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Ana Sayfaya Dön

我去！TradingView 上那些复杂的技术指标，居然有人把 Pine Script 源码整理成了一个开源仓库。 tradingview-custom-indicators，496 Stars。涵盖趋势、均线、动量、支撑阻力和交易策略，不只是看指标，还能直接研究背后的计算逻辑。平时用 TradingView，看到不错的买卖信号，想知道它到底怎么算出来的，却找不到源码。这个仓库正好提供了一批可以拆解、修改的参考脚本。里面有 6 个值得关注的东西： 1️⃣ Volume Support & Resistance：通过成交量识别支撑阻力区域，辅助判断关键价格位置。 2️⃣ KAMA 自适应均线：根据市场变化调整灵敏度，减少震荡行情中的无效信号。 3️⃣ Ehlers Super Smoother：利用数字滤波算法平滑价格，过滤噪声，让趋势更清晰。 4️⃣ Range Volume Change：对比不同时段的成交量变化，适合研究美股盘前放量情况。 5️⃣ Equilibrium：结合快慢均线和信号线交叉，研究买卖信号的触发逻辑。 6️⃣ Trading Strategies：收录交易策略脚本，可以拆解进出场条件，再组合成自己的策略。我觉得这类仓库最有价值的，不是直接复制某个指标去交易。而是能看到别人怎么计算趋势、过滤噪声、生成信号，再把这些逻辑改造成自己的量化策略。经常使用 TradingView、学习 Pine Script，或者想开发股票量化策略的，可以留着慢慢研究。

爱吃折耳根的Ace

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Bilim & Teknoloji Eğitim Finans

Anya Rossi• Live Now

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Victor｜价格行为交易员 profil fotoğrafı

Victor｜价格行为交易员1 ay önce

这仓库太顶了，直接抄作业

Victor｜价格行为交易员 profil fotoğrafı

Victor｜价格行为交易员1 ay önce

星越多不代表越准，还是看回测吧

Benzer Videolar

卧槽！TradingView 上那些复杂的买卖信号，居然有人直接把底层 Pine Script 源码开源了！连多空力量、趋势反转、动量分析和交易策略，都能拆开研究。这个开源项目叫 TradingView-Proprietary-Indicators。它不是普通的指标合集，而是一套涵盖趋势识别、量价分析、K 线形态和交易策略的源码库，做股票量化的可以直接拿来研究。核心亮点： 1️⃣ QQC 量价动量：结合多空 K 线数量、实体影线和成交量，分析市场背后的多空力量。 2️⃣ MACD-V：对传统 MACD 进行波动率标准化，研究不同市场环境下的动量强弱。 3️⃣ Ichimoku Cloud：一目均衡表，结合云层、转换线和基准线判断趋势与交叉信号。 4️⃣ ADX 趋势过滤：区分趋势与震荡行情，辅助过滤无趋势环境中的交易信号。 5️⃣ K 线形态识别：支持 Engulfing、Inside Bar、Kicker 等形态，识别潜在反转与突破机会。 6️⃣ Trading Strategies：提供 Kijun Arrow、Bollinger Bands Force、HOLP 等策略源码，研究具体进出场规则。我比较感兴趣的是 QQC 和 MACD-V。一个研究量价背后的多空力量，一个通过波动率判断动量强弱，再结合 ADX 过滤震荡，就能尝试搭建自己的量化交易策略。最关键的是，这些不是只能看买卖箭头的黑盒指标，源码可以直接阅读、修改和研究。经常使用 TradingView、研究技术指标，或者想开发股票量化策略的，这套源码值得收藏。

