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TradingView 的 Pine Script 生态，终于有人整理成了一份真正能当导航站用的开源清单了 awesome-pinescript，1.9K Stars，MIT 开源，一份专门收集 Pine Script 指标、策略、工具和自动交易资源的仓库。以前学 Pine 脚本，最烦的是东拼西凑：官方文档一套、社区脚本一套、指标合集一套、自动下单又是一套。它不一样，从 2020 年维护到现在，把官方资源、社区、指标、策略、库、自动下单、开发工具、学习资料分门别类全收进去，每个还带一句话说明。核心能力： 1️⃣ 官方资料：Pine Script v4 / v5 / v6 文档、语言参考、更新日志都整理好了 2️⃣ 指标合集：趋势、成交量、Market Profile、相关性、VIX、周期分析等大量公开指标 3️⃣ Screener：板块异动、超买超卖、批量股票扫描、TradingView Screener 工具都有 4️⃣ 策略模板：MACD、均线交叉、止盈止损、Portfolio Backtesting 等现成策略可以直接研究 5️⃣ 自动交易：整理了 Python、JavaScript、Webhook、Telegram、交易机器人等执行方案 6️⃣ 开发资源：Libraries、代码工具、Style Guide、Best Practices 和学习教程都集中在一起它最值钱的是自动下单那一栏——大部分人卡在指标画出来了，但怎么接实盘这一步，这里把 Python /... show more

爱吃折耳根的Ace

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24,248 просмотров • 9 дней назад •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

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Комментарии: 3

Фото профиля 晚晚

晚晚9 дней назад

以前找个能用的指标，光筛脚本就能耗半天。

Фото профиля 爱吃折耳根的Ace

爱吃折耳根的Ace9 дней назад

以前不是不会写，是真不知道哪个脚本靠谱

Фото профиля 箭头派

箭头派9 дней назад

很多链接都失效了.

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好家伙！TradingView 里那些不公开在官方脚本库里的 Pine Script，有人专门整理成了一个开源仓库 PineScript，450+ Stars，MPL-2.0 开源，一套偏 ICT、动量交易和 Screener 的指标源码合集。平时你在 TradingView 看到 FVG、Liquidity Sweep、Order Block、Market Structure 这些指标，很多只能看结果，很难知道背后到底怎么算。这个仓库不一样，源码直接摆出来，复制进 Pine Editor 就能跑，还能继续拆逻辑、改参数、做自己的版本。核心能力： 1️⃣ ICT 工具：FVG、Liquidity Sweep、MSS、Mitigation Block、Equal Highs / Lows 都有 2️⃣ 自带 Scanner：FVG、Order Block Retracement、Market Profile 可以直接拿来扫图 3️⃣ 动量策略：RSI Directional Momentum、Momentum Investing、Option Scalping 都有现成脚本 4️⃣ 趋势策略：包括 Sideways Market Skipper 等趋势跟随和震荡过滤思路 5️⃣ Market Profile：除了普通指标，还有 Market Profile + Screener 这种偏实战的工具 6️⃣ 源码全部可看：不是黑箱信号，计算逻辑和触发条件都能自己研究和修改我觉得它最适合的用法，不是照搬某个信号去交易。而是看到一个好指标以后，直接去看它的 Pine Script 到底怎么写，再拆成自己的交易逻辑。对于 TradingView、Pine Script、ICT 或技术指标研究的人，这种源码库比单纯收藏指标更有价值。 GitHub：

爱吃折耳根的Ace

52,069 просмотров • 3 дней назад

卧槽！现在连 YouTube 上的交易策略，都能让 AI 帮你拆解成 Pine Script 了？甚至从指标开发、代码调试到策略优化，都给安排上了。最近发现一个挺狠的开源项目：pinescript-agents，MIT 协议。由 TradersPost 开源，专门为 Claude Code 打造的 TradingView 量化开发工具箱，内置 7 个 AI Skills，支持 Pine Script v6。以前看到不错的交易策略，想自己复现，得反复看视频、整理交易规则、写代码、修报错，整个流程相当折腾。现在这些工作，可以交给不同的 AI Skills 协助完成。里面有 6 个值得关注的能力： 1️⃣ YouTube 策略解析：输入交易教程链接，AI 提取字幕、识别指标参数和进出场规则，辅助还原交易策略。 2️⃣ AI 指标开发：用自然语言描述交易想法，自动辅助生成 Pine Script v6 指标和策略代码。 3️⃣ 智能代码调试：分析编译报错、指标重绘和逻辑异常，辅助定位并修复问题。 4️⃣ 策略回测开发：辅助完善回测逻辑、胜率统计、收益回撤和风险管理规则。 5️⃣ 性能优化：优化复杂脚本的计算效率、代码结构和图表显示。 6️⃣ 多 Skill 协作：由 pine-manager 协调任务，从策略设计、代码生成到调试优化，串起完整开发流程。我比较感兴趣的还是它的 YouTube 策略解析。以前看到别人分享交易系统，光是研究买卖逻辑就得花不少时间。现在可以让 AI 先提取规则，再交给开发 Skill 实现。相当于给 TradingView 配了一支 AI 量化开发小团队。当然，它不是自动交易机器人，生成的策略仍需验证，尤其要注意重绘和未来数据泄漏问题。经常用 Claude Code、TradingView，或者想用 AI 开发股票量化策略的，值得收藏。仓库：

卧槽！现在连 YouTube 上的交易策略，都能让 AI 帮你拆解成 Pine Script 了？甚至从指标开发、代码调试到策略优化，都给安排上了。最近发现一个挺狠的开源项目：pinescript-agents，MIT 协议。由 TradersPost 开源，专门为 Claude Code 打造的 TradingView 量化开发工具箱，内置 7 个 AI Skills，支持 Pine Script v6。以前看到不错的交易策略，想自己复现，得反复看视频、整理交易规则、写代码、修报错，整个流程相当折腾。现在这些工作，可以交给不同的 AI Skills 协助完成。里面有 6 个值得关注的能力： 1️⃣ YouTube 策略解析：输入交易教程链接，AI 提取字幕、识别指标参数和进出场规则，辅助还原交易策略。 2️⃣ AI 指标开发：用自然语言描述交易想法，自动辅助生成 Pine Script v6 指标和策略代码。 3️⃣ 智能代码调试：分析编译报错、指标重绘和逻辑异常，辅助定位并修复问题。 4️⃣ 策略回测开发：辅助完善回测逻辑、胜率统计、收益回撤和风险管理规则。 5️⃣ 性能优化：优化复杂脚本的计算效率、代码结构和图表显示。 6️⃣ 多 Skill 协作：由 pine-manager 协调任务，从策略设计、代码生成到调试优化，串起完整开发流程。我比较感兴趣的还是它的 YouTube 策略解析。以前看到别人分享交易系统，光是研究买卖逻辑就得花不少时间。现在可以让 AI 先提取规则，再交给开发 Skill 实现。相当于给 TradingView 配了一支 AI 量化开发小团队。当然，它不是自动交易机器人，生成的策略仍需验证，尤其要注意重绘和未来数据泄漏问题。经常用 Claude Code、TradingView，或者想用 AI 开发股票量化策略的，值得收藏。仓库：

