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分享 5 个开箱即用的 Polymarket 开源交易脚本。 如果你打算在 Polymarket 上构建自动化交易系统，这里有你需要的基础组件。从底层的数据抓取、钱包追踪，到自动化执行和机器学习模型，基本涵盖了量化交易的全套流程。 1. 交易终端 (Trading terminal) 支持快捷键操作、极速下单、盈亏监控以及 Telegram 实时报警。彻底告别每 5 秒就需要手动确认一次钱包签名的繁琐操作。 GitHub: 2. 数据记录器 (Data recorder) 同步抓取 Polymarket 和币安的盘面数据。包括订单薄深度、历史成交和各项技术指标，全部落盘保存并提供实时可视化看板。 GitHub: 3. 自动化交易机器人 (Trading bot) 基于置信度公式动态计算仓位，并设定硬性止损。核心策略是在市场结算前约 4 分钟，系统自动买入当前的高胜率标的。 GitHub: 4. 钱包分析工具 (Wallet analyzer) 专门用于追踪聪明钱地址。输入任意钱包，自动提取其完整的交易历史，按具体预测市场进行分类，并生成可视化的建仓轨迹图表。 GitHub: 5. 机器学习模型 (ML model) 通过 TAAPI 接口拉取 208 种技术指标，用于预测市场走向并测算盘面的公允价值。...

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风少

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Vincent

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以前想要制作数学和物理教学这类交互动画，需要用到 Manim 这些专业工具，还得搞清楚 LaTeX 公式渲染和相机运动等。 现在用 Math-To-Manim 这个开源 AI 工具，只需要一句话简单描述就能自动生成完整的交互动画。 从分析概念逐步构建到目标主题，自动生成包含详细 LaTeX 公式和镜头设计，全流程自动化完成。 GitHub： 同时输出动画代码和完整的 LaTeX 学习笔记文档，并提供了 55+ 个涵盖物理、数学、计算机科学等领域的示例动画。 通过克隆代码到本地，安装相关依赖，并配置好模型 API Key，即可在可视化操作界面输入描述生成动画。
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断浪

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50秒的视频--用CodeX尝试入门量化交易/AI交易 以前量化交易门槛很高，普通人基本接触不到——不懂复杂的数学模型、不会写代码，很难上手 现在有了Codex，你可以完全不懂代码了。配合微软开源的明星AI 量化平台--Qlib（GitHub 43k+星），从数据处理、因子挖掘到信号生成全流程都开源了 这是我目前正在测试的玩法： ➤ Qlib —— 微软开源的 AI 量化全流程平台，能基于比特币历史数据自动挖掘因子、训练模型，输出多空预测信号 ➤ Moss MOSS —— 100%模拟 Hyperliquid 实盘环境。支持一句话生成 Agent实时测试，完全免费。还能每周自动进化策略，最近新增了更多币种，是验证自己交易策略最好的地方 我现在只用 Codex ，结合 Qlib + Moss，完全接管我交易 Agent，所有策略制定、开仓平仓、仓位、杠杆、风控，全部基于 Qlib 生成的信号自主决策，并且实时跑在MOSS MOSS 中文的模拟盘上测试，真正 24/7 全自动运行 moss直达： 具体提示词在下一条推文👇
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梭哈.AI

23,879 просмотров • 2 месяцев 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
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爱吃折耳根的Ace

58,314 просмотров • 1 месяц назад

这个机器人在6小时内完成了不可能的任务 50美元 → 1960美元 它只在Polymarket上做5分钟级短线交易 整套策略，全靠一套核心公式支撑 对数市场评分规则 LMSR： C(q) = b · log(∑ exp(q / b)) 简单说，它把Polymarket的当前价格，当成最理想的先验概率分布， 同时实时抓取4个比特币价格数据源， 严格用贝叶斯定理重新计算后验概率， 一旦发现市场价格比真实后验偏离超过8%，就立刻捕捉套利机会。 仓位大小用经典的凯利公式精细化控制， 自动下单、自动成交，全程不用人管。 机器人用Rust编写，运行速度碾压同类工具， 赚的利润完全覆盖API、RPC等所有成本， 形成一个自给自足的闭环交易系统。 看到这种稳定赚钱的交易机器人， 你会不会也开始FOMO，生怕错过这波机会？ 如果还没有自己的交易机器人，跟单交易是个不错的选择： 附Polymarket跟单教程👇
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TGweb3

