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Ana Sayfaya Dön

🚨 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

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49,239 görüntüleme • 4 gün önce •via X (Twitter)

Eğitim Bilim & Teknoloji Finans

Anya Rossi• Live Now

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Benzer Videolar

🚨 卧槽！AI 自己写策略、自己回测、自己优化参数的量化平台来了 QuantDinger 现在 GitHub 8.8K stars 定位很直接：一个 self-hosted、local-first 的 AI 量化交易平台它把「策略研究 → 回测验证 → 实盘执行」这个流程，用 AI 的方式串联了起来，核心亮点： > 支持 crypto、股票、外汇等市场 > 支持 OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Grok 等多 LLM 研究 > 支持 Python-native 策略开发 > 支持确定性回测、手续费、滑点、逐笔交易分析 > 支持 IBKR、MT5、Alpaca、10+ crypto venues > 自托管，API keys 和交易凭证留在自己环境里 > Agent 默认 paper-only，实盘需要显式解锁和权限配置 > 每次 Agent 调用都有 audit log 对于玩 A 股、美股、港股、加密和外汇的人来说，它的价值不是预测明天涨跌，而是把交易想法变成一套可验证的策略流程，强烈保存看看

🚨 卧槽！AI 自己写策略、自己回测、自己优化参数的量化平台来了 QuantDinger 现在 GitHub 8.8K stars 定位很直接：一个 self-hosted、local-first 的 AI 量化交易平台它把「策略研究 → 回测验证 → 实盘执行」这个流程，用 AI 的方式串联了起来，核心亮点： > 支持 crypto、股票、外汇等市场 > 支持 OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Grok 等多 LLM 研究 > 支持 Python-native 策略开发 > 支持确定性回测、手续费、滑点、逐笔交易分析 > 支持 IBKR、MT5、Alpaca、10+ crypto venues > 自托管，API keys 和交易凭证留在自己环境里 > Agent 默认 paper-only，实盘需要显式解锁和权限配置 > 每次 Agent 调用都有 audit log 对于玩 A 股、美股、港股、加密和外汇的人来说，它的价值不是预测明天涨跌，而是把交易想法变成一套可验证的策略流程，强烈保存看看

爱吃折耳根的Ace

24,002 görüntüleme • 3 gün önce

终于有人把 A 股 / 美港股数据源与量化基建彻底打通了！分享一个开源量化天花板级的项目--LEAN，把数据获取、清洗、回测、实盘接口整合成完整闭环，开箱即用。 ✅ 核心能力告别数据荒：支持上百种数据源和主流券商接口，轻松集成美股、港股、A股等资产的历史 Tick 数据策略自由度拉满：高性能零延迟撮合，采用事件驱动 + 模块化架构，支持多智能体协作与自定义风险模型。全链路回测闭环：内置极致精准的本地回测引擎，深度模拟滑点、交易成本和市场冲击，提供专业风险评估、绩效分析和高清可视化看板。一键封装成skill，直接让你的 Cursor / Claude Code 调用，不仅能帮你生成策略，还能直接跑回测、看绩效，全套量化工作流一气呵成！感兴趣的可以看看哦～非投资建议，dyor 地址：

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爱丽丝呀！

28,053 görüntüleme • 4 gün önce

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 | 信号＞噪音

28,164 görüntüleme • 1 ay önce

港大开源的仓库 Vibe-Trading ，适合爱交易的同学。 Vibe-Trading 是一个由人工智能驱动的多智能体金融工作空间，可将自然语言请求转化为可执行的交易策略、研究见解和全球市场的投资组合分析。主要功能：策略生成：根据您的想法自动生成交易代码智能数据访问： 5 个数据源，具备自动回退功能性能测试：使用历史市场数据测试您的策略 TradingView 导出：一键将策略转换为 TradingView 的 PineScript v6 格式专家团队：部署专门的 AI 代理来执行复杂的研究任务实时更新：实时查看整个分析过程 TradingView 直接内置了 64 个成熟的金融分析技能和 29 种 AI 团队配置（比如一键召唤“加密货币盯盘组”或“宏观研报组”），有高校实验室的学术底层逻辑兜底。有两个极其对味的特性：一是支持一键将策略转为 TradingView 的 PineScript v6 格式，跑通了直接挂图表；二是自带 MCP 协议，可以直接把它塞进 Cursor 或者 Claude Desktop 里，边写代码边让它在后台帮你算因子。想要地址的同学，评论区留言👇👇👇

