加入 Kelly + EV 的 sizing 逻辑 这类 bot 最值得看的地方，不是“明天能不能立刻赚到 $500” 而是它给了你一个可反复测试的 sandbox 你可以先把自己的想法丢进去跑，再决定哪些天气策略真的值得上实盘。 也就是说，它卖的不是暴富承诺 而是一套能让你自己验证策略的框架 这种“先给你测试环境，再让你慢慢调策略”的 bot， 你觉得更适合新手入场，还是只对已经会做天气盘的人有用？show more

凭着之前做美股论文回测时候用 的一点心得，以及自己翻来覆去写的那几个策略脚本，萌生出了开发一套 Polymarket 原生策略引擎的想法，该引擎计划支持 --dry-run, 回测和实盘三种模式，并且支持加载不同的策略模块，也联动了之前数据湖中的数据方便对远期市场和链上数据进行更加持久的深度分析，并且内置了一些常见的统计算法，方便策略的编写。 最近这段时间里对 infra 的投入远超产品和策略本身，这会不会是本末倒置还犹未可知，接下来需要迫切做到三件事：... 1. 快速找到一些好的策略并且在实盘中拿到好结果 2. 在打磨策略的同时引擎本身的开发也要做到双轮驱动，互为砥砺。 3. 如果 #1 和 #2 的进展顺利，就把我的 转型为一个支持部署代理钱包的策略平台。show more

OpenAI 刚给 Codex 加了个录屏回放功能，有点意思。 你在 Codex 里做的那些操作流程——写代码、调 API、跑测试、部署上线——它全给你录下来，存成一个可复用的 "AI... 技能"。 下次遇到类似的活儿，直接回放，不用重新来一遍。 说白了就是把你的人工操作变成了一段 AI 可以自己重复跑的自动化流程。show more

GitHub 上这个 67k star 的项目，直接实现了平行世界的推演 你给它一段真实素材（新闻、报告、小说内容都行），它自动搭一个数字孪生世界，往里面塞成千上万个AI智能体，让它们自己跑社会演化，最后给你一份预测报告。 公关危机预演、政策效果推演、商业战略对比、小说结局推导，全都能干。 最后还自动出一份详细预测报告，还能直接跟任意智能体对话追问。

亲爱的，现在AI工具超卷的 如果还只是把AI当成聊天、写文案的应用，那就太可惜啦～ 让 AI 开始执行任务吧！ 看看 Bluwhale 新上线的 AI... Trading Agent Builder 完全不需要会写代码，就能把自己的交易思路做成一个 AI 代理，让它 24/7 按照策略来运行 而且，如果你的策略足够优秀，还可以发布给其他用户使用 只要有人使用你的 AI，你就能获得收益 在不远的未来，每个人都会拥有属于自己的 AI Trading Agent 快来 Bluwhale CN 体验一下 Bluprint： 结合Web3 + AI，把自己的交易经验蒸馏成能做事的 AI 全天候提高生产力吧！ $BLUAIshow more

亲测，币安钱包的监控板块是目前市场最快的 pvp必须要会用bn钱包的监控，这样谁谁谁的推文一出来或者哪个聪明钱买了什么，你一下子就知道了，首富还是太有钱了，api什么的损耗跟免费似的 电脑硬件固然重要，但是快的工具会帮你快人一步 记得使用起来，我已经测过对比市场上所有的产品，这个是最适合pvp的 邀请码：MMW5LP6Y

给Polymarket的机器人开发者提个醒： 我的扫地机器人，每笔就赚1美分。 别笑，真的就1分钱。 但就靠这个，它每个月能躺赚1.1万美元。 为什么这1分钱能做成生意，而你那个“大优势”策略反而跑不通？我给你算笔账，可能颠覆你对交易的认知。 扫地机器的玩法很简单： 已经确定结果的合约，99美分买进来，1美元赎回。 毛利1分钱。 听着寒碜对吧？但加上两个关键因素，效果完全不一样：... > 确定性 你买进去的时候，结果已经定了。 你不是在赌，是在捡钱。 所以这1分钱，几乎是零风险的，不是扔硬币。 > 高周转 同样的本金，一天之内反复用，循环无数次。 1分钱 × 几百次周转 = 实实在在的收益。 反过来看那些所谓的“大优势”方向性策略—— 10美分的优势，实际只有55%的胜率，成交还慢，一天做不了几单。 大而不确定、还慢，输给微小但确定、还快的东西。 这就是核心逻辑。 零风险 × 高频次，几乎永远跑赢大而不确定。 公开钱包： 别再老想着找什么大机会了，去找那种**微小、确定、可重复的机会，然后跑它一千遍。 我自己折腾机器人策略那会儿，那些花里胡哨的“天才策略”，每次都输给这个无聊的1分钱机器。 下一篇我会讲怎么在市场上还没反应之前，识别出已经确定的结果。 先把完整的扫地机器人设置指南附在下面。#Polymarketshow more

