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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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Anya Rossi• Live Now

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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

22,668 views • 15 days ago

做量化不一定非要有一整支团队。 把几个开源项目组合起来，已经能搭出一套比较完整的 AI 量化工作流： 从市场研究 → 策略生成 → 回测验证 → 交易执行。 我目前重点看的几个： QuantDinger 10.3k star AI 量化操作系统。支持市场研究、自然语言生成策略、回测和交易执行，覆盖面比较广。 Freqtrade 53k star 加密货币自动化交易机器人。连接多交易所，策略执行和优化都比较成熟。 vnpy 44.3k star 中文量化里很核心的一个框架，适合股票、期货等市场的策略开发和实盘。 StockSharp 10.5k star 跨市场交易平台，支持股票、外汇、加密等，带策略开发和回测能力。 AI Trader 21.2k star 多 Agent 协作模式，不同角色分工研究、辩论和风控，模拟小型投研团队。 TradeMaster / FinRL 16k star 偏强化学习和策略训练，适合想让模型自己学习和进化的方向。 这些项目组合后，大致能覆盖： 研究分析 → 策略生成 → 回测验证 → 模拟/实盘执行 它们并不能完全替代专业团队，但已经能让个人交易者拥有一套可运行的 AI 量化工作流。 对想系统尝试 AI 量化的人来说，值得自己去搭建和验证。
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爱吃折耳根的Ace

36,409 views • 1 month ago

🧐 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 views • 5 months ago

兄弟们 这个外国博主自动交易机器人真牛一天套利几千U Grok AI Agent 自动交易机器人，2026实战版来了 这个工具直接对接交易所API，24小时替你盯盘+下单 昨晚实测跑了3小时，收益曲线稳定上升 关键是不用写代码，配置好参数就能跑 币圈小白也能上手的AI套利工具 你用过自动交易机器人吗？收益怎么样？
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兄弟们 这个外国博主自动交易机器人真牛一天套利几千U Grok AI Agent 自动交易机器人，2026实战版来了 这个工具直接对接交易所API，24小时替你盯盘+下单 昨晚实测跑了3小时，收益曲线稳定上升 关键是不用写代码，配置好参数就能跑 币圈小白也能上手的AI套利工具 你用过自动交易机器人吗？收益怎么样？

火山哥🕊️

10,738 views • 4 months ago

🚨 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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🚨 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

59,768 views • 3 months ago

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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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

27,346 views • 4 months ago

🚨 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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爱吃折耳根的Ace

15,243 views • 3 months ago

🚨 卧槽！A 股散户终于有自己的量化工作台了！选股 + 监控 + 回测全都有 tickflow-stock-panel，一个在浏览器里就能用的选股+回测+监控一体工作台，自己部署，零运维。最狠的是不需要写代码，用自然语言就能让 AI 帮你生成策略。 核心亮点： > 内置 20 个选股策略，用 Polars 向量化计算，全 A 股秒级出结果 > 支持不写代码自定义信号，还能让 AI 帮你生成策略代码 > 实时监控支持多条件规则 + 飞书推送 > 回测系统考虑 T+1、手续费、滑点等真实交易约束 > AI 个股分析（技术面 + 基本面 + 财务 + 消息面） > Docker 一键部署，数据本地存储，基本零运维 > GitHub Actions 一键部署，Windows/Mac 都能跑 以前做 A 股量化：装 Python → 配环境 → 学 Polars → 写因子 → 写回测 → 调飞书机器人。 现在 tickflow-stock-panel 一个浏览器界面搞定，AI 替你写策略，自动复盘自动推送。A 股散户的装备终于升级了！
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🚨 卧槽！A 股散户终于有自己的量化工作台了！选股 + 监控 + 回测全都有 tickflow-stock-panel，一个在浏览器里就能用的选股+回测+监控一体工作台，自己部署，零运维。最狠的是不需要写代码，用自然语言就能让 AI 帮你生成策略。 核心亮点： > 内置 20 个选股策略，用 Polars 向量化计算，全 A 股秒级出结果 > 支持不写代码自定义信号，还能让 AI 帮你生成策略代码 > 实时监控支持多条件规则 + 飞书推送 > 回测系统考虑 T+1、手续费、滑点等真实交易约束 > AI 个股分析（技术面 + 基本面 + 财务 + 消息面） > Docker 一键部署，数据本地存储，基本零运维 > GitHub Actions 一键部署，Windows/Mac 都能跑 以前做 A 股量化：装 Python → 配环境 → 学 Polars → 写因子 → 写回测 → 调飞书机器人。 现在 tickflow-stock-panel 一个浏览器界面搞定，AI 替你写策略，自动复盘自动推送。A 股散户的装备终于升级了！