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微软开源了一款金融市场预测模型：MarS 它基于订单级别的真实历史金融市场数据训练，能够实现逼真的金融市场模拟 在市场趋势预测中，MarS的模拟显著优于传统的直接预测模型，体现了其对市场动态的深刻理解。 用户可以通过注入特定的订单或描述目标场景，控制模拟过程，以分析特定条件下的市场行为。 还提供一个交互式环境，用户可以在其中测试不同的交易策略，观察其市场影响。
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小互

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兄弟们！这个 Python 股票开源项目真的有点东西 myhhub/stock 不是那种只跑一次 demo 的玩具，而是一个能实际落地的 A 股分析系统：数据抓取、指标计算、形态识别、选股、回测、甚至自动交易全都有。 它每天自动抓取 A 股数据，计算 17 个常用技术指标，并生成买卖信号参考，同时提供 Web 界面查看图表和数据。 核心功能： > 实时拉 A 股数据 + 30+ 技术指标 > 自动识别 61 种 K 线形态 > 筹码分布分析（这个功能比较少见） > 支持自定义策略 + 回测验证 > Web 界面手机电脑都能看 > Docker 一键部署，定时任务自动跑数据 对想自己搞量化、验证策略，或者系统学习 A 股技术分析的人来说，这个仓库的完整度算比较高的了。 想快速玩的直接 Docker 部署就行，不想折腾也能先看看 Web 界面长什么样。
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爱吃折耳根的Ace

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Robvis（可能是）全球首个基于 AI 的 AR 交易 Copilot，专为 #RobinhoodChain 打造。 Robvis 是一次对下一代链上交互方式的探索。将 AI Agent、计算机视觉、语音智能以及手势控制（视觉、听觉、触觉）融合在一个沉浸式体验中，让用户能够以更加自然的方式在链上进行交互。 用户不再需要在复杂的 Dashboard 之间不断切换，也不需要学习大量工具。通过最自然的语音、视觉和手势，你可以直接与链上数据进行交流。 目前在测试阶段，有任何产品反馈欢迎 DM！ 使用 Robvis，你可以： 1. 实时探索市场 实时查看 Robinhood Crypto 上交易量最高的热门代币。 只需点击代币，或者直接说出代币名称，即可快速打开行情图表，并通过沉浸式界面查看市场数据。 用自然语言与你的交易助手交流 你可以直接询问：展示五分钟走势图。 Robvis 会理解你的意图，并实时回应你的需求。 同时支持英语和中文交互，让 AI 真正成为你的链上助手。 2. 将想法快速转化为代币发射 Robvis 会实时追踪 Vlad Tenev 的最新动态，并帮助用户将符合条件的内容转化为代币发行想法。 代币名称、Ticker（代号）以及项目描述都会基于原始内容自动生成，并通过 Virtuals Protocol 发射 。 3. 使用手势控制你的链上世界 通过摄像头驱动的交互能力，用户可以：移动光标、拖动面板、缩放图表 无需鼠标和键盘，仅通过自然手势即可完成操作。 这是我们对于未来 Web3 交互方式的一次探索。 从开发者角度来看，Robvis 代表了下一代加密应用界面的可能形态： 更少的点击，更低的学习成本，更加自然的人机交互。 4. 隐私安全 Robvis 不会收集、存储或上传任何面部数据。摄像头和视觉能力仅用于本地实时交互功能，例如：眼球追踪、手势识别、界面控制。 所有视觉处理均围绕交互体验展开。 没有面部数据库。没有身份追踪。没有隐藏的数据采集。 放心使用 Robvis，尽情体验 AI 驱动的下一代链上交互方式。
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Baoger