卧槽！TradingView 上那些复杂的买卖信号，居然有人直接把底层 Pine Script 源码开源了！连多空力量、趋势反转、动量分析和交易策略，都能拆开研究。这个开源项目叫 TradingView-Proprietary-Indicators。它不是普通的指标合集，而是一套涵盖趋势识别、量价分析、K 线形态和交易策略的源码库，做股票量化的可以直接拿来研究。核心亮点： 1️⃣ QQC 量价动量：结合多空 K 线数量、实体影线和成交量，分析市场背后的多空力量。 2️⃣ MACD-V：对传统 MACD 进行波动率标准化，研究不同市场环境下的动量强弱。 3️⃣ Ichimoku Cloud：一目均衡表，结合云层、转换线和基准线判断趋势与交叉信号。 4️⃣ ADX 趋势过滤：区分趋势与震荡行情，辅助过滤无趋势环境中的交易信号。 5️⃣ K 线形态识别：支持 Engulfing、Inside Bar、Kicker 等形态，识别潜在反转与突破机会。 6️⃣ Trading Strategies：提供 Kijun Arrow、Bollinger Bands Force、HOLP 等策略源码，研究具体进出场规则。我比较感兴趣的是 QQC 和 MACD-V。一个研究量价背后的多空力量，一个通过波动率判断动量强弱，再结合 ADX 过滤震荡，就能尝试搭建自己的量化交易策略。最关键的是，这些不是只能看买卖箭头的黑盒指标，源码可以直接阅读、修改和研究。经常使用 TradingView、研究技术指标，或者想开发股票量化策略的，这套源码值得收藏。

爱吃折耳根的Ace

26,342 görüntüleme • 28 gün önce

卧槽！有人把 48 套 TradingView 量化交易策略直接开源了！趋势跟踪、动量交易、均值回归，连多品种自动预警和策略回测都安排好了。这个开源项目叫 pinescript-strategies。作者整理了 74 个 Pine Script 文件，包含 48 套交易策略、19 个技术指标和 7 套多品种预警系统，支持 Pine Script v4/v5。以前想研究 TradingView 量化策略，得自己找指标、写交易规则、调试代码。现在不少现成策略都能直接打开源码研究。核心亮点： 1️⃣ 趋势跟踪：包含 Double Supertrend、EMA 交叉等策略，研究趋势判断和进出场信号。 2️⃣ 动量交易：结合 MACD、RSI、布林带等指标，研究动量变化和交易机会。 3️⃣ 均值回归：提供 BB + Aroon、布林带背离等策略，研究价格反转和回归逻辑。 4️⃣ 技术指标库：19 个指标源码，涵盖 MACD 背离、DMI、SuperTrend 和波动率分析。 5️⃣ 多品种自动预警：7 套警报脚本，部分支持同时监控 40 个交易品种。 6️⃣ 自动化回测：通过 PineTS 测试部分 v5 策略，分析胜率、Sharpe 和最大回撤等指标。我觉得最有价值的，不是单纯收集了 48 套策略，而是把交易逻辑、技术指标、预警和回测工具放到了一起。比如用 SuperTrend 判断趋势，RSI 过滤信号，再结合 MACD 研究入场条件，就能尝试搭建自己的量化策略。而且源码都能直接研究，不用每个交易条件都从零开发。经常用 TradingView、学习 Pine Script，或者想开发股票量化策略的，这套源码值得收藏。