爱吃折耳根的Ace

43,108 views • 2 months ago

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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爱吃折耳根的Ace

11,202 views • 2 months ago

给兄弟们推荐个量化交易软件，朋友叫我试一下，我真就弄了1000U试了一下 周二到现在，也就是5天收益百分之十，我给兄弟们录屏了，但是这个软件使用有个前提条件就是必须使用我的注册链接才可以，但是可以免费试用24小时 下面给大家简单介绍一下： 一段话概括惊蛰量化与外面量化的不同点，惊蛰量化是一款高度支持自定义的AI交易工具，专注于帮助用户快速构建、训练和部署专属的量化交易系统，告别情绪化交易。 平台支持对交易逻辑进行自由编辑，可根据您的交易理念训练专属AI模型，并兼容导入TradingView等主流交易平台的策略源码及技术指标，实现策略智能化升级与全流程自动化执行。 有兴趣私聊我就行，或者联系我的TG : @oxligeya
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0xLi

80,841 views • 1 month ago

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👇👇👇
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比特币橙子Trader

31,526 views • 5 months ago

普通人真正可以实现全自动量化交易了。 我先说几个点： 1：真正实现零token。 2：无需复杂的服务器代码等部署。 3：仅需普通的手机既可以完全实现。 4：瞬间捕捉市场持仓异动信号进行毫秒级量化交易。 当我看到这些时候是被瞬间吸引到了，并且我也在持续的打磨自己的量化策略，这个新策略我注入了300U跑了10个小时盈利了4%。 无论固定止盈止损还是说动态量能止盈止损的方式，这里都全部可以自动化。 还有一个就是比较吸引人的是这个项目预计12月份进行代币TGE，现在我们攒积分到时候会分到不少代币。（也相当于撸项目方了）。
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DeFi狙击手 | Ai🕊️

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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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爱吃折耳根的Ace

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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。
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爱吃折耳根的Ace

58,772 views • 1 month ago

普通人如何最低成本创建自己的量化交易？ 您只需要用最简单的方式就能创建自己的策略，从而24小时永不间断的去运行。 关键是即使你的设备关机了它也能一直去运行下去，策略创建完成后进入Agent平台托管，除非你点击停止。 那么这个时候就不用发愁配什么API key了，因为WalletV已经配备好了大模型（GPT、Qwen、minimax、Gemini、kimi、deepseek 这几个主流的大模型都有），也不发愁自己的主机风扇嗡嗡作响了。 重点是现在跑策略不用自己掏 token 费用，官方暂时给兜底了，等于白嫖 AI 帮你自动交易，这确实良心哈哈。 现在只要一部手机下载WalletV然后跟着下面我的视频进行操作，就能创建自己的Agent实现自动化的交易。 狙击手的策略目前搬到WalletV正在进行测试中，我的策略是自己写的并且针对Qwen大模型去深度调试的，不过刚开始跑我拿了130U去跑的，等稳定了再增加仓位调整倍率等。 对了资产是在自己创建的钱包里非常安全。 狙击手始终认为AI Agent交易是普通人离量化最近的一步。 想创建自己的策略兄弟们去看看吧： 纯分享不是投资建议。
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普通人如何最低成本创建自己的量化交易？ 您只需要用最简单的方式就能创建自己的策略，从而24小时永不间断的去运行。 关键是即使你的设备关机了它也能一直去运行下去，策略创建完成后进入Agent平台托管，除非你点击停止。 那么这个时候就不用发愁配什么API key了，因为WalletV已经配备好了大模型（GPT、Qwen、minimax、Gemini、kimi、deepseek 这几个主流的大模型都有），也不发愁自己的主机风扇嗡嗡作响了。 重点是现在跑策略不用自己掏 token 费用，官方暂时给兜底了，等于白嫖 AI 帮你自动交易，这确实良心哈哈。 现在只要一部手机下载WalletV然后跟着下面我的视频进行操作，就能创建自己的Agent实现自动化的交易。 狙击手的策略目前搬到WalletV正在进行测试中，我的策略是自己写的并且针对Qwen大模型去深度调试的，不过刚开始跑我拿了130U去跑的，等稳定了再增加仓位调整倍率等。 对了资产是在自己创建的钱包里非常安全。 狙击手始终认为AI Agent交易是普通人离量化最近的一步。 想创建自己的策略兄弟们去看看吧： 纯分享不是投资建议。

DeFi狙击手 | Ai🕊️

23,272 views • 2 months ago

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。
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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

83,839 views • 7 months ago

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：
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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

26,334 views • 16 days ago

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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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。

爱吃折耳根的Ace

11,458 views • 2 months ago

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。
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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。

爱吃折耳根的Ace

22,096 views • 1 month ago