此刻的我Xx附体: 我CNM啊微策略，你丫砸起来没完了是吧，一整夜了大饼一直新低一直新低！背了又背，进多就损，老子已经TMD一夜没睡了！我CNM！ 接下来的日子我就一件事: 空微策略！反正 Bitget 美股代币2.0可以用Usdt交易，手续费也低，开了一单很丝滑，深度不错！ 😋 空死你个说话不算话的渣Der👿 兄弟们交易美股都可以考虑一下... 还有股息分红直接到账 跟我一起空微策略吧 不要让他们骗走我们的钱啊😂 谢家印show more

Anthropic 发布了 Skill Creator 的重大更新 核心变化：内置测试用例生成 写完一个 Claude 技能，怎么知道它到底能不能被正确触发？以前靠手动试，现在... Skill Creator 内置了测试功能，帮你自动跑评估。 你现在可以给技能定义一组测试提示词，描述"什么样的回答算合格"，然后让系统自动跑测试、出报告。 不需要写代码，不需要搭测试框架。 具体新增了四个能力： 自动化评估（Evals）： 定义测试提示词和预期结果，系统自动运行并追踪通过率、耗时、token 用量。当模型更新或基础设施变化时，你能立刻发现技能是否"退步"了。 多 Agent 并行测试： 测试用例不是排队跑的，而是在独立的 Agent 中并行执行，每条测试互不干扰，各自有独立的 token 和耗时统计。 A/B 对比： 系统用"比较器 Agent"对两个版本的技能做盲测对比，去掉主观偏见。你改了技能描述，想知道新版比旧版好还是差，直接跑一轮对比就有答案。 触发率优化： 这可能是最实用的功能。系统会分析你的技能描述和测试提示词，建议怎么改描述才能减少误触发和漏触发。官方测试中，6 个公开的文档类技能有 5 个的触发准确率得到了提升。show more

前几天一个朋友跟我说了句话，听完我沉默了挺久。 他说他这两年靠运气赚的钱，上个月一个星期全还回去了。不是因为策略出了问题，是那天凌晨行情暴跌的时候他在睡觉，止损单不知道为什么没触发，醒来账户已经穿了。 这种故事在 Crypto 圈太常见了，但大多数人聊完就忘，下次继续全仓裸跑。 所以我深度用 AIX 这段时间，最在意的反而不是它的策略生成能力，是它的风控体系。 AIX... 有一个细节我特别认可：它把风控做成了独立的一层，不跟策略引擎绑在一起。策略负责决定什么时候进，风控负责决定什么时候必须停。两套逻辑互不干扰，策略再看好某个方向，风控说不准进就是不准进。 具体来说，它内置了最大回撤限制，单笔亏损和整体账户回撤一旦碰到阈值，自动触发保护性平仓。遇到极端行情比如闪崩或者天地针，AI 会主动进入熔断观察模式，停止一切新开仓位，不会继续加仓摊平越陷越深。产品里还有一个一键系统止损的开关，点一下全盘撤单，不需要逐笔去关。 还有一个容易被忽略但实际很要命的问题，跨交易所风控。 很多人同时跑着好几个所，Binance 一个账户、OKX 一个账户、Bybit 再一个账户，策略分别跑，风控分别设。问题就出在这个"分别"上，五个账户单独看仓位都健康，合在一起可能已经严重超仓了，方向还一致，一个极端行情五个账户一起爆。AIX 做的是把所有接入账户的风险敞口拉到同一个面板里统一计算，跨平台自动限额，不会出现这种碎片化风控的盲区。 它底层还有一整套投资组合风险分析，VaR、CVaR 都有，黑天鹅事件也有预置的应对预案。 这些东西说起来不性感，没有"AI 帮你找到下一个百倍币"那种叙事好传播。但真正做过交易的都懂，决定你能不能活到下一个牛市的，从来不是你抓到了多少行情，是你扛过了几次意外。 个人分享，非投资建议。show more

