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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。... show more

风少

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发现个量化交易神器！QuantDinger 直接把量化交易的门槛砸碎了！ QuantDinger（量化丁格），你的私人 AI 量化操作系统，几天时间就在 GitHub 拿下 4.2k stars！这不是普通的交易工具，而是个具备自我进化能力的 AI 交易员： 🤖 AI 智能分析引擎国内外股市、期货、加密货币、外汇全支持 24 小时监控全球交易机会实时推送到手机，不错过任何机会 📊 全自动工作流 AI 自动分析市场 → 生成策略代码 → 自动回测根据历史收益、风险数据自动优化参数大模型帮你调参，让策略更稳定 💻 部署超简单 Docker 一键私有化本地部署两分钟就能跑起来不懂代码的小白也能快速上手 🔒 完全私有在你自己的服务器和自己的密钥上运行数据、策略全掌控支持实盘数据、多市场同时监控、智能风控... 搞量化交易的兄弟，这个必须试试！项目地址放评论区了👇

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Vincent

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一个开源量化交易操作系统，从策略回测到实盘部署一站式完成 StockSharp 是一个免费的算法交易与量化交易平台，支持股票、外汇、加密货币和期权，可以直接用来开发交易机器人。它提供了可视化策略设计器（Designer）、数据管理工具（Hydra）、图表交易终端（Terminal），以及完整的 C# 框架，适合不同水平的用户使用。核心能力如下： > 可视化策略设计器：支持拖拽创建策略，也内置 C# 编辑器 > Hydra 数据工具：负责下载、存储和管理行情数据 > Terminal：提供图表和从图表直接交易的功能 > 支持多市场和多券商对接（Binance、Interactive Brokers、MT4 等） > 从策略研究、回测到实盘执行都能覆盖 > 代码开源，方便二次开发和定制对想用 C# 做量化交易、或者需要一个相对完整的开源交易框架的人来说，这个项目完成度比较高。

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我往脚本里塞了50刀，一周后变成了61,571刀。我用GitHub上的一个文件打的底。靠Claude帮忙调优，就在第一晚赚了6,701刀利润。以下是系统背后的核心策略：系统分析Polymarket上的顶级钱包，将它们的行为转化为自动化交易工作流，专门收割市场定价失效的漏洞。技能架构建立在期望值、概率估算和凯利公式仓位管理之上。系统根据胜率、下注金额和行为模式过滤数千个钱包，筛选出一小批具有持续优势的聪明钱。不同的Agent专门负责定价错误检测、新闻映射和套利。触发检测一旦出现突发新闻、概率偏移、钱包异动和跨市场价差等事件就会自动激活。系统会自动过滤掉低盈亏比的交易机会。工作流执行系统会自动验证信号、估算真实概率、计算优势、用封顶的凯利公式控制仓位，并自主执行交易、实时动态更新。风控管理每笔交易必须满足严格的优势阈值和仓位限制。亏损被视为统计学上的正常方差，而不是失败。一致性完全自动化，毫无情绪波动。所有决策全靠规则驱动并瞬间执行。业绩快照 108笔交易一夜之间从50刀 → 6,701刀 0人工干预该系统持续扫盘，以机器速度捕捉高盈亏比机会，纯靠纪律严明的数学逻辑来执行。

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断浪 WaveKing

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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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GitHubDaily