爱吃折耳根的Ace

23,657 просмотров • 2 дней назад

卧槽！量化交易资源优质合集又发现一个比较全的 wangzhe3224 整理的 awesome-systematic-trading，把系统化交易相关的工具和资源做了分类汇总，目前有 4.8K Star。主要内容覆盖： 1️⃣ 回测与实盘框架（backtrader、Freqtrade、等） 2️⃣ AI / 机器学习量化工具（FinRL、Qlib、FinGPT 等） 3️⃣ 因子分析与策略相关资源 4️⃣ 数据处理、指标计算、风险管理工具 5️⃣ 数据源和券商接口 6️⃣ 相关书籍、博客和研究资料整体从数据、研究到回测和执行的工具都有覆盖，适合想系统找开源项目的人作为参考。同时支持股票、加密货币、期货、期权、外汇等多个市场，适合做量化交易和系统化策略研究的人参考。对做量化策略开发，或者想了解这个方向常用工具的人来说，这份列表比较实用。

卧槽！量化交易资源优质合集又发现一个比较全的 wangzhe3224 整理的 awesome-systematic-trading，把系统化交易相关的工具和资源做了分类汇总，目前有 4.8K Star。主要内容覆盖： 1️⃣ 回测与实盘框架（backtrader、Freqtrade、等） 2️⃣ AI / 机器学习量化工具（FinRL、Qlib、FinGPT 等） 3️⃣ 因子分析与策略相关资源 4️⃣ 数据处理、指标计算、风险管理工具 5️⃣ 数据源和券商接口 6️⃣ 相关书籍、博客和研究资料整体从数据、研究到回测和执行的工具都有覆盖，适合想系统找开源项目的人作为参考。同时支持股票、加密货币、期货、期权、外汇等多个市场，适合做量化交易和系统化策略研究的人参考。对做量化策略开发，或者想了解这个方向常用工具的人来说，这份列表比较实用。

爱吃折耳根的Ace

58,772 просмотров • 2 месяцев назад

好家伙！TradingView Lightweight Charts 本来只是负责画图，现在有人直接给它塞进了 446 个技术指标。 lightweight-charts-indicators，MIT 开源，一套专门给 Lightweight Charts 补齐技术分析能力的指标库。以前自己用 Lightweight Charts 做交易终端，K 线很好画，但 RSI、MACD、SuperTrend、Order Blocks、市场结构这些东西，基本都得自己重新实现。它不一样，标准指标、社区 Pine 指标、K 线形态、绘图元素都已经搬进来了，直接往自己的图表里装就行。核心能力： 1️⃣ 446 个指标 / 形态：趋势、动量、波动率、成交量、市场结构基本都覆盖 2️⃣ 标准技术指标：RSI、MACD、ADX、VWAP、SuperTrend、Ichimoku、KDJ 直接用 3️⃣ 社区热门指标：QQE MOD、AlphaTrend、HalfTrend、Hull Suite、Order Blocks 等都已经移植 4️⃣ 44 种 K 线形态：Doji、Engulfing、Morning Star、Three Black Crows 自动识别 5️⃣ PineScript v6 兼容：Line、Box、Label、Table、Marker 等绘图元素都支持 6️⃣ 原生接 Lightweight Charts：指标直接画主图或独立 Pane，还能用 Registry 动态做指标菜单我觉得它最爽的地方，是把“自己做 TradingView 风格终端”里最费时间的指标层直接补上了。 Lightweight Charts 负责图表， lightweight-charts-indicators 这个库负责指标。再接自己的行情、策略、AI Agent，已经可以很快拼出一套完整的技术分析工作台。做量化前端、Crypto 看盘、交易终端或者技术指标研究的，这个很适合收藏。

好家伙！TradingView Lightweight Charts 本来只是负责画图，现在有人直接给它塞进了 446 个技术指标。 lightweight-charts-indicators，MIT 开源，一套专门给 Lightweight Charts 补齐技术分析能力的指标库。以前自己用 Lightweight Charts 做交易终端，K 线很好画，但 RSI、MACD、SuperTrend、Order Blocks、市场结构这些东西，基本都得自己重新实现。它不一样，标准指标、社区 Pine 指标、K 线形态、绘图元素都已经搬进来了，直接往自己的图表里装就行。核心能力： 1️⃣ 446 个指标 / 形态：趋势、动量、波动率、成交量、市场结构基本都覆盖 2️⃣ 标准技术指标：RSI、MACD、ADX、VWAP、SuperTrend、Ichimoku、KDJ 直接用 3️⃣ 社区热门指标：QQE MOD、AlphaTrend、HalfTrend、Hull Suite、Order Blocks 等都已经移植 4️⃣ 44 种 K 线形态：Doji、Engulfing、Morning Star、Three Black Crows 自动识别 5️⃣ PineScript v6 兼容：Line、Box、Label、Table、Marker 等绘图元素都支持 6️⃣ 原生接 Lightweight Charts：指标直接画主图或独立 Pane，还能用 Registry 动态做指标菜单我觉得它最爽的地方，是把“自己做 TradingView 风格终端”里最费时间的指标层直接补上了。 Lightweight Charts 负责图表， lightweight-charts-indicators 这个库负责指标。再接自己的行情、策略、AI Agent，已经可以很快拼出一套完整的技术分析工作台。做量化前端、Crypto 看盘、交易终端或者技术指标研究的，这个很适合收藏。