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全球最贵的金融团队都在 GitHub 上开源了什么？ 普通人怎么了解量化？直接上手是最快的 Jane Street、Goldman Sachs、J.P. Morgan 等顶级量化与高频交易机构，都放出了代表性的金融/工程工具，帮助普通量化爱好者免费学到机构级的定价模型、实时数据可视化和高精度性能调试能力👇 1. Jane Street magic-trace（5.4k stars） 基于 Intel Processor Trace 的高精度进程追踪工具。普通 profiler 看不清调用栈的时候，它能以纳秒级分辨率记录 CPU 每一条指令的完整执行过程。想深入调试性能、搞清楚程序到底卡在哪里的同学，强烈推荐试试 2. Goldman Sachs gs-quant（10.2k stars） 高盛交易员日常使用的衍生品定价和风险管理 Python 工具包。包含期权、掉期等常见衍生品的完整定价模型和风险计算模块。直接 pip 安装就能用，适合想系统学习机构级量化定价的同学，实用性很强 3. Perspective（原 J.P. Morgan 项目，10.5k stars） J.P. Morgan 开源的实时数据可视化利器，特别擅长处理海量流式行情数据。能快速搭建漂亮的交互式仪表盘和实时监控界面，支持 Jupyter，比很多付费终端还灵活。对做数据分析和行情可视化的朋友非常友好 这三个开源项目，能让你直接用上机构级的定价模型、实时行情仪表盘和高精度性能调试工具，帮普通开发者提升量化分析、数据可视化和代码优化能力，完全免费
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梭哈.AI

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Polymarket复制交易完整设置指南｜让机器人为你被动赚收益 不少交易者都将Polymarket的镜像复制交易视作被动收入的绝佳方式，这一说法确实不假，但前提是做好机器人的精细化设置。 多数交易者会忽略复制交易机器人的诸多实用功能，即便选到盈利的交易标的，也容易出现收益折损甚至亏损的情况。以下是Polymarket复制交易机器人的全套正确设置步骤，按流程操作，让机器人帮你自动“印钞”。 第一步：进入专属复制交易机器人 打开链接： 这是Polymarket平台上兼具高速交易+低成本的复制交易专用机器人，是镜像交易的优选工具。 第二步：完成基础操作路径 依次点击机器人界面按钮：Start → Copy Trade → Add，进入复制交易配置页面。 第三步：绑定目标交易钱包 点击Target Wallet，粘贴你想要跟随的交易钱包地址，完成标的绑定。 第四步：为钱包添加专属标签 点击Tag，给绑定的钱包命名（示例：“选举内部人士”），方便后续管理多个跟随标的。 第五步：设置交易投入规则 点击下一步，选择固定金额或百分比两种投入模式，按需配置： • 固定金额：适合交易次数较少的跟随对象 • 百分比：适合交易频繁、习惯使用限价单的跟随对象 第六步：滑点统一设置为10% 直接将滑点参数调整为10%，适配平台交易规则，减少滑点带来的收益损耗。 第七步：止盈止损（TP/SL）设置 无需手动设置TP和SL，完全跟随目标钱包的止盈、止损操作即可，避免双重规则冲突。 第八步：跳过冗余设置，限定总支出 直接跳过后续四个功能按钮，仅重点设置Total Spend Limit（总支出限额），把控整体投资风险。 第九步：设置合约价格区间 按需配置每股合约的最小/最大价格，若想控制风险，建议将每股最小价格设为0.30美元。 第十步：过滤小额无效交易 点击Ignore Target Wallet Trades Under，将数值设置为5美元，机器人会自动忽略目标钱包的5美元以下小额交易，避免无效操作占用资金。 最终步骤：启动复制交易 所有参数设置完毕后，点击Create，即可开启自动复制交易。只要选对优质的跟随钱包，就能坐看投资组合稳步增值。 后续将专门分享Polymarket上值得关注的优质交易钱包，建议开启机器人通知，不错过最新标的推荐。
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区块链行情研究