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他告诉Claude“我有1000刀”，一周后变成了45401刀。这个交易员只用了一个GitHub文件和Claude。就在第一晚，这个机器人跑出了79%的胜率，狂赚5774刀利润。 Poly官网：以下是机器人背后的核心策略：系统通过将多智能体信号转化为在特定条件下激活的结构化技能，构建了加密货币交易的自动化工作流。技能架构每个技能都围绕核心数学模型构建，比如期望值、仓位大小、贝叶斯更新和对数收益追踪。不同的Agent专门负责套利检测、代币追踪、利差收割、巨鲸监控、情绪分析和自动执行。递进式加载技能分层运行。先进行流动性、价差和代币可用性的基础检查。像概率更新、投资组合影响和跨智能体交叉确认这种深层计算，只有在需要时才会触发，以保证极速执行。触发检测一旦出现价格脱节、新币上线、突发新闻、大单异动或概率定价错误等事件，技能就会自动激活。系统会扫描几十个市场，自动过滤掉低盈亏比的交易。工作流执行一旦触发，系统会自动验证信号、估算概率、用期望值计算优势、通过封顶的凯利公式控制仓位、实时更新概率、追踪投资组合影响，并在严格的风控下执行交易。风控管理每笔交易必须通过最低优势阈值和仓位上限。亏损单被视为统计学上的正常方差，而不是失败。一致性与自我学习所有决策全靠规则驱动并自动执行。系统会利用历史数据和实盘表现，不断更新概率和执行参数。业绩快照 0人工干预执行了1580笔交易单晚净赚5774刀胜率79% 夏普比率2.59 该系统完全自主运行，自动扫盘、计算概率、执行交易，没有任何情绪波动，纯靠纪律严明的数学逻辑来吃长期复利。

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断浪 WaveKing

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在加密货币的世界里，多数人追逐“聪明钱”的足迹，试图复制成功 CoinW CoinW币赢提供了一个反常识的视角：或许，持续亏损的地址，也值得被观察这不是戏谑，而是一种基于行为数据的思考当某些地址长期表现出亏损的交易行为，这本身就是一个强烈的信号它可能反映了情绪化决策、追涨杀跌的模式，或是与市场趋势持续背离的策略忽略这些“错误”，等于浪费了一半的链上数据 CoinW 聪明钱雷达，正是为此设计的一站式链上分析工具：它通过多维度数据模型，在链上持续筛选和标记这类地址你可以根据胜率、累计亏损、爆仓次数等具体维度进行筛选所有链上地址与交易记录都公开可查，多维数据展示帮助你更冷静地观察信号它关注的重点，是这些地址如何在市场中迷失反向跟单的逻辑，由此展开这并非简单的“别人买我就卖”，而是系统化地观察一个已被识别的、长期失效的交易模式，并执行相反的操作核心逻辑是：当目标地址做多时，系统自动为你做空当目标地址做空时，系统自动为你做多整个过程高度自动化与自定义你可以在 CoinW 内一键开启全自动下单，从而减少盯盘、研究链上数据和手动挂单的操作成本同时，你可以设定自己的单笔仓位、使用的杠杆倍数，以及可接受的滑点范围，完全掌控你的风险敞口系统将根据你的设置，在目标地址发生交易时自动执行相反操作从发现一个可疑地址，到开启你的反向策略，核心操作只需三步： 1.使用聪明钱雷达筛选地址 2.配置好你的仓位与杠杆参数 3.启动跟单在操作页面，你还可以通过爆仓推送和收益榜单等信息入口，持续观察和评估目标地址的动态当然你也必须清醒认识到，反向跟单绝不是稳赚的魔法杠杆的使用、仓位的控制、滑点以及市场的剧烈波动，都会直接影响最终结果所有基于信号的观察，最终都需要你结合自己的判断和风险承受能力来独立决策这是一个工具，而非答案

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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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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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🚨 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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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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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。

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。

区块链行情研究

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多数开源量化框架的作者，自己都不用。 pysystemtrade 是个例外——作者 Rob Carver 拿它做自己的实盘交易系统，每周 5 天、每天 20 小时在跑，3.4K stars。 Rob Carver 就是那本经典《Systematic Trading》的作者，前 AHL 基金经理。这个库是他书里那套系统化交易框架的开源实现，不是演示 demo，是"我靠它吃饭的引擎，顺手开源给你"。核心亮点： 1️⃣ 作者实盘在用：他靠这套引擎交易期货，等于用真钱帮你做了测试 2️⃣ 完整系统化框架：回测、参数优化、组合构建、风控，书里原则全实现 3️⃣ 自动化实盘：ib_insync 直连 Interactive Brokers，能真正下单 4️⃣ 经典策略全套：趋势跟踪、均值回归、多品种组合，书中策略全有现成代码 5️⃣ 文档扎实：introduction、backtesting、data、production 一步步教到生产环境它的本质，是"一个职业交易员把自己吃饭的家伙公开了"。做期货系统化交易、想学机构级趋势跟踪怎么从回测走到实盘的，这是目前最接近生产级的学习范本。