爱吃折耳根的Ace

15,838 просмотров • 7 дней назад

卧槽！FMZ 官方直接开源了几百个现成策略，5.8K star、1.8K fork 直接整理了几千个现成量化策略，均线、趋势、网格、套利、资金费率、高频、期货、Crypto 基本都能找到。以前你写个币圈策略，光交易所 API、精度、撮合、资金费率这些脏活就得啃几天，写出来还不一定跑得通。它不一样，FMZ 就是发明者量化那个免费云平台，这仓库把策略广场里沉淀多年的源码一次性放出来，你直接抄、直接改、直接跑。核心能力： 1️⃣ 几千个量化策略案例，直接看源码、逻辑和参数，不用每次从零开始想 2️⃣ 覆盖趋势跟踪、网格、套利、马丁、资金费率、高频、多周期等不同交易思路 3️⃣ 支持 JavaScript、Python、C++、Rust、Pine Script、麦语言等多种开发方式 4️⃣ 策略可以直接拿到 FMZ 做历史回测，看收益、回撤、成交和资金曲线 5️⃣ 支持 Paper Trading 和 24/7 实盘，可以从研究继续走到真实运行 6️⃣ FMZ 现在还集成了 AI + MCP，可以直接用自然语言辅助写策略、查市场和做量化研究我比较喜欢它的一点是：当你突然想研究一个策略，比如资金费率套利、网格或者趋势跟踪，不用先从白纸开始。先来这里搜一遍别人怎么做，再拆逻辑、改参数、重新回测，效率会高很多。更关键的是，这些策略还能继续丢到 FMZ 里回测、模拟，甚至跑实盘。做 Crypto 量化、策略研究或者程序化交易的，这个很适合收藏。

卧槽！FMZ 官方直接开源了几百个现成策略，5.8K star、1.8K fork 直接整理了几千个现成量化策略，均线、趋势、网格、套利、资金费率、高频、期货、Crypto 基本都能找到。以前你写个币圈策略，光交易所 API、精度、撮合、资金费率这些脏活就得啃几天，写出来还不一定跑得通。它不一样，FMZ 就是发明者量化那个免费云平台，这仓库把策略广场里沉淀多年的源码一次性放出来，你直接抄、直接改、直接跑。核心能力： 1️⃣ 几千个量化策略案例，直接看源码、逻辑和参数，不用每次从零开始想 2️⃣ 覆盖趋势跟踪、网格、套利、马丁、资金费率、高频、多周期等不同交易思路 3️⃣ 支持 JavaScript、Python、C++、Rust、Pine Script、麦语言等多种开发方式 4️⃣ 策略可以直接拿到 FMZ 做历史回测，看收益、回撤、成交和资金曲线 5️⃣ 支持 Paper Trading 和 24/7 实盘，可以从研究继续走到真实运行 6️⃣ FMZ 现在还集成了 AI + MCP，可以直接用自然语言辅助写策略、查市场和做量化研究我比较喜欢它的一点是：当你突然想研究一个策略，比如资金费率套利、网格或者趋势跟踪，不用先从白纸开始。先来这里搜一遍别人怎么做，再拆逻辑、改参数、重新回测，效率会高很多。更关键的是，这些策略还能继续丢到 FMZ 里回测、模拟，甚至跑实盘。做 Crypto 量化、策略研究或者程序化交易的，这个很适合收藏。

爱吃折耳根的Ace

52,674 просмотров • 19 дней назад

做股票量化，真没必要什么都从零开发挖到 6 个很硬核的开源项目，分别负责数据、AI 研究、策略回测、组合优化、绩效分析和实盘交易。以前想搭一套完整的量化系统，光数据接口、回测引擎、风控和交易执行就够折腾了。现在不一样了，很多基础模块已经有成熟的开源实现。分享 6 个值得研究的项目： 1. OpenBB｜金融数据底座把股票、宏观、期权等金融数据统一接入，Python 和 AI Agent 都能调用。 2. Microsoft RD-Agent｜AI 自动研究微软开源的 AI 研发 Agent，可以自动探索因子、设计模型并迭代研究方案。 3. vectorbt｜策略回测基于 NumPy、pandas 和 Numba 的高速回测框架，适合批量测试策略和参数。 4. PyPortfolioOpt｜组合优化把资产配置、风险平价、Black-Litterman 等组合优化方法封装好了。 5. QuantStats｜绩效分析策略跑完直接分析收益、Sharpe、最大回撤等指标，还能生成绩效报告。 6. QuantConnect LEAN｜交易执行支持股票、期货、期权、外汇和 Crypto，多资产回测和实盘可以使用同一套引擎。这 6 个项目分开看是工具，按流程组合起来，就有了一套量化研究与交易系统的基础：金融数据 → AI 因子研究 → 策略回测 → 组合优化 → 风险评估 → 交易执行当然，不是下载安装到一起就能直接跑，数据和交易接口仍然需要适配。但对个人量化开发者来说，最费时间的基础模块已经有现成的开源实现。做股票量化、AI Trading、策略研究或者自动交易的，这 6 个值得一起收藏。

做股票量化，真没必要什么都从零开发挖到 6 个很硬核的开源项目，分别负责数据、AI 研究、策略回测、组合优化、绩效分析和实盘交易。以前想搭一套完整的量化系统，光数据接口、回测引擎、风控和交易执行就够折腾了。现在不一样了，很多基础模块已经有成熟的开源实现。分享 6 个值得研究的项目： 1. OpenBB｜金融数据底座把股票、宏观、期权等金融数据统一接入，Python 和 AI Agent 都能调用。 2. Microsoft RD-Agent｜AI 自动研究微软开源的 AI 研发 Agent，可以自动探索因子、设计模型并迭代研究方案。 3. vectorbt｜策略回测基于 NumPy、pandas 和 Numba 的高速回测框架，适合批量测试策略和参数。 4. PyPortfolioOpt｜组合优化把资产配置、风险平价、Black-Litterman 等组合优化方法封装好了。 5. QuantStats｜绩效分析策略跑完直接分析收益、Sharpe、最大回撤等指标，还能生成绩效报告。 6. QuantConnect LEAN｜交易执行支持股票、期货、期权、外汇和 Crypto，多资产回测和实盘可以使用同一套引擎。这 6 个项目分开看是工具，按流程组合起来，就有了一套量化研究与交易系统的基础：金融数据 → AI 因子研究 → 策略回测 → 组合优化 → 风险评估 → 交易执行当然，不是下载安装到一起就能直接跑，数据和交易接口仍然需要适配。但对个人量化开发者来说，最费时间的基础模块已经有现成的开源实现。做股票量化、AI Trading、策略研究或者自动交易的，这 6 个值得一起收藏。