港大开源的仓库 Vibe-Trading ，适合爱交易的同学。 Vibe-Trading 是一个由人工智能驱动的多智能体金融工作空间，可将自然语言请求转化为可执行的交易策略、研究见解和全球市场的投资组合分析。主要功能：策略生成：根据您的想法自动生成交易代码智能数据访问： 5 个数据源，具备自动回退功能性能测试：使用历史市场数据测试您的策略 TradingView 导出：一键将策略转换为 TradingView 的 PineScript v6 格式专家团队：部署专门的 AI 代理来执行复杂的研究任务实时更新：实时查看整个分析过程 TradingView 直接内置了 64 个成熟的金融分析技能和 29 种 AI 团队配置（比如一键召唤“加密货币盯盘组”或“宏观研报组”），有高校实验室的学术底层逻辑兜底。有两个极其对味的特性：一是支持一键将策略转为 TradingView 的 PineScript v6 格式，跑通了直接挂图表；二是自带 MCP 协议，可以直接把它塞进 Cursor 或者 Claude Desktop 里，边写代码边让它在后台帮你算因子。想要地址的同学，评论区留言👇👇👇

比特币橙子Trader

31,526 görüntüleme • 2 ay önce

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👇

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👇

梭哈.AI

20,513 görüntüleme • 1 ay önce

🧐 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 🔶

73,242 görüntüleme • 1 ay önce

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 görüntüleme • 17 gün önce

终于写完 Backpack 🎒 量化交易的系统！支持的功能： 1⃣多交易对监控支持多个交易对同时监控（如 SOL_USDC、BTC_USDC 等）每个交易对可以配置独立的交易参数实时监控价格、交易量等市场数据 2⃣智能交易策略 RSI（相对强弱指标）策略 MACD（移动平均线趋势）策略布林带（Bollinger Bands）策略趋势跟踪策略成交量分析策略支撑阻力策略波动率策略 3⃣交易信号生成买入信号条件： RSI 超卖 + MACD 转正 MACD 金叉 + 放量布林带下轨支撑短期趋势转多卖出信号条件： RSI 超买 + MACD 转负 MACD 死叉 + 放量布林带上轨压力短期趋势转空 4⃣交易记录系统详细的交易日志记录交易历史追踪盈亏统计分析 CSV格式保存交易记录当前还在Beta测试阶段，感兴趣的朋友，关注我。帮忙评论、点赞、转发。因为还在测试阶段，暂时不公开代码，避免出现意外Bug，造成资金损失。关注、点赞、转发的朋友，私信我，免费拉入测试群！

终于写完 Backpack 🎒 量化交易的系统！支持的功能： 1⃣多交易对监控支持多个交易对同时监控（如 SOL_USDC、BTC_USDC 等）每个交易对可以配置独立的交易参数实时监控价格、交易量等市场数据 2⃣智能交易策略 RSI（相对强弱指标）策略 MACD（移动平均线趋势）策略布林带（Bollinger Bands）策略趋势跟踪策略成交量分析策略支撑阻力策略波动率策略 3⃣交易信号生成买入信号条件： RSI 超卖 + MACD 转正 MACD 金叉 + 放量布林带下轨支撑短期趋势转多卖出信号条件： RSI 超买 + MACD 转负 MACD 死叉 + 放量布林带上轨压力短期趋势转空 4⃣交易记录系统详细的交易日志记录交易历史追踪盈亏统计分析 CSV格式保存交易记录当前还在Beta测试阶段，感兴趣的朋友，关注我。帮忙评论、点赞、转发。因为还在测试阶段，暂时不公开代码，避免出现意外Bug，造成资金损失。关注、点赞、转发的朋友，私信我，免费拉入测试群！