想自己做金融分析、股票研究？ 这些完全免费、Github开源的工具推荐给你，适合低门槛快速入门系统化 + AI 驱动的金融/财报分析👇 1. OpenBB（67.4k stars） 号称一个真正能替代... Bloomberg Terminal 的开源金融数据平台，数据整合能力强、支持 Python/CLI/AI 代理，日常股票深度研究和项目报告效率极高。唯一小缺点是高级数据源仍需自行接入，但免费部分已经够大多数人用了 2. Freqtrade（50.2k stars） 免费开源的 Python 加密交易机器人，内置回测、机器学习策略优化（FreqAI）、Telegram 控制等全套工具，是目前交易机器人里最成熟的一个，但学习门槛较高（需要会 Python），用 AI 学也可以上手 3.FinGPT（20k stars） AI4Finance 基金会维护的金融专属大模型框架，成本极低。这是真正能本地跑的金融 AI，用来做财报分析、新闻解读和智能研究非常实用 这三个工具组合起来，基本覆盖了数据获取 → 量化回测 → AI 智能分析的完整流程，全程本地运行、不用付费、不用担心数据隐私 省下来的订阅费，都拿去多买几只股票了😂show more

全网第一个爆火的 JEV AI 量化交易 Demo，跑了 57 个小时浮亏 -1370% 🤣... 大家都想知道：如果做一个完全反向的策略，那岂不是稳赚？为了验证这个思路，我真给手搓出来了 我的策略为：100% 镜像反向挂单，原版买我必卖，原版卖我必买，每区块逆向对冲，绝不弃权。大家也可以尝试自定义自己的策略 DEMO： 本项目仅为开源技术实验与机制测试，我可能会调整策略。高频做市受制于买卖价差与滑点，反向策略同样会面临市场磨损，仅供学习~show more

LibTV 全新视频 Agent 评测 可以接入Claude Code，一句话出片... LiblibAI 发布了一个全新的工作流 AI视频... Agent 平台LibTV，它可以在一张无限大的画布上，通过拖放节点来组合各种模型进行视频生成创作。 最牛P的是他们发布了一个skill技能，接入Claude Code、小龙虾，让AI能自动帮你编排节点... Claude Code等通过 Skill 接口全自动调用它的各种节点，自动帮你搭建节点，从剧本构思到最终成品剪辑自动跑完，一句话进去，成片出来。 我测试的过程中一直感叹，非常的牛P...show more

兄弟们，我拿 GPT‑5.6 做了个很野的策略。 给它电脑权限，往预测市场账户里丢了 300U，只留下一句话： “自己想办法赚钱。” 它扫了上千个钱包，把异常交易、单次暴富和疑似对刷的账户全部排除。 最后锁定了 3... 个长期胜率接近 75% 的账户，开始自动盯盘和跟单。 前面跑得确实很猛。 300U，一路做到了 3673U。 但高胜率策略也不可能一直赢。 最近连续出现回撤，184 笔跟单跑完，阶段胜率降到 51.8%。 账户也从 3673U 回撤到 2893U，亏损 780U。 说实话，看到回撤肯定难受。 但做策略最忌讳的，就是一亏钱就开始怀疑全部逻辑，甚至情绪化乱改参数。 没有任何策略能永远只涨不跌。 真正重要的是回撤之后保持好心态，重新检查数据、调整仓位和筛选规则。 策略有问题就修。 市场环境变了就重新适应。 别因为一次回撤，把前面验证过的东西全部推翻。 赚钱的时候别上头。 亏钱的时候也别崩。 稳住，调整完继续跑。show more

利用autoresearch的原版github 改了符合我要求的 BTC 15min 高频自进化策略研究（本质上就是寻找） 我设定了几个研究命题 1. SMC理论/动能理论/线性推演 2.... 每一个理论在符合的timeframe上可以自我调整bar（k线） 3. 年份阶段回测集 + 锁定预测年份集 = 防止过拟合（当然还有别的指标） 实验轮训了100多轮，还挺有意思的show more