爱吃折耳根的Ace

23,137 просмотров • 2 дней назад

好家伙！LuxAlgo 刚开源 Vela，今天再看 PineTS，才发现这两个项目其实是拼在一起的。 Vela 负责画——K 线、Workspace、指标界面； PineTS 负责算——真正执行 Pine Script。一个管图表，一个管脚本，拼起来已经很像一套开源版 TradingView 技术栈了。 PineTS，760+ Stars，LuxAlgo 开源的 Pine Script 运行时。以前你在 TradingView 写好一个指标，想接到交易 Bot、服务器、回测系统或者 AI Agent，很多时候还得重新翻成 Python / JavaScript。 PineTS 不一样，原来的 Pine Script v5 / v6 可以直接拿来跑，数据源也能换成自己的。核心能力： 1️⃣ 原生跑 Pine Script v5 / v6，很多现有指标和策略不用重新写 2️⃣ 内置 60+ 技术分析函数，RSI、MACD、EMA、BOLL 这些直接调用 3️⃣ 支持 Live Streaming，新 K 线进来以后实时重新计算信号 4️⃣ 支持多周期分析，同一脚本可以读取不同 Timeframe 5️⃣ 数据不绑 TradingView，Binance、CSV、自己的 OHLCV / API 都能接 6️⃣ pinets-cli 可以直接给 Claude、Codex、OpenClaw 调用，运行结果直接输出 JSON 而且 PineTS 还能通过 vela-pinets 接进 Vela。也就是说： Vela 负责把专业金融图表搭出来， PineTS 负责把原来的 Pine 指标真正跑起来。后面再接自己的行情、策略、AI Agent、交易 Bot，一整套链路就出来了。 LuxAlgo 这波不像是在开源两个独立项目，更像是在一点点拆出一套属于开发者自己的 TradingView 技术栈。想把已有 Pine 接到自己的报警、回测或网页图上的，这个值得留着。仓库：

好家伙！LuxAlgo 刚开源 Vela，今天再看 PineTS，才发现这两个项目其实是拼在一起的。 Vela 负责画——K 线、Workspace、指标界面； PineTS 负责算——真正执行 Pine Script。一个管图表，一个管脚本，拼起来已经很像一套开源版 TradingView 技术栈了。 PineTS，760+ Stars，LuxAlgo 开源的 Pine Script 运行时。以前你在 TradingView 写好一个指标，想接到交易 Bot、服务器、回测系统或者 AI Agent，很多时候还得重新翻成 Python / JavaScript。 PineTS 不一样，原来的 Pine Script v5 / v6 可以直接拿来跑，数据源也能换成自己的。核心能力： 1️⃣ 原生跑 Pine Script v5 / v6，很多现有指标和策略不用重新写 2️⃣ 内置 60+ 技术分析函数，RSI、MACD、EMA、BOLL 这些直接调用 3️⃣ 支持 Live Streaming，新 K 线进来以后实时重新计算信号 4️⃣ 支持多周期分析，同一脚本可以读取不同 Timeframe 5️⃣ 数据不绑 TradingView，Binance、CSV、自己的 OHLCV / API 都能接 6️⃣ pinets-cli 可以直接给 Claude、Codex、OpenClaw 调用，运行结果直接输出 JSON 而且 PineTS 还能通过 vela-pinets 接进 Vela。也就是说： Vela 负责把专业金融图表搭出来， PineTS 负责把原来的 Pine 指标真正跑起来。后面再接自己的行情、策略、AI Agent、交易 Bot，一整套链路就出来了。 LuxAlgo 这波不像是在开源两个独立项目，更像是在一点点拆出一套属于开发者自己的 TradingView 技术栈。想把已有 Pine 接到自己的报警、回测或网页图上的，这个值得留着。仓库：

爱吃折耳根的Ace

19,569 просмотров • 9 дней назад

🚨 卧槽！终于有开源项目把量化交易全流程打通了 QuantConnect Lean 目前 GitHub 上已有 20k+ star，是一个成熟的开源算法交易引擎。它把数据接入、策略开发、回测、模拟盘和实盘执行全部整合在一起，形成了一套完整的量化闭环，而不是只做其中某一块，核心能力： > 支持股票、加密货币、外汇、期权、期货等多个资产 > 高性能事件驱动回测引擎，可精准模拟滑点、交易成本和市场冲击 > 支持 Python 和 C# 编写策略 > 可直接对接多家券商和数据源，实现从回测到实盘的一条龙 > 内置丰富的绩效分析和可视化工具它真正有用的地方，是把量化交易最麻烦的工程底座标准化：你负责策略逻辑，它负责回测、撮合、组合、交易执行这些脏活。做股票、期货、期权、加密货币量化研究，或者想让 AI Agent 写策略、回测策略的人，建议保存看看

🚨 卧槽！终于有开源项目把量化交易全流程打通了 QuantConnect Lean 目前 GitHub 上已有 20k+ star，是一个成熟的开源算法交易引擎。它把数据接入、策略开发、回测、模拟盘和实盘执行全部整合在一起，形成了一套完整的量化闭环，而不是只做其中某一块，核心能力： > 支持股票、加密货币、外汇、期权、期货等多个资产 > 高性能事件驱动回测引擎，可精准模拟滑点、交易成本和市场冲击 > 支持 Python 和 C# 编写策略 > 可直接对接多家券商和数据源，实现从回测到实盘的一条龙 > 内置丰富的绩效分析和可视化工具它真正有用的地方，是把量化交易最麻烦的工程底座标准化：你负责策略逻辑，它负责回测、撮合、组合、交易执行这些脏活。做股票、期货、期权、加密货币量化研究，或者想让 AI Agent 写策略、回测策略的人，建议保存看看