节点科学家

226,673 görüntüleme • 1 yıl önce

经过与 Openclaw 协作的 Vibe Coding，终于可以给大家看一眼我目前新开启的项目：A-Trading 了！这是一个内置 AI 的量化交易工具，你可以让 AI 在各个时间周期为你实时生成各种属性的量化策略，根据多策略的运行情况，进行策略杂交。简单来说就是用“优胜劣汰”的方式快速筛选最适合当下的交易策略！每当你切换新的时间周期或要求策略生成后，AI会立即生成10~20个随机策略，随后程序后台会立即根据策略与价格数据进行本地回测，从而对不同策略进行排名；当程序连续运行一段时间后，回测数据+实测数据表现最好的两个策略可以被选中进行繁殖... 点击“进化”按钮后，AI会继续根据优势策略，取长补短，在其基础上重新生成更多“子策略”，以此类推，理论上在这个模式下，你可以很快找到最适合当前市场结构的策略。随着时间推移，优势策略可能会被取代，没关系，继续进化繁殖即可，系统会自动淘汰落后的策略... 目前我刚刚完成了和 TradingView 同级别的K线显示系统，并加入了持仓、交易标记等功能。接下来除了对策略繁衍功能进行完善以外，还会尝试加入交易所API对接系统以及账户风控系统甚至实时 AI 交流框... 整个开发过程中，UI及自研K线部分是最头疼的，累积烧掉了近5000多万 Tokens... 接下来由于整体架构已经完善，就只需要慢慢增加更多的功能即可！感谢 OpenClaw🦞 ，让我感受到了远比 Cursor 快乐的 Coding 体验，除了他动不动造反以外都不错！未来我还会慢慢更新该项目的进展，大家有什么好的建议都可以提出来，我现在感觉无所不能！哈哈哈！

经过与 Openclaw 协作的 Vibe Coding，终于可以给大家看一眼我目前新开启的项目：A-Trading 了！这是一个内置 AI 的量化交易工具，你可以让 AI 在各个时间周期为你实时生成各种属性的量化策略，根据多策略的运行情况，进行策略杂交。简单来说就是用“优胜劣汰”的方式快速筛选最适合当下的交易策略！每当你切换新的时间周期或要求策略生成后，AI会立即生成10~20个随机策略，随后程序后台会立即根据策略与价格数据进行本地回测，从而对不同策略进行排名；当程序连续运行一段时间后，回测数据+实测数据表现最好的两个策略可以被选中进行繁殖... 点击“进化”按钮后，AI会继续根据优势策略，取长补短，在其基础上重新生成更多“子策略”，以此类推，理论上在这个模式下，你可以很快找到最适合当前市场结构的策略。随着时间推移，优势策略可能会被取代，没关系，继续进化繁殖即可，系统会自动淘汰落后的策略... 目前我刚刚完成了和 TradingView 同级别的K线显示系统，并加入了持仓、交易标记等功能。接下来除了对策略繁衍功能进行完善以外，还会尝试加入交易所API对接系统以及账户风控系统甚至实时 AI 交流框... 整个开发过程中，UI及自研K线部分是最头疼的，累积烧掉了近5000多万 Tokens... 接下来由于整体架构已经完善，就只需要慢慢增加更多的功能即可！感谢 OpenClaw🦞 ，让我感受到了远比 Cursor 快乐的 Coding 体验，除了他动不动造反以外都不错！未来我还会慢慢更新该项目的进展，大家有什么好的建议都可以提出来，我现在感觉无所不能！哈哈哈！

Crypto_Painter

129,848 görüntüleme • 4 ay önce

港大 HKUDS 重磅开源：AI 交易员的专属平台 AI-Trader 来了以前 AI 玩交易，大多只是帮人看图、生成策略，像个聪明的助手而 AI-Trader 直接把格局拉满 —— 直接在底层组建了一个 AI 交易员团队。不管 A 股、港股、美股还是加密货币，全都原生打通传统的自动化交易，大部分逻辑是人写死规则，程序去执行；而 AI-Trader 是让好几个 AI 角色组合在一起，自己去分析市场、讨论策略。在这个框架里，面对复杂的盘面，系统里的基本面 AI、技术面 AI和风控 AI 等agent会自己进行内部辩论。就像一个真实的基金团队一样，它们会一起开会、互相PK，自动碰撞并对冲掉单一模型的偏见，自发找出最好的交易和仓位机会。它研究的不是简单的代码自动化，而是让 AI 学会像人类专家团一样协同看盘。这才是最硬核的黑科技！而且它在底层已经完美兼容了 Claude 、OpenAI 等主流大模型生态。项目地址：感兴趣的可以看看哦～非投资建议，dyor