205,910 просмотров • 5 месяцев назад

🚨卧槽！LLM 驱动的每日股票智能分析系统来了 daily_stock_analysis（简称 DSA）是一个开源的自动化股票分析工具，能每天对你的自选股进行多维度分析，并生成结构化的决策报告。 它整合了行情、技术指标、新闻舆情和基本面数据，通过大模型输出包含评分、趋势、买卖点、风险提示、催化因素的报告，并支持自动推送到企业微信、飞书、Telegram 等渠道。 核心亮点： > 多市场覆盖：支持 A 股、港股、美股、日股、韩股等，同时支持 ETF > 结构化 AI 决策报告：输出评分、趋势判断、买卖点、风险预警、催化剂和操作清单 > 多源数据融合：行情 + 新闻 + 公告 + 基本面 + 舆情，自动聚合去重 > Agent 策略问股：支持缠论、均线、波浪等多策略视角进行多轮追问 > 零成本自动化：支持 GitHub Actions 定时运行，每天自动推送报告 > 提供 Web 看板 + 回测 + 组合管理功能，本地部署或 Actions 均可 对需要每日系统化复盘 A 股和美股、又不想每天手动刷资讯的投资者和交易者来说，这是一个功能比较完整的开源 AI 分析方案。
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🚨卧槽！LLM 驱动的每日股票智能分析系统来了 daily_stock_analysis（简称 DSA）是一个开源的自动化股票分析工具，能每天对你的自选股进行多维度分析，并生成结构化的决策报告。 它整合了行情、技术指标、新闻舆情和基本面数据，通过大模型输出包含评分、趋势、买卖点、风险提示、催化因素的报告，并支持自动推送到企业微信、飞书、Telegram 等渠道。 核心亮点： > 多市场覆盖：支持 A 股、港股、美股、日股、韩股等，同时支持 ETF > 结构化 AI 决策报告：输出评分、趋势判断、买卖点、风险预警、催化剂和操作清单 > 多源数据融合：行情 + 新闻 + 公告 + 基本面 + 舆情，自动聚合去重 > Agent 策略问股：支持缠论、均线、波浪等多策略视角进行多轮追问 > 零成本自动化：支持 GitHub Actions 定时运行，每天自动推送报告 > 提供 Web 看板 + 回测 + 组合管理功能，本地部署或 Actions 均可 对需要每日系统化复盘 A 股和美股、又不想每天手动刷资讯的投资者和交易者来说，这是一个功能比较完整的开源 AI 分析方案。

爱吃折耳根的Ace

14,875 просмотров • 19 дней назад

我拿200美元开了个Polymarket账户，室友当场就笑我这点钱能干啥 结果29天直接逆袭，200美元翻到了42800美元！ 其实没什么玄学操作，就靠4个交易代理+一台Mac Mini M4，让系统全天候自动跑单，核心赢在数据优势上。 要知道NOAA那套65亿美元的超级计算系统，24-48小时的天气预测准确率能超94%，别人还在刷天气APP看预报，我的机器人直接读取精准概率数据，这差距一下就拉开了。 四个交易代理各有分工，各司其职： ✅ 天气代理：NOAA显示降雨概率93%，但市场合约才9美分，机器人直接买入，等市场修正到51美分平仓，单笔直接赚5.6倍 ✅ BTC代理：实时盯币安和Polymarket CLOB的价差，差距超3%就进场，结算前果断退出，光一次高波动就完成38笔交易 ✅ 政治代理：抓取民调数据和市场情绪，专找那些定价滞后的合约，提前布局占先机 ✅ 体育代理：读取伤病报告和赔率变化，发现价格错配后，直接执行EIP-712签名交易 到现在累计跑了3200+笔交易，胜率稳在89%！ 从200到42800，真不是靠运气，而是自动化交易抓准了市场定价错位的机会。现在再看，室友再也不笑了～ 说到底我也没变得更聪明，只是不再靠瞎猜做交易，把执行的事全交给机器人就够了。 Polymarket官方入口： 如果想在Polymarket做跟单交易，推荐用这个工具：
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加密小师妹

36,163 просмотров • 5 месяцев назад

🧐 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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泵泵超人 | Pumpman 🔶

74,282 просмотров • 3 месяцев назад

兄弟盟，再安利一个 OpenClaw 70+ 个具体案例精选集 GitHub！ 都是实打实能跑的自动化模板，照着用就能省时间、提效率，甚至帮你抓赚钱机会： - RSS 新闻聚合器：多源信息自动汇总，一条日报搞定 - 社交舆论监控：品牌提及、情绪分析全自动追踪 - 客户信号扫描器：自动抓取潜在客户需求，不再错过机会 - X/LinkedIn 自动发帖 + 资料抓取：信息采集 + 自动排期发帖 - Trello/Notion 夜间整理器：睡觉也能整理看板、生成晨报 - 链上钱包监控器：链上异常交易即时提醒 最猛的：Polymarket 扫描器 —— 实时监控预测市场，策略分析 + 每日报告，一键搞定。 跑完这些案例，你不只是玩 AI， 而是在用它真正帮你工作、运营、赚钱 🦞
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开发者Hailey

