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做量化策略最烦的不是写逻辑,是搭架子。 这个库把数据源、持仓管理、订单执行、回测报告、部署接口——Investing Algorithm Framework 把这些全封装好了,1.7K stars。 一套代码,写完既能回测又能直接部署成交易机器人。ccxt 直连几十家交易所,数据自动转成 Polars DataFrame,快且省内存。 几个对量化党很实用的点: 1️⃣ 同一个策略函数,backtest() 跑历史,run() 直接上实盘,不用改代码 2️⃣ ccxt 集成:币安、OKX 等几十家交易所统一接口 3️⃣ 回测报告自带绩效分析,收益曲线一目了然 4️⃣ 支持做多做空、止损、仓位管理和信号冷却 5️⃣ 可部署到云函数,也能本地长期挂机 以前做加密策略:接 ccxt → 自己写仓位管理 → 自己写回测 → 自己写部署。现在这个框架一条龙,你只需要关心策略本身。 对想把策略从研究推到实盘的人,值得直接试一下。

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🧐 真正的 Vibe Trading ?来 Minara 把你喜欢的交易大神,蒸馏成量化代码吧! 我觉得 Minara Minara AI 是 AI Trading 赛道,目前完成度最高的产品之一 新上线的「Strategy Studio / 策略工作室」非常有意思,完全打通了从 “自然语言” 到 “程序化策略” 之间的壁垒 1️⃣ 用「自然语言」,完成 策略设计、回测、参数优化,到 最终实盘 目前支持通过 自然语言,甚至上传 表格、代码、视频(比如交易员的直播切片) 等方式,生成可以执行的 量化策略代码 期间,还可与 AI 协同,一键优化策略,再通过「K线 历史数据」回测策略成绩,像调试代码一样调试策略 泵泵这几天用 Minara 自带的「AI自适应超趋势」模板,优化了一版,跑了几天 $BTC 量化策略 效果还不错,这几天波动很大,但竟然没有亏,还小赚,比我自己做的 自动交易系统 要稳健 🥹 2️⃣ 自然语言做量化 ,确实切中了一个真实痛点 传统量化交易门槛高,需要编程能力和金融工程知识,Strategy Studio 试图把这个门槛大幅降低 而且这套可玩性很高,每个人都可以 DIY 与众不同的交易系统,自己调试,自己部署运行 💡 想到一个 有意思 的应用场景: 可以直接上传 #币安广场 上,哪些 “顶级交易员” 们的直播切片 让 Minara 把 “带单老师” 们的思路,蒸馏成具体的 量化代码,为你 “全天候” 自动交易 看看哪位老师的 “蒸馏体”,实盘比较厉害 🤣 ----------- 一直觉得交易是反人性的,你需要对抗人的动物属性,对抗身体的疲劳值盯盘,还要有严格风控的执行力,才能在高波动的加密市场里存活 优秀的交易员,无一不是像机器一样严格执行地交易体系,那么为什么不直接交给 更聪明 的 “机器” 来做呢? Minara 的技能池还挺深的,还有不少功能没有体验,后续泵泵再给大家更新! ➤ 眼镜娘传送门:

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