港大 HKUDS 重磅开源：AI 交易员的专属平台 AI-Trader 来了以前 AI 玩交易，大多只是帮人看图、生成策略，像个聪明的助手而 AI-Trader 直接把格局拉满 —— 直接在底层组建了一个 AI 交易员团队。不管 A 股、港股、美股还是加密货币，全都原生打通传统的自动化交易，大部分逻辑是人写死规则，程序去执行；而 AI-Trader 是让好几个 AI 角色组合在一起，自己去分析市场、讨论策略。在这个框架里，面对复杂的盘面，系统里的基本面 AI、技术面 AI和风控 AI 等agent会自己进行内部辩论。就像一个真实的基金团队一样，它们会一起开会、互相PK，自动碰撞并对冲掉单一模型的偏见，自发找出最好的交易和仓位机会。它研究的不是简单的代码自动化，而是让 AI 学会像人类专家团一样协同看盘。这才是最硬核的黑科技！而且它在底层已经完美兼容了 Claude 、OpenAI 等主流大模型生态。项目地址：感兴趣的可以看看哦～非投资建议，dyor

爱丽丝呀！

22,889 görüntüleme • 6 gün önce

Mayne这个交易员很有意思，据说现在每个月都能在交易市场盈利5万美金以上，全网有超过六十多万人关注。他还是自营交易公司 Breakout 的联合创始人Mayne，就是被交易所收购的那个。他公开了自己的策略，不仅适用于加密货币市场，在外汇市场同样有效，策略不难。Mayne说，策略越简单执行力越高，交易就越稳，各种市场的人性都是一样的，流动性在哪钱就在哪。先诱导大多数人进场，再反方向收割。交易就是一场狩猎。

Mayne这个交易员很有意思，据说现在每个月都能在交易市场盈利5万美金以上，全网有超过六十多万人关注。他还是自营交易公司 Breakout 的联合创始人Mayne，就是被交易所收购的那个。他公开了自己的策略，不仅适用于加密货币市场，在外汇市场同样有效，策略不难。Mayne说，策略越简单执行力越高，交易就越稳，各种市场的人性都是一样的，流动性在哪钱就在哪。先诱导大多数人进场，再反方向收割。交易就是一场狩猎。

投机实验室

83,206 görüntüleme • 4 ay önce

Brando 最近在欧美圈真的非常火，他的交易策略也得到了很多人的认可🧐🥸 尤其是适合那些有耐心去等待高确定性机会的交易员，所以还是想把它分享给各位。如果你看完后考虑使用或有借鉴，一定要在自己常作的品种和时间周期上多回测看看数据，这样才能找到真正适合这套策略的品种！！

Brando 最近在欧美圈真的非常火，他的交易策略也得到了很多人的认可🧐🥸 尤其是适合那些有耐心去等待高确定性机会的交易员，所以还是想把它分享给各位。如果你看完后考虑使用或有借鉴，一定要在自己常作的品种和时间周期上多回测看看数据，这样才能找到真正适合这套策略的品种！！

投机实验室

114,182 görüntüleme • 5 ay önce

瑞典交易员Qullamaggie从8000赚到3个多亿美金，跟Bonde这个老头脱不开关系，不只是他，Bonde的交易量EP策略和本垒打策略成就了很多小资金做大的交易员😘😍 老头全名Pradeep Bonde，在国外名气非常大，交易核心就是只做有催化剂推动的大概率大幅度波动的交易～就是一次可能就会让你的账户增长10%、50%甚至更高的那种，两种策略的交易流程清单接下来就告诉给各位，看看能不能打通各位的任督二脉！！

瑞典交易员Qullamaggie从8000赚到3个多亿美金，跟Bonde这个老头脱不开关系，不只是他，Bonde的交易量EP策略和本垒打策略成就了很多小资金做大的交易员😘😍 老头全名Pradeep Bonde，在国外名气非常大，交易核心就是只做有催化剂推动的大概率大幅度波动的交易～就是一次可能就会让你的账户增长10%、50%甚至更高的那种，两种策略的交易流程清单接下来就告诉给各位，看看能不能打通各位的任督二脉！！