43,929 просмотров • 5 месяцев назад

一个相当牛的开源项目 Windows-Use，让任何大语言模型直接控制操作 Windows 系统。 支持打开应用、按钮点击、文字输入等基础交互，可自动化执行命令，实现系统级别的自动化操作。 GitHub： 同时可实时捕获和理解界面状态，智能判断下一步操作，不依赖传统的计算机视觉模型。 支持 Windows 7 到 Windows 11 全系列系统，可直接语音输入，动动嘴皮就能控制电脑。
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一个相当牛的开源项目 Windows-Use，让任何大语言模型直接控制操作 Windows 系统。 支持打开应用、按钮点击、文字输入等基础交互，可自动化执行命令，实现系统级别的自动化操作。 GitHub： 同时可实时捕获和理解界面状态，智能判断下一步操作，不依赖传统的计算机视觉模型。 支持 Windows 7 到 Windows 11 全系列系统，可直接语音输入，动动嘴皮就能控制电脑。

GitHubDaily

35,658 просмотров • 11 месяцев назад

🚨 卧槽！终于有一个把量化全流程打通的开源平台了 Qbot 是一个支持完全本地部署的 AI 量化投研平台，从数据获取、策略开发、回测、模拟交易到实盘交易，形成完整闭环 Qbot核心特点： > 支持股票、基金、期货和加密货币 > 内置大量因子和策略模型，还支持自动化因子挖掘 > 支持机器学习、深度学习和强化学习策略 > 提供 GUI 和 Web 界面，操作相对友好 > 支持邮件、飞书、微信等实时通知 > 持续更新中，功能已经比较完善 简单来说，它把量化交易中最麻烦的「数据 → 策略 → 回测 → 实盘」这一整套流程，打造成了一个相对完整的本地化平台 我是 Ace，这边平时也会整理一些 AI / Web3 / 加密市场的新工具和实测体验，不整太多术语。感兴趣的朋友可以顺手关注一下，下次见！
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🚨 卧槽！终于有一个把量化全流程打通的开源平台了 Qbot 是一个支持完全本地部署的 AI 量化投研平台，从数据获取、策略开发、回测、模拟交易到实盘交易，形成完整闭环 Qbot核心特点： > 支持股票、基金、期货和加密货币 > 内置大量因子和策略模型，还支持自动化因子挖掘 > 支持机器学习、深度学习和强化学习策略 > 提供 GUI 和 Web 界面，操作相对友好 > 支持邮件、飞书、微信等实时通知 > 持续更新中，功能已经比较完善 简单来说，它把量化交易中最麻烦的「数据 → 策略 → 回测 → 实盘」这一整套流程，打造成了一个相对完整的本地化平台 我是 Ace，这边平时也会整理一些 AI / Web3 / 加密市场的新工具和实测体验，不整太多术语。感兴趣的朋友可以顺手关注一下，下次见！

爱吃折耳根的Ace

14,878 просмотров • 1 месяц назад

在 GitHub 上找到了 Claude For Chrome 的开源平替：AIPex，通过自然语言直接控制浏览器执行各种自动化任务。 集成了 30+ 种自动化工具，能够理解网页内容并精准执行点击、填写、截图、数据提取等复杂操作。 GitHub： 主要功能： - 自然语言控制浏览器，无需编程基础即可实现自动化 - 智能数据提取，自动从网页收集和整理信息 - 精准元素交互，AI 视觉识别页面元素并执行操作 - 表单自动填写，智能匹配字段并批量处理 - 多标签页管理，AI 自动分组和组织浏览器标签 - 内容处理分析，自动高亮总结重要信息并生成笔记 直接在 Chrome 应用商店上搜索安装后，通过按下 Ctrl+M 快捷键即可唤起使用。
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在 GitHub 上找到了 Claude For Chrome 的开源平替：AIPex，通过自然语言直接控制浏览器执行各种自动化任务。 集成了 30+ 种自动化工具，能够理解网页内容并精准执行点击、填写、截图、数据提取等复杂操作。 GitHub： 主要功能： - 自然语言控制浏览器，无需编程基础即可实现自动化 - 智能数据提取，自动从网页收集和整理信息 - 精准元素交互，AI 视觉识别页面元素并执行操作 - 表单自动填写，智能匹配字段并批量处理 - 多标签页管理，AI 自动分组和组织浏览器标签 - 内容处理分析，自动高亮总结重要信息并生成笔记 直接在 Chrome 应用商店上搜索安装后，通过按下 Ctrl+M 快捷键即可唤起使用。

GitHubDaily

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