爱吃折耳根的Ace

59,785 просмотров • 3 месяцев назад

卧槽！给 TradingView 做付费指标的那家 LuxAlgo，把自家图表引擎开源了 Vela，495 Stars，Apache-2.0 开源，也是 LuxAlgo 自己在用的金融图表引擎。以前做行情前端，要么买 TradingView 授权（贵、数据还受限），要么自己造图表轮子（难、bug 一堆）。这个不一样，LuxAlgo 直接开源整套图表引擎，不是 TradingView 的壳，是自带 WebGL2 渲染器的 headless 核心，数据层 / 脚本引擎 / 渲染层全是插件化接口。核心能力： 1️⃣ WebGL2 金融图表：实时 K 线高性能渲染，Canvas2D 自动兜底 2️⃣ 70+ 技术指标：MA、RSI、MACD、VWAP、SuperTrend、Volume Profile 都有 3️⃣ 22 种画图工具：趋势线、斐波那契、Pitchfork、波浪、Long / Short Position 直接用 4️⃣ 多图 Workspace：多图布局、Crosshair 同步、周期切换、对象树都做好了 5️⃣ 实时行情接入：Binance、Coinbase、Hyperliquid 开箱即用，也能换自己的数据源 6️⃣ 支持 Pine Script：配合 PineTS，可以把原来的 Pine 指标直接跑进 Vela 我觉得它真正有意思的地方，不是“能画 K 线”。而是你拿到了一套可以继续长成自己交易终端的骨架。行情、指标、策略、AI Agent、Broker，后面都能继续往上接。想自己做 TradingView 风格量化终端、Crypto Dashboard 或 AI Trading 工作台的，这个很值得留着。仓库：

爱吃折耳根的Ace

139,869 просмотров • 10 дней назад

兄弟们！想自己做量化，最浪费时间的往往不是写策略。而是数据去哪找、框架怎么选、回测用什么、机器学习怎么接，最后实盘又得重新拼一套。这 6 个 GitHub 仓库，基本把量化从“找资料”一路铺到“回测和交易”。 1️⃣ awesome-quant 30K star 量化圈的资源总目录。数据源、技术指标、定价、回测、组合优化、风险分析全都分类整理好了，不知道用什么库先来这里找。 2️⃣ machine-learning-for-trading 21K star 21K Stars，机器学习做量化的一整套教材 + 代码。从金融数据、特征工程、模型训练，一路做到回测、风险和实盘部署。 3️⃣ quant-trading 11K star 11K star 现成策略仓库。配对交易、统计套利、MACD、布林带、VIX、期权、CTA 都有，最适合直接拆别人的策略思路。 4️⃣ Backtrader 23.3K star Python 量化回测老牌框架。策略写完先扔历史行情里跑，订单、仓位、手续费、指标这些基础设施都给你准备好了。 5️⃣ Zipline Reloaded 2K star Quantopian 当年那套事件驱动回测引擎的持续维护版。想研究专业回测框架到底怎么设计，这个很值得拆。 6️⃣ CCXT 44.2K star 做 Crypto 基本绕不开。100+ 交易所统一成一套 API，行情、K 线、订单簿、账户、下单不用每家交易所重新对接。如果你刚开始搭自己的量化系统： awesome-quant 找工具 machine-learning-for-trading 学完整流程 quant-trading 找策略灵感 Backtrader / Zipline 跑回测 CCXT 接加密交易所这套先吃透，比一上来自己从零造轮子省太多时间。做股票量化、Crypto 量化或者准备自己搭交易系统的，这 6 个建议直接保持看。

兄弟们！想自己做量化，最浪费时间的往往不是写策略。而是数据去哪找、框架怎么选、回测用什么、机器学习怎么接，最后实盘又得重新拼一套。这 6 个 GitHub 仓库，基本把量化从“找资料”一路铺到“回测和交易”。 1️⃣ awesome-quant 30K star 量化圈的资源总目录。数据源、技术指标、定价、回测、组合优化、风险分析全都分类整理好了，不知道用什么库先来这里找。 2️⃣ machine-learning-for-trading 21K star 21K Stars，机器学习做量化的一整套教材 + 代码。从金融数据、特征工程、模型训练，一路做到回测、风险和实盘部署。 3️⃣ quant-trading 11K star 11K star 现成策略仓库。配对交易、统计套利、MACD、布林带、VIX、期权、CTA 都有，最适合直接拆别人的策略思路。 4️⃣ Backtrader 23.3K star Python 量化回测老牌框架。策略写完先扔历史行情里跑，订单、仓位、手续费、指标这些基础设施都给你准备好了。 5️⃣ Zipline Reloaded 2K star Quantopian 当年那套事件驱动回测引擎的持续维护版。想研究专业回测框架到底怎么设计，这个很值得拆。 6️⃣ CCXT 44.2K star 做 Crypto 基本绕不开。100+ 交易所统一成一套 API，行情、K 线、订单簿、账户、下单不用每家交易所重新对接。如果你刚开始搭自己的量化系统： awesome-quant 找工具 machine-learning-for-trading 学完整流程 quant-trading 找策略灵感 Backtrader / Zipline 跑回测 CCXT 接加密交易所这套先吃透，比一上来自己从零造轮子省太多时间。做股票量化、Crypto 量化或者准备自己搭交易系统的，这 6 个建议直接保持看。

爱吃折耳根的Ace

38,165 просмотров • 16 дней назад

常用Tradingview没有会员的朋友，可以试试这个同时能添加14个指标的工具在图表，它还能组合成交易策略自动标记开单信号，非常智能😍🚀 内置种类还在陆续增加，包括（ICT，超级趋势，均线，ADX，MACD，EMA）等等这些常用的都有/ 每个指标都是完整的内置指标，可以自定义参数设置！ Tradingview指标名称：DIY Custom Strategy Builder [ZP] - v1 输入：30余种指标组合自选作者：Zpayab

常用Tradingview没有会员的朋友，可以试试这个同时能添加14个指标的工具在图表，它还能组合成交易策略自动标记开单信号，非常智能😍🚀 内置种类还在陆续增加，包括（ICT，超级趋势，均线，ADX，MACD，EMA）等等这些常用的都有/ 每个指标都是完整的内置指标，可以自定义参数设置！ Tradingview指标名称：DIY Custom Strategy Builder [ZP] - v1 输入：30余种指标组合自选作者：Zpayab

投机实验室

25,553 просмотров • 2 лет назад

做加密量化，如果你不想回测一套、调参一套、实盘又重写一套，Freqtrade 基本把整条链路都给你接起来了。 freqtrade，54.3K stars，支持币安/OKX/Bybit 等所有主流交易所现货+合约，回测、FreqAI 机器学习、Telegram/网页控制全都有！以前写币圈交易机器人，得自己接交易所 API、做回测、做风控、做告警，一堆坑要踩。 freqtrade 不一样，开箱即用的完整交易机器人，交易所支持最全、社区最大、文档最全，全球量化玩家都在用。核心能力： 1️⃣ 策略回测：直接用交易所历史 OHLCV 数据测试策略，手续费也会计入结果 2️⃣ Hyperopt 调参：可以自动搜索入场、出场、ROI、止损、移动止损等参数 3️⃣ Dry-Run 模拟盘：先用实时行情跑模拟交易，不碰真钱，验证回测和真实市场之间的差距 4️⃣ 实盘自动交易：支持 Binance、Bybit、OKX、Gate、Kraken、Hyperliquid 等，覆盖现货和多个期货市场 5️⃣ FreqAI：可以训练自适应机器学习模型，并定期重新训练，让模型跟随市场变化 6️⃣ 风控与交易对管理：支持白名单、黑名单、动态交易对、仓位管理和保护机制 7️⃣ WebUI + Telegram：直接查看持仓、盈亏、交易记录，也能远程启动、停止和管理 Bot 它是一个 Python 开源量化交易框架，从历史数据、策略开发、回测、参数优化，到模拟盘和实盘交易，都可以在同一套系统里完成。做 Crypto 量化、策略回测、自动交易或者机器学习交易的，这个基本属于绕不开的项目。