卧槽！有人把 48 套 TradingView 量化交易策略直接开源了！趋势跟踪、动量交易、均值回归，连多品种自动预警和策略回测都安排好了。这个开源项目叫 pinescript-strategies。作者整理了 74 个 Pine Script 文件，包含 48 套交易策略、19 个技术指标和 7 套多品种预警系统，支持 Pine Script v4/v5。以前想研究 TradingView 量化策略，得自己找指标、写交易规则、调试代码。现在不少现成策略都能直接打开源码研究。核心亮点： 1️⃣ 趋势跟踪：包含 Double Supertrend、EMA 交叉等策略，研究趋势判断和进出场信号。 2️⃣ 动量交易：结合 MACD、RSI、布林带等指标，研究动量变化和交易机会。 3️⃣ 均值回归：提供 BB + Aroon、布林带背离等策略，研究价格反转和回归逻辑。 4️⃣ 技术指标库：19 个指标源码，涵盖 MACD 背离、DMI、SuperTrend 和波动率分析。 5️⃣ 多品种自动预警：7 套警报脚本，部分支持同时监控 40 个交易品种。 6️⃣ 自动化回测：通过 PineTS 测试部分 v5 策略，分析胜率、Sharpe 和最大回撤等指标。我觉得最有价值的，不是单纯收集了 48 套策略，而是把交易逻辑、技术指标、预警和回测工具放到了一起。比如用 SuperTrend 判断趋势，RSI 过滤信号，再结合 MACD 研究入场条件，就能尝试搭建自己的量化策略。而且源码都能直接研究，不用每个交易条件都从零开发。经常用 TradingView、学习 Pine Script，或者想开发股票量化策略的，这套源码值得收藏。

爱吃折耳根的Ace

37,760 görüntüleme • 25 gün önce

卧槽！TradingView 连支撑阻力都能自动画了，失效的关键价位还能自己清除！价格反转、异常放量也能自动识别，3 套 Pine Script 指标源码直接公开，做股票量化的可以研究一下。这个开源项目叫 Tradingview-Indicators。它专门研究价格走势、关键买卖区域和成交量变化，把原本需要手动画线、观察的交易信号，变成可以自动计算的技术指标。核心亮点： 1️⃣ 支撑阻力识别：自动标记股价容易反弹或遇阻回落的潜在区域。 2️⃣ 动态区域管理：价格突破关键区域后，自动清除失效标记。 3️⃣ 价格反转识别：自动寻找历史转折点，支持多周期显示和突破预警。 4️⃣ 异常成交量：对比历史均量，识别突然放量、缩量等异常信号。 5️⃣ 量能趋势分析：追踪连续放量和缩量，辅助判断突破有没有成交量配合。我觉得最实用的，是它把关键价格位置和成交量结合起来了。比如研究一只美股，先自动标出潜在支撑阻力，再观察价格是否突破，最后结合异常成交量研究信号强弱。支撑阻力 → 价格突破 → 成交量验证。原本靠肉眼判断的交易条件，现在可以直接拆解源码，再尝试改成自己的股票量化策略。经常使用 TradingView、研究技术分析，或者想开发 Pine Script 量化策略的，这套源码值得收藏。

卧槽！TradingView 连支撑阻力都能自动画了，失效的关键价位还能自己清除！价格反转、异常放量也能自动识别，3 套 Pine Script 指标源码直接公开，做股票量化的可以研究一下。这个开源项目叫 Tradingview-Indicators。它专门研究价格走势、关键买卖区域和成交量变化，把原本需要手动画线、观察的交易信号，变成可以自动计算的技术指标。核心亮点： 1️⃣ 支撑阻力识别：自动标记股价容易反弹或遇阻回落的潜在区域。 2️⃣ 动态区域管理：价格突破关键区域后，自动清除失效标记。 3️⃣ 价格反转识别：自动寻找历史转折点，支持多周期显示和突破预警。 4️⃣ 异常成交量：对比历史均量，识别突然放量、缩量等异常信号。 5️⃣ 量能趋势分析：追踪连续放量和缩量，辅助判断突破有没有成交量配合。我觉得最实用的，是它把关键价格位置和成交量结合起来了。比如研究一只美股，先自动标出潜在支撑阻力，再观察价格是否突破，最后结合异常成交量研究信号强弱。支撑阻力 → 价格突破 → 成交量验证。原本靠肉眼判断的交易条件，现在可以直接拆解源码，再尝试改成自己的股票量化策略。经常使用 TradingView、研究技术分析，或者想开发 Pine Script 量化策略的，这套源码值得收藏。