投机实验室

17,432 görüntüleme • 1 yıl önce

交易美股就用麦通，花5秒就能完成注册并开始交易。现在麦通开了S1赛季，我们需要做的就是去刷交易量拿积分也就是M豆，做美股合约或加密货币合约都行。麦通平台币MSX应该快TGE了，M豆可以直接兑换MSX。注册用我链接就可以直接进我的团队，拿到团队积分加成，直接让你的交易量数据翻倍： 🎬影片更新：MSX 麦通MSX S1 淘金实测：我用两套策略赚多少M豆？TGE 前的上车机会。 🍿高清视频可以跳转到YouTube看：

交易美股就用麦通，花5秒就能完成注册并开始交易。现在麦通开了S1赛季，我们需要做的就是去刷交易量拿积分也就是M豆，做美股合约或加密货币合约都行。麦通平台币MSX应该快TGE了，M豆可以直接兑换MSX。注册用我链接就可以直接进我的团队，拿到团队积分加成，直接让你的交易量数据翻倍： 🎬影片更新：MSX 麦通MSX S1 淘金实测：我用两套策略赚多少M豆？TGE 前的上车机会。 🍿高清视频可以跳转到YouTube看：

Una繁星

22,994 görüntüleme • 7 ay önce

清华大学重磅开源：全球首款 K 线金融大模型 Kronos 来了！以前的炒股软件预测股价就像猜数字，而 Kronos 的思路是：直接把 K 线的涨跌当成文字来读！像 GPT 预测下一个词一样，去预测未来的股价走势。哪怕你不懂量化，这 4 点也足够震撼： 1️⃣ 它最强的地方在于：哪怕是只有 4.1M 超小体积的版本，预测精度也直逼大版本，直接把体积缩减了 25 倍，普通电脑也能跑得飞起！ 2️⃣ 普通的预测只给你一根死板的线，它支持概率采样。不仅告诉你明天大概涨还是跌，还能生成好几条预测路径，明明白白告诉你它对这次预测“有多大把握”。 3️⃣ 在全世界 45 个交易所的数据上训练过，不管你玩 A 股、美股还是加密货币，它全部看得懂。 4️⃣ 它把从数据准备到策略回测的整套微调工具全放出来了。你可以直接用自己关心的股票数据，给它开小灶、深度定制。在股价预测测试中，它的表现直接把谷歌开源的 TimesFM 时序模型拉开 93% 的差距。地址：仅供研究、学习和辅助决策使用，非投资建议，dyor

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爱丽丝呀！

136,577 görüntüleme • 16 gün önce

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

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

梭哈.AI

95,315 görüntüleme • 1 ay önce

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。 GitHub: 以上工具均为免费开源。你可以独立运行这些脚本模块，也可以将它们作为代码库直接喂给 Claude，用来辅助迭代和定制你自己的全自动化交易闭环。

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。 GitHub: 以上工具均为免费开源。你可以独立运行这些脚本模块，也可以将它们作为代码库直接喂给 Claude，用来辅助迭代和定制你自己的全自动化交易闭环。

小白

207,772 görüntüleme • 3 ay önce

你的龙虾赚钱了吗哈哈哈灵魂拷问 ClawQuant Trader — AI Agent 原生的量化研究终端龙虾版 TradingView 功能亮点： - 深度集成 Binance 数据 API，默认对接全球最大交易所的实时行情 - 开箱即用 7 大内置策略：DCA / 均线交叉 / 网格 / RSI 反转 / 布林带 / MACD /唐奇安突破，覆盖趋势跟踪、均值回归、被动投资三大流派 - 事件驱动回测引擎 + 批量对比 + 参数扫描 + Walk-forward 验证 - 5 维稳定性评分（0-100）+ 专业图表报告（权益曲线 / 回撤 / 交易标记） - 6 个标准化 Skill 接口，AI Agent 通过自然语言即可完成从数据拉取到模拟部署的全流程你跟 AI 说"帮我找最近 30 天最稳的策略"，它自动拉Binance 数据、跑 7个策略回测、参数调优、出报告。全程自然语言，零代码。也可以嵌入策略。 PyPI: pip install clawquant GitHub: 官网: 介绍文章：