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爱吃折耳根的Ace

23,631 просмотров • 28 дней назад

🚨兄弟们！28K Star 的量化金融资源大全，基本把能用到的工具都收全了 awesome-quant 是一个长期维护的 Awesome List，专门收集量化金融相关的优质资源。仓库里按类别整理了大量书籍、论文、工具库、数据源、课程和社区链接，覆盖了从入门到进阶的各个方向，核心亮点： > 覆盖量化全链路：数值计算、金融定价、技术指标、回测框架、组合优化、风险管理、因子研究等 > 多语言支持：Python、R、Julia、Java、JavaScript 等主流量化语言工具一应俱全 > 经典与现代并存：包含 QuantLib、Zipline、Backtrader 等老牌工具，也收录大量机器学习与另类数据项目 > 实用资源丰富：市场数据源、时间序列分析、情绪分析、预测市场等分类清晰 > 同时整理了大量书籍、论文复现和商业工具，适合不同阶段的学习和实践 > 社区活跃，持续更新，是目前开源里最全面的量化资源合集之一对想系统学习量化交易、构建交易系统，或者做量化研究的开发者、研究员和学生来说，这份列表目前是最好的起点资源库。

🚨兄弟们！28K Star 的量化金融资源大全，基本把能用到的工具都收全了 awesome-quant 是一个长期维护的 Awesome List，专门收集量化金融相关的优质资源。仓库里按类别整理了大量书籍、论文、工具库、数据源、课程和社区链接，覆盖了从入门到进阶的各个方向，核心亮点： > 覆盖量化全链路：数值计算、金融定价、技术指标、回测框架、组合优化、风险管理、因子研究等 > 多语言支持：Python、R、Julia、Java、JavaScript 等主流量化语言工具一应俱全 > 经典与现代并存：包含 QuantLib、Zipline、Backtrader 等老牌工具，也收录大量机器学习与另类数据项目 > 实用资源丰富：市场数据源、时间序列分析、情绪分析、预测市场等分类清晰 > 同时整理了大量书籍、论文复现和商业工具，适合不同阶段的学习和实践 > 社区活跃，持续更新，是目前开源里最全面的量化资源合集之一对想系统学习量化交易、构建交易系统，或者做量化研究的开发者、研究员和学生来说，这份列表目前是最好的起点资源库。

爱吃折耳根的Ace

17,664 просмотров • 2 месяцев назад

告诉各位一个几乎涵盖了 ICT 所有关键功能的指标工具。它是将在 Inner Circle Trader 强调的概念，组合成了一个自动识别和标注 ICT 区域的指标工具。有了它就相当于掌握了 ICT 交易方法的说明书。打开Tradingview的指标搜索栏，输入 ICT Concepts，就可以添加到图表。试试吧，很好用。

告诉各位一个几乎涵盖了 ICT 所有关键功能的指标工具。它是将在 Inner Circle Trader 强调的概念，组合成了一个自动识别和标注 ICT 区域的指标工具。有了它就相当于掌握了 ICT 交易方法的说明书。打开Tradingview的指标搜索栏，输入 ICT Concepts，就可以添加到图表。试试吧，很好用。

投机实验室

29,817 просмотров • 8 месяцев назад

量化人注意了！！还在到处搜策略、找库、看教程？你已经落后了。有人把整个量化生态直接打包成了一个 GitHub 仓库： 97 个库工具 → 回测、实盘、指标、定价全覆盖 40+ 套机构&学术真实策略 → 不是网上乱抄的那种 55 本书 → 从入门到能自己发 paper 23 个视频 + 全套博客课程找灵感、写代码、跑策略、上线，一个链接全部解决。再自己瞎摸索，就是在用时间交智商税。直接点开，别等收藏夹吃灰：

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DeFi狙击手 | Ai🕊️

19,782 просмотров • 2 месяцев назад

我去！加密量化框架的天花板，策略从回测到实盘，一个 Python 类就能写完。 Jesse，8.5K stars。自托管框架。should_long / go_long 写逻辑，带止盈止损。多周期、多标的一起测，官方强调没有未来函数。杠杆、做空、部分成交都支持。以前加密量化，回测一套、实盘再换交易所 SDK，指标还得自己对齐 K 线。 Jesse 不一样，研究、优化、模拟盘、实盘同一套策略代码。核心能力： 1️⃣ 策略回测：支持多币种、多周期同时回测，并避免 Look-ahead Bias 2️⃣ 300+ 技术指标：均线、RSI、MACD 等直接调用，不用自己重复造轮子 3️⃣ 参数优化：通过 Optuna + Ray 并行搜索策略参数，批量寻找更好的组合 4️⃣ 策略验证：支持规则显著性检验和 Monte Carlo，检查收益到底是策略优势还是运气 5️⃣ 机器学习：可以从回测中采集训练数据，训练分类/回归模型，再直接放回策略里预测 6️⃣ 模拟盘 + 实盘：支持 Spot、Futures、杠杆、做空、分批成交以及多账户交易 7️⃣ Jesse MCP：可以直接接 Claude、Codex、Cursor、VS Code 等，让 AI 帮你写策略、跑回测、优化参数和分析结果我比较喜欢它的一点是：指标已经迁到 Rust，重计算会快一截。Hyperliquid、Binance 等现货和合约都能接。本机 PostgreSQL + Redis，策略不出自己机器。做 Crypto 量化、策略回测、机器学习交易或者 AI Trading Agent 的，这个框架值得上手。 GitHub：