爱吃折耳根的Ace

51,049 görüntüleme • 21 gün önce

好家伙！TradingView 里那些不公开在官方脚本库里的 Pine Script，有人专门整理成了一个开源仓库 PineScript，450+ Stars，MPL-2.0 开源，一套偏 ICT、动量交易和 Screener 的指标源码合集。平时你在 TradingView 看到 FVG、Liquidity Sweep、Order Block、Market Structure 这些指标，很多只能看结果，很难知道背后到底怎么算。这个仓库不一样，源码直接摆出来，复制进 Pine Editor 就能跑，还能继续拆逻辑、改参数、做自己的版本。核心能力： 1️⃣ ICT 工具：FVG、Liquidity Sweep、MSS、Mitigation Block、Equal Highs / Lows 都有 2️⃣ 自带 Scanner：FVG、Order Block Retracement、Market Profile 可以直接拿来扫图 3️⃣ 动量策略：RSI Directional Momentum、Momentum Investing、Option Scalping 都有现成脚本 4️⃣ 趋势策略：包括 Sideways Market Skipper 等趋势跟随和震荡过滤思路 5️⃣ Market Profile：除了普通指标，还有 Market Profile + Screener 这种偏实战的工具 6️⃣ 源码全部可看：不是黑箱信号，计算逻辑和触发条件都能自己研究和修改我觉得它最适合的用法，不是照搬某个信号去交易。而是看到一个好指标以后，直接去看它的 Pine Script 到底怎么写，再拆成自己的交易逻辑。对于 TradingView、Pine Script、ICT 或技术指标研究的人，这种源码库比单纯收藏指标更有价值。 GitHub：

爱吃折耳根的Ace

55,446 görüntüleme • 1 ay önce

卧槽！TradingView 上专抓假突破的量化策略，居然有人把源码直接开源了！价格刚突破就掉头？连这种行情的反向交易逻辑，都有人写成了 Pine Script。这个开源项目叫 TradingView_Indicators。作者 Heavy91 开源了 3 个技术指标和 1 套交易策略，涵盖假突破、多周期 RSI、成交量供需区和均线交叉信号。几个挺硬核的能力： 1️⃣ Failure Swing：专门研究假突破，价格突破关键位置后又收回，寻找反向交易机会。 2️⃣ 动态止盈止损：结合 EMA 和波动率，设计交易退出条件。 3️⃣ 多周期 RSI：同时观察周线、日线和 4 小时 RSI，识别超买超卖共振。 4️⃣ 成交量供需区：通过 3 档成交量阈值识别关键区域，支持跨周期显示。 5️⃣ 多周期均线：支持 EMA、SMA、WMA、VWMA 等均线，监控趋势和交叉信号。我比较感兴趣的是 Failure Swing。很多人做量化只研究突破成功后的行情，而它专门研究突破失败后，如何利用价格重新回到区间的机会。再结合多周期 RSI 和成交量供需区，就能进一步研究一套有明确进出场规则的量化策略。最关键的是，指标和策略源码都能直接拆解、修改，不用从零开发。经常使用 TradingView、研究价格行为，或者开发股票量化策略的，这套源码值得收藏。

卧槽！TradingView 上专抓假突破的量化策略，居然有人把源码直接开源了！价格刚突破就掉头？连这种行情的反向交易逻辑，都有人写成了 Pine Script。这个开源项目叫 TradingView_Indicators。作者 Heavy91 开源了 3 个技术指标和 1 套交易策略，涵盖假突破、多周期 RSI、成交量供需区和均线交叉信号。几个挺硬核的能力： 1️⃣ Failure Swing：专门研究假突破，价格突破关键位置后又收回，寻找反向交易机会。 2️⃣ 动态止盈止损：结合 EMA 和波动率，设计交易退出条件。 3️⃣ 多周期 RSI：同时观察周线、日线和 4 小时 RSI，识别超买超卖共振。 4️⃣ 成交量供需区：通过 3 档成交量阈值识别关键区域，支持跨周期显示。 5️⃣ 多周期均线：支持 EMA、SMA、WMA、VWMA 等均线，监控趋势和交叉信号。我比较感兴趣的是 Failure Swing。很多人做量化只研究突破成功后的行情，而它专门研究突破失败后，如何利用价格重新回到区间的机会。再结合多周期 RSI 和成交量供需区，就能进一步研究一套有明确进出场规则的量化策略。最关键的是，指标和策略源码都能直接拆解、修改，不用从零开发。经常使用 TradingView、研究价格行为，或者开发股票量化策略的，这套源码值得收藏。