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0x 哆啦A梦

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一个被全球赌场集体封杀的顶级量化，最后用AI在Polymarket上完成了史诗级逆袭他在菲律宾博彩集团做定价量化时，因为模型太准，被直接限注到每单只能下2美元。赌场一边偷偷用他的模型赚钱，一边把他所有账号全部封死。他没有废话，直接往Polymarket里存了4000美元，把自己用Claude开发的量化代理系统怼了上去。 84天后，账户变成了337,217美元。全程24,497笔交易，他本人连一笔都没手动下过。整个过程离谱得像科幻小说：他只输入了一句话：当市场对BTC小时级下跌定价不足时，做空它。 90秒后，一个完整的实盘交易机器人就自动上线了。这句话在后台经历了什么？自然语言 → 策略中间表示（IR） → 自动编译代码 → 拉取5年历史数据回测 → 参数自动优化 → 风控规则生成。这是一名年薪65万美元的初级量化研究员，不吃不喝也要花7周才能完成的工作量。更恐怖的是上线前的“死亡淘汰机制”——AlphaGPT三轮循环：生成器提出100个策略变种 → 码农智能体全部写成代码 → 挑战者智能体疯狂挑刺（过拟合？前视偏差？幸存者偏差？多重测试？） 99%的策略会在这一步被直接处死。活下来的，还要跑10,000条蒙特卡洛路径进行极端情景模拟。最终报告：最差P5情况收益+3.8%，最大回撤-8.8%，p值<0.01，夏普比率2.3 → 自动批准上线。很多人说这个策略本身很普通。没错，它确实不神秘。但普通人一辈子能测试多少个策略？ 100个？1000个？而这个系统一天就能测试10万个，然后把99.99%的垃圾全部淘汰掉。真正的优势，从来不是你能想出多么天才的策略，而是你的淘汰率有多高。你觉得未来3年，手动交易员还有多少生存空间？这个从被赌场集体封杀，到84天干出33.7万美元的菲律宾量化，用实际行动给出了最残酷的答案。

一个被全球赌场集体封杀的顶级量化，最后用AI在Polymarket上完成了史诗级逆袭他在菲律宾博彩集团做定价量化时，因为模型太准，被直接限注到每单只能下2美元。赌场一边偷偷用他的模型赚钱，一边把他所有账号全部封死。他没有废话，直接往Polymarket里存了4000美元，把自己用Claude开发的量化代理系统怼了上去。 84天后，账户变成了337,217美元。全程24,497笔交易，他本人连一笔都没手动下过。整个过程离谱得像科幻小说：他只输入了一句话：当市场对BTC小时级下跌定价不足时，做空它。 90秒后，一个完整的实盘交易机器人就自动上线了。这句话在后台经历了什么？自然语言 → 策略中间表示（IR） → 自动编译代码 → 拉取5年历史数据回测 → 参数自动优化 → 风控规则生成。这是一名年薪65万美元的初级量化研究员，不吃不喝也要花7周才能完成的工作量。更恐怖的是上线前的“死亡淘汰机制”——AlphaGPT三轮循环：生成器提出100个策略变种 → 码农智能体全部写成代码 → 挑战者智能体疯狂挑刺（过拟合？前视偏差？幸存者偏差？多重测试？） 99%的策略会在这一步被直接处死。活下来的，还要跑10,000条蒙特卡洛路径进行极端情景模拟。最终报告：最差P5情况收益+3.8%，最大回撤-8.8%，p值<0.01，夏普比率2.3 → 自动批准上线。很多人说这个策略本身很普通。没错，它确实不神秘。但普通人一辈子能测试多少个策略？ 100个？1000个？而这个系统一天就能测试10万个，然后把99.99%的垃圾全部淘汰掉。真正的优势，从来不是你能想出多么天才的策略，而是你的淘汰率有多高。你觉得未来3年，手动交易员还有多少生存空间？这个从被赌场集体封杀，到84天干出33.7万美元的菲律宾量化，用实际行动给出了最残酷的答案。

0XDegen

12,503 görüntüleme • 25 gün önce