多数开源量化框架的作者，自己都不用。 pysystemtrade 是个例外——作者 Rob Carver 拿它做自己的实盘交易系统，每周 5 天、每天 20 小时在跑，3.4K stars。 Rob Carver 就是那本经典《Systematic Trading》的作者，前 AHL 基金经理。这个库是他书里那套系统化交易框架的开源实现，不是演示 demo，是"我靠它吃饭的引擎，顺手开源给你"。核心亮点： 1️⃣ 作者实盘在用：他靠这套引擎交易期货，等于用真钱帮你做了测试 2️⃣ 完整系统化框架：回测、参数优化、组合构建、风控，书里原则全实现 3️⃣ 自动化实盘：ib_insync 直连 Interactive Brokers，能真正下单 4️⃣ 经典策略全套：趋势跟踪、均值回归、多品种组合，书中策略全有现成代码 5️⃣ 文档扎实：introduction、backtesting、data、production 一步步教到生产环境它的本质，是"一个职业交易员把自己吃饭的家伙公开了"。做期货系统化交易、想学机构级趋势跟踪怎么从回测走到实盘的，这是目前最接近生产级的学习范本。

爱吃折耳根的Ace

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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。

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爱吃折耳根的Ace

14,875 Aufrufe • vor 2 Monaten

在 GitHub 看到 MobiAgent 这个开源框架，相当厉害，它能让 AI 像真人一样操控手机完成各种复杂任务。提供开箱即用 App，输入指令即可自动执行任务，支持记住我们的使用偏好、自定义执行流程，同时可多任务并行处理。更厉害的是，框架内置了经验检索模块，会根据历史任务自动优化规划，就像 AI 在不断学习进化一样。 GitHub：框架核心内容全部开源，包含专门训练的 MobiMind 智能体模型（分为决策、定位、规划三个专用模型），还有 AgentRR 加速框架和 MobiFlow 评测基准。值得一提的是，它还提供了完整的数据收集、标注和处理工具链，能帮助开发者基于自己的需求训练定制化的手机智能体。可直接下载 APP 在手机上体验，或者通过 Python 脚本配合 ADB 来深度控制手机。想要尝试做移动端自动化 AI 智能体的开发者，可以好好学习研究一下，相信对大家有所帮助。

在 GitHub 看到 MobiAgent 这个开源框架，相当厉害，它能让 AI 像真人一样操控手机完成各种复杂任务。提供开箱即用 App，输入指令即可自动执行任务，支持记住我们的使用偏好、自定义执行流程，同时可多任务并行处理。更厉害的是，框架内置了经验检索模块，会根据历史任务自动优化规划，就像 AI 在不断学习进化一样。 GitHub：框架核心内容全部开源，包含专门训练的 MobiMind 智能体模型（分为决策、定位、规划三个专用模型），还有 AgentRR 加速框架和 MobiFlow 评测基准。值得一提的是，它还提供了完整的数据收集、标注和处理工具链，能帮助开发者基于自己的需求训练定制化的手机智能体。可直接下载 APP 在手机上体验，或者通过 Python 脚本配合 ADB 来深度控制手机。想要尝试做移动端自动化 AI 智能体的开发者，可以好好学习研究一下，相信对大家有所帮助。

GitHubDaily

35,092 Aufrufe • vor 10 Monaten

🧐 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 🔶

75,500 Aufrufe • vor 4 Monaten

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。

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。

Baoger

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