爱吃折耳根的Ace

30,183 görüntüleme • 24 gün önce

卧槽！TradingView 上那些开源量化策略，居然能让 AI 直接把源码找出来！不光能搜指标、找作者，还能批量收集 Pine Script，建立自己的本地策略库。项目叫 tradingview-indicator-search-mcp-server。它是一套专门为 AI Agent 打造的 TradingView 搜索 MCP，提供 7 个工具，无需 TradingView 账号或 API Key。核心能力： 1️⃣ AI 指标搜索：按趋势、突破、均值回归等关键词，查找公开指标和策略。 2️⃣ Pine Script 源码：输入指标链接，直接获取开源代码，研究买卖信号。 3️⃣ 作者与精选脚本：搜索指定作者的公开作品，浏览 TradingView 编辑精选。 4️⃣ 批量策略采集：自动收集指标和源码，保存到本地 SQLite 数据库。 5️⃣ 本地代码搜索：直接查找 ta.supertrend、strategy.entry 等代码，快速筛选策略。 6️⃣ AI Agent + MCP：支持 Claude Code、Cursor，Codex 也可通过本地 MCP 配置接入。我觉得最有意思的，是它能让 AI 直接研究大量 Pine Script 源码。比如让 Claude 收集 100 套趋势策略，再筛选使用 ATR 止损的代码，分析别人是怎么设计交易规则的。指标搜索 → 源码采集 → 本地检索 → AI 辅助量化研究。以前得自己在 TradingView 上反复找指标，现在不少工作可以直接交给 AI。经常用 TradingView、Claude Code、Codex，或者研究 Pine Script 股票量化策略的，这个项目值得收藏。

卧槽！TradingView 上那些开源量化策略，居然能让 AI 直接把源码找出来！不光能搜指标、找作者，还能批量收集 Pine Script，建立自己的本地策略库。项目叫 tradingview-indicator-search-mcp-server。它是一套专门为 AI Agent 打造的 TradingView 搜索 MCP，提供 7 个工具，无需 TradingView 账号或 API Key。核心能力： 1️⃣ AI 指标搜索：按趋势、突破、均值回归等关键词，查找公开指标和策略。 2️⃣ Pine Script 源码：输入指标链接，直接获取开源代码，研究买卖信号。 3️⃣ 作者与精选脚本：搜索指定作者的公开作品，浏览 TradingView 编辑精选。 4️⃣ 批量策略采集：自动收集指标和源码，保存到本地 SQLite 数据库。 5️⃣ 本地代码搜索：直接查找 ta.supertrend、strategy.entry 等代码，快速筛选策略。 6️⃣ AI Agent + MCP：支持 Claude Code、Cursor，Codex 也可通过本地 MCP 配置接入。我觉得最有意思的，是它能让 AI 直接研究大量 Pine Script 源码。比如让 Claude 收集 100 套趋势策略，再筛选使用 ATR 止损的代码，分析别人是怎么设计交易规则的。指标搜索 → 源码采集 → 本地检索 → AI 辅助量化研究。以前得自己在 TradingView 上反复找指标，现在不少工作可以直接交给 AI。经常用 TradingView、Claude Code、Codex，或者研究 Pine Script 股票量化策略的，这个项目值得收藏。