我去！加密量化框架的天花板，策略从回测到实盘，一个 Python 类就能写完。 Jesse，8.5K stars。自托管框架。should_long / go_long 写逻辑，带止盈止损。多周期、多标的一起测，官方强调没有未来函数。杠杆、做空、部分成交都支持。以前加密量化，回测一套、实盘再换交易所 SDK，指标还得自己对齐 K 线。 Jesse 不一样，研究、优化、模拟盘、实盘同一套策略代码。核心能力： 1️⃣ 策略回测：支持多币种、多周期同时回测，并避免 Look-ahead Bias 2️⃣ 300+ 技术指标：均线、RSI、MACD 等直接调用，不用自己重复造轮子 3️⃣ 参数优化：通过 Optuna + Ray 并行搜索策略参数，批量寻找更好的组合 4️⃣ 策略验证：支持规则显著性检验和 Monte Carlo，检查收益到底是策略优势还是运气 5️⃣ 机器学习：可以从回测中采集训练数据，训练分类/回归模型，再直接放回策略里预测 6️⃣ 模拟盘 + 实盘：支持 Spot、Futures、杠杆、做空、分批成交以及多账户交易 7️⃣ Jesse MCP：可以直接接 Claude、Codex、Cursor、VS Code 等，让 AI 帮你写策略、跑回测、优化参数和分析结果我比较喜欢它的一点是：指标已经迁到 Rust，重计算会快一截。Hyperliquid、Binance 等现货和合约都能接。本机 PostgreSQL + Redis，策略不出自己机器。做 Crypto 量化、策略回测、机器学习交易或者 AI Trading Agent 的，这个框架值得上手。 GitHub：

爱吃折耳根的Ace

27,184 просмотров • 29 дней назад

我去，这个开源项目几乎把 A 股量化从找数据一直做到自动交易了这个项目叫 stock（InStock），14.5K stars。它不是单独的选股器，而是把数据抓取、技术指标、筹码分布、K 线形态、策略选股、回测和交易放进了一套系统里。核心能力： 1️⃣ 综合选股支持 200+ 数据栏目，可以把基本面、技术面、资金、人气、行业、概念等条件自由组合 2️⃣ 自动抓取 A 股和 ETF 数据，包括资金流、龙虎榜、大宗交易、涨停原因、行业和概念资金等 3️⃣ 内置 MACD、KDJ、RSI、BOLL、Supertrend 等 30+ 技术指标，还能自动识别 61 种 K 线形态 4️⃣ 自带筹码分布，可以计算不同价格区间的持仓成本和筹码集中情况 5️⃣ 内置均线多头、回踩年线、突破平台、海龟交易等多种选股策略，也可以自己扩展策略 6️⃣ 选出来的股票还能继续做历史回测，并提供自动交易框架、交易日志和批量任务我比较喜欢它的一点是：它不是只帮你“找股票”，而是把量化最常用的一整套流程都串起来了。你可以自己定条件筛股，再看指标、筹码和形态，最后拿历史数据验证策略。而且自带 Web 界面，电脑、平板、手机都能用，也提供 Docker 镜像方便部署。做 A 股量化、技术选股或者想自己搭一套股票研究系统的，这个值得留着。仓库：

我去，这个开源项目几乎把 A 股量化从找数据一直做到自动交易了这个项目叫 stock（InStock），14.5K stars。它不是单独的选股器，而是把数据抓取、技术指标、筹码分布、K 线形态、策略选股、回测和交易放进了一套系统里。核心能力： 1️⃣ 综合选股支持 200+ 数据栏目，可以把基本面、技术面、资金、人气、行业、概念等条件自由组合 2️⃣ 自动抓取 A 股和 ETF 数据，包括资金流、龙虎榜、大宗交易、涨停原因、行业和概念资金等 3️⃣ 内置 MACD、KDJ、RSI、BOLL、Supertrend 等 30+ 技术指标，还能自动识别 61 种 K 线形态 4️⃣ 自带筹码分布，可以计算不同价格区间的持仓成本和筹码集中情况 5️⃣ 内置均线多头、回踩年线、突破平台、海龟交易等多种选股策略，也可以自己扩展策略 6️⃣ 选出来的股票还能继续做历史回测，并提供自动交易框架、交易日志和批量任务我比较喜欢它的一点是：它不是只帮你“找股票”，而是把量化最常用的一整套流程都串起来了。你可以自己定条件筛股，再看指标、筹码和形态，最后拿历史数据验证策略。而且自带 Web 界面，电脑、平板、手机都能用，也提供 Docker 镜像方便部署。做 A 股量化、技术选股或者想自己搭一套股票研究系统的，这个值得留着。仓库：

爱吃折耳根的Ace

18,914 просмотров • 21 дней назад

告诉各位三种好用的交易工具，直白些讲，第一个工具肯定能帮你省很多钱，内置了三十多个指标的超级指标综合体，后两个辅助交易也非常不错😘🧐 它在TradingView上已经有超过一万七千多人点赞，可以同时选择十个指标同时添加到图表，还能自由组合交易策略～打开指标搜索栏，输入DIY Custom Strategy Builder添加即可，第二个是自动谐波扫描工具，我们在指标搜索栏输入Auto Harmonic Pattern V2，第三个是自动识别背离的指标，在指标搜索栏输入Divergence for Many Indicators v4！！

告诉各位三种好用的交易工具，直白些讲，第一个工具肯定能帮你省很多钱，内置了三十多个指标的超级指标综合体，后两个辅助交易也非常不错😘🧐 它在TradingView上已经有超过一万七千多人点赞，可以同时选择十个指标同时添加到图表，还能自由组合交易策略～打开指标搜索栏，输入DIY Custom Strategy Builder添加即可，第二个是自动谐波扫描工具，我们在指标搜索栏输入Auto Harmonic Pattern V2，第三个是自动识别背离的指标，在指标搜索栏输入Divergence for Many Indicators v4！！