一周 $1,400,000 标的只有一个：伊朗 他的主页在这： 你怎么在不预测任何结果的情况下赚 $1M？ 答案只有一句话： 用 $0.94... 买 $1 三天前我装了 ClawdBot 最近所有人都在吹它，我原本以为又是一个被神化的工具 结果它在 24 小时内，帮我找到一个单日印 $300K的钱包 事情是这样发生的 我给 ClawdBot 的任务非常简单： 在 Polymarket 里找不符合人类直觉的盈利模式 异常的、反常的、数学上说不通的那种 先说一句感受： 这东西不像工具，更像一个真的在“帮你做事”的助手 开源、免费、几分钟装好 但真正离谱的是—— 它能直接操作你的电脑 读文件、搜网页、修自己 bug 我让它连 Telegram，一开始失败了 它自己去看日志，找到问题，然后——自己修好了 我什么都没动 我说要联网搜索 它只回我一句： 给我一个 Brave Search API key，其它我来 我把 key 给它 它自己完成了所有连接 没有配置文件，没有手动步骤 那一刻的感觉是： 你不是在“用软件”，你是在跟一个真正想帮你赚钱的东西说话 好了，回到那个钱包 ClawdBot 返回了一个地址，我滑到它的时候，手停住了 同一个市场： “美国是否在 X 日期前打击伊朗” 他反复进 同一题目，30 多次 7 天 总利润：$1,017,000 我第一反应是： 系统 bug 我查了链上记录 是真钱 是真成交 我把他所有交易拉进 Excel，整整看了 3 个小时 然后我终于明白一件事： 他根本不在乎美国会不会打伊朗 结果，对他来说是无关变量 他在做的只有一件事： 套利 你还记得上学时那种故事吗？ 有人发现自动贩卖机偶尔会掉两瓶可乐 围观的人都以为是运气 其实只是—— 机器的数学坏了 Polymarket 里，全是这种坏掉的贩卖机 用最白话的话说他的策略： 同一个事件，Polymarket 会开很多不同时间的市场： 美国是否在 3 月前打伊朗 美国是否在 4 月前打伊朗 美国是否在 6 月前打伊朗 如果 3 月发生了，4 月和 6 月的 YES 也会结算 但问题是—— 这些价格经常算不明白 有时候，你可以买下多个日期的 NO，总成本只有 $0.94 如果什么都没发生 → 你拿 $1 如果真的发生了 → 仍然至少有一个 NO 结算 不管发生什么： 你赢 不是预测 是算账 $0.94 买 $1 这就是全部逻辑 他一周这样做 30 多次 同样的结构 同样的数学错误 同样的利润 $300,000 / 24 小时 此时再画趋势线，看起来多少有点尴尬 我后来总结了他轮流用的 5 套套利结构： 1｜基础套利 同一市场同时买 YES + NO 总成本 $0.96 必然有一个结算 $1 → 无风险 4% 2｜互斥事件套利 两个不可能同时成立的事件 YES 全买，总价 < $1 → 必有一个赢 3｜矛盾套利 两个市场互相否定 一个买 YES，一个买 NO → 市场自相矛盾，你吃价差 4｜多选一套利（他最常用） 多个结果 对其中多个买 NO 只要发生一个，其它 NO 结算 → 从“必然性”里赚钱 5｜必然发生套利 买下所有可能发生的 YES 只要总成本 < $1 → 白送钱 预测是赌博 套利是会计 这件事真正改变我的是： 我在 Polymarket 混了几个月 看辩论、读民调、试图比市场聪明 这个人，完全无视信息 他只找一个问题： 这里的数学是不是坏了？ 而答案是： 每天都在坏 ClawdBot 还给我看了另一件事 它现在可以主动工作： 监控钱包、盯市场、 一有套利窗口，直接通知 我让它追踪这个交易员 现在他每次进场，我 Telegram 都会响 昨晚 2:47 提示来了： US strikes Iran by April NO @ $0.89 我当时没看懂 去查其它日期市场 所有 NO 加起来： $0.91 确定性 $1 9% 回报 零预测 我跟了一单 今天醒来： + $340 不改变人生 但我什么都没预测 什么都没分析 我只是—— 照着数学抄 现在有 23,000 人在 watch 这个钱包 大多数人还在猜： 美国到底会不会动手 他们在下棋 而他在数棋盘，发现多摆了几颗卒子 现在 Polymarket 上，关于同一地缘事件、不同时间的市场，至少还有 12 个 它们的价格，依然算不到 $1 免费的钱，就藏在那个缝里 而这个交易员，大概率现在已经进场了 两条路： 继续预测 继续分析 继续把钱交给找到“坏贩卖机”的人 或者—— 学会这 5 套结构，找出数学错误，开始收钱 套利不是更聪明 只是发现： $1 正在打 94 折 折扣什么时候结束？ 当足够多人注意到的时候 你，今天看价格了吗？show more

真诚的说，我很认同 Nova 的看法。我这些天频繁测试 Memo 可用性，需要大量听英文，观测转写准确率，发现自己听力确实有长进。 其实 Memo 中也有个简单训练听力的技巧。 -... Memo 支持解析油管，然后会帮你断好句子并进行翻译。 - 来回点击时间轴进行复听，搭配中英互切展示加深理解。show more