投机实验室

26,615 просмотров • 9 месяцев назад

这次体验了一下 Bitget GetAgent 的 Playbook，感觉它更像是这次黑客松里最值得关注的基础设施方向之一。（我的视频里有详细解说） Playbook 本质上不是一个简单的信号列表，而是一个标准化的策略运行单元。它把一套交易策略需要表达的东西都结构化了： -策略逻辑 -适用行情 -风险边界 -交易标的 -可调参数 -运行频率 -信号输出 -是否支持自动交易这意味着策略不再只是散落在本地脚本、Telegram 群或者黑箱 bot 里，而是可以被创建、发布、订阅、运行和管理。首先，我这次先订阅了一个现成 Playbook：「智能捕捉均值回归窗口」。我发现它不是传统网格，而是偏均值回归：过滤掉过低和过高波动，只在相对适中的市场环境里捕捉超买/超卖后的价格回归。后来，我又用 GetAgent skill 创建了自己的 BTC/ETH Playbook。逻辑来自本地已有策略：多周期趋势过滤 + 短周期突破触发。第一版只支持 signal-only，第二版改成支持 follow trade，也就是在有信号时可以自动执行交易。整个流程跑下来，GetAgent 的意义会变得更清晰：它不是单纯做一个 AI 聊天入口，也不是再造一个 Telegram bot。它更像是把“策略开发 → 策略封装 → 发布 → 订阅 → 自动运行 → 交易执行”这条链路标准化。这对开发者和交易用户都很关键。对开发者来说，Playbook 是策略产品化的容器。你可以把本地策略打包成可被平台识别和运行的标准资产。对用户来说，Playbook 降低了理解和使用策略的门槛。用户不再只是看到一个买卖点，而是能看到策略适合什么行情、参数怎么改、风险在哪里、是否会自动交易。当然，自动交易不是魔法。策略仍然会遇到假突破、连续止损、极端行情。但至少在 Playbook 框架下，策略的逻辑、权限和执行边界是清楚的。我觉得这就是 GetAgent 黑客松项目最有意思的地方：它不是简单地“让 AI 帮你交易”，而是在尝试定义一套 AI Agent 时代的交易策略发布与执行标准。如果说上一阶段的交易 bot 是脚本化和群组化的，那 Playbook 更像是把策略带入了平台化、可组合、可订阅的阶段。#BitgetHackathon 对了还能报名，赶紧来，报名完去TG研究怎么拿奖～： Bitget AI Bitget中文 Gracy Chen @Bitget 33🩵Xandi

这次体验了一下 Bitget GetAgent 的 Playbook，感觉它更像是这次黑客松里最值得关注的基础设施方向之一。（我的视频里有详细解说） Playbook 本质上不是一个简单的信号列表，而是一个标准化的策略运行单元。它把一套交易策略需要表达的东西都结构化了： -策略逻辑 -适用行情 -风险边界 -交易标的 -可调参数 -运行频率 -信号输出 -是否支持自动交易这意味着策略不再只是散落在本地脚本、Telegram 群或者黑箱 bot 里，而是可以被创建、发布、订阅、运行和管理。首先，我这次先订阅了一个现成 Playbook：「智能捕捉均值回归窗口」。我发现它不是传统网格，而是偏均值回归：过滤掉过低和过高波动，只在相对适中的市场环境里捕捉超买/超卖后的价格回归。后来，我又用 GetAgent skill 创建了自己的 BTC/ETH Playbook。逻辑来自本地已有策略：多周期趋势过滤 + 短周期突破触发。第一版只支持 signal-only，第二版改成支持 follow trade，也就是在有信号时可以自动执行交易。整个流程跑下来，GetAgent 的意义会变得更清晰：它不是单纯做一个 AI 聊天入口，也不是再造一个 Telegram bot。它更像是把“策略开发 → 策略封装 → 发布 → 订阅 → 自动运行 → 交易执行”这条链路标准化。这对开发者和交易用户都很关键。对开发者来说，Playbook 是策略产品化的容器。你可以把本地策略打包成可被平台识别和运行的标准资产。对用户来说，Playbook 降低了理解和使用策略的门槛。用户不再只是看到一个买卖点，而是能看到策略适合什么行情、参数怎么改、风险在哪里、是否会自动交易。当然，自动交易不是魔法。策略仍然会遇到假突破、连续止损、极端行情。但至少在 Playbook 框架下，策略的逻辑、权限和执行边界是清楚的。我觉得这就是 GetAgent 黑客松项目最有意思的地方：它不是简单地“让 AI 帮你交易”，而是在尝试定义一套 AI Agent 时代的交易策略发布与执行标准。如果说上一阶段的交易 bot 是脚本化和群组化的，那 Playbook 更像是把策略带入了平台化、可组合、可订阅的阶段。#BitgetHackathon 对了还能报名，赶紧来，报名完去TG研究怎么拿奖～： Bitget AI Bitget中文 Gracy Chen @Bitget 33🩵Xandi

MEJ毛毛姐

29,908 просмотров • 4 месяцев назад

今年最最好用的三个成交量指标出炉了，接下来我要连指标带策略全部告诉各位，这种可能让人暴富的东西，一定一定要悄悄留好！！！😘🤑 在实际交易中需要考虑的因素非常多，但这么多因素加起来也比不上交易量来得重要/ 交易量可以让我们清楚地知道资金什么时候在交易，都在哪里交易，然后用上帝视角制定交易策略！第一个要说的是我一直在用的Session Volume Profile指标，它标注的是每一天的成交量分布情况，交易级别适合15分钟以上，我们可以用它来判断趋势和真实密集成交区的位置，详细案例和用法见视频，非常强！！第二个是资金流动轮廓指标，我们在TradingView的指标搜索栏输入Money Flow Profile，也叫资金流动概况图，这是一个集合了交易量，资金流动和市场情绪的综合指标工具，资金流动概况图的右侧显示了不同价格水平的交易活动和资金流动分布，左侧显示了对应价格水平的市场情绪，中间是各个价格水平的具体价格/ 这些数据可以让我们直观地看到大部分交易活动和资金流发生在哪里，盈亏比和交易计划就会非常容易确定！第三个是能量潮指标On Balance Volume，也叫OBV，OBV可以通过跟踪成交量的变化来确认价格走势，被很多人共识为最不会骗人的老实指标，OBV可以和MACD搭配使用，组成的双背离组合效果非常好！根据多头规则，首先MACD指标的柱状图在零线下方，要与价格走势出现底背离，然后OBV指标同样要与价格走势出现底背离，两个条件同时满足时，我们就可以在MACD能量柱实体转虚柱所对应K线的收盘价入场，止损设置在近期的低点下方，止盈可以选择分批止盈的方式/ 空头规则相反，这两个指标出现背离共振时，在关键位置，比如上面讲的密集成交区等位置出现反转的概率还是很大，尤其是第一次到达关键位置出现交易信号时，可以多多留意1小时和4小时级别，背离越大越标准效果就越好～ OBV最好用的其实是结合指数移动平均线EMA使用，它可以告诉你什么时候做多什么时候做空，很准，可以避免很多假突破假行情，考虑使用的可以继续看视频！

投机实验室

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