爱吃折耳根的Ace

14,202 görüntüleme • 18 gün önce

好家伙！TradingView 上别人写的量化策略，现在居然能让 AI 直接把源码挖出来！一次收集 100 套交易策略，再筛出使用 ATR 止损、SuperTrend 的代码，连自己的策略库都能建！项目叫 tradingview-indicator-search-mcp-server。它是一套专门为 AI Agent 开发的 TradingView MCP 工具，内置 7 个功能，无需 TradingView 账号或 API Key。核心能力： 1️⃣ AI 指标搜索：通过自然语言寻找趋势、突破、均值回归等公开策略。 2️⃣ Pine Script 源码：输入指标链接，直接获取公开源码，研究买卖信号。 3️⃣ 作者与精选脚本：查询指定作者的指标，浏览 TradingView 编辑精选。 4️⃣ 批量策略采集：自动收集指标和源码，存入本地 SQLite 数据库。 5️⃣ 本地代码检索：按 ta.supertrend、strategy.entry 等代码筛选策略。 6️⃣ AI Agent + MCP：支持 Claude Code、Cursor，Codex 也可通过标准 MCP 协议接入。我觉得最厉害的，是它让 AI 不只是帮你写 Pine Script，还能直接研究别人已经公开的量化策略。比如先收集 100 套趋势策略，再筛选使用 ATR 止损的代码，让 AI 分析这些策略的进出场逻辑。指标搜索 → 源码采集 → 本地检索 → AI 量化研究。原本需要在 TradingView 上反复翻找的工作，现在可以交给 AI 辅助完成。经常使用 TradingView、Codex、Claude Code，或者想用 AI 研究 Pine Script 股票量化策略的，这个项目值得收藏。

好家伙！TradingView 上别人写的量化策略，现在居然能让 AI 直接把源码挖出来！一次收集 100 套交易策略，再筛出使用 ATR 止损、SuperTrend 的代码，连自己的策略库都能建！项目叫 tradingview-indicator-search-mcp-server。它是一套专门为 AI Agent 开发的 TradingView MCP 工具，内置 7 个功能，无需 TradingView 账号或 API Key。核心能力： 1️⃣ AI 指标搜索：通过自然语言寻找趋势、突破、均值回归等公开策略。 2️⃣ Pine Script 源码：输入指标链接，直接获取公开源码，研究买卖信号。 3️⃣ 作者与精选脚本：查询指定作者的指标，浏览 TradingView 编辑精选。 4️⃣ 批量策略采集：自动收集指标和源码，存入本地 SQLite 数据库。 5️⃣ 本地代码检索：按 ta.supertrend、strategy.entry 等代码筛选策略。 6️⃣ AI Agent + MCP：支持 Claude Code、Cursor，Codex 也可通过标准 MCP 协议接入。我觉得最厉害的，是它让 AI 不只是帮你写 Pine Script，还能直接研究别人已经公开的量化策略。比如先收集 100 套趋势策略，再筛选使用 ATR 止损的代码，让 AI 分析这些策略的进出场逻辑。指标搜索 → 源码采集 → 本地检索 → AI 量化研究。原本需要在 TradingView 上反复翻找的工作，现在可以交给 AI 辅助完成。经常使用 TradingView、Codex、Claude Code，或者想用 AI 研究 Pine Script 股票量化策略的，这个项目值得收藏。

爱吃折耳根的Ace

12,465 görüntüleme • 15 gün önce

卧槽！现在连 YouTube 上的交易策略，都能让 AI 帮你拆解成 Pine Script 了？甚至从指标开发、代码调试到策略优化，都给安排上了。最近发现一个挺狠的开源项目：pinescript-agents，MIT 协议。由 TradersPost 开源，专门为 Claude Code 打造的 TradingView 量化开发工具箱，内置 7 个 AI Skills，支持 Pine Script v6。以前看到不错的交易策略，想自己复现，得反复看视频、整理交易规则、写代码、修报错，整个流程相当折腾。现在这些工作，可以交给不同的 AI Skills 协助完成。里面有 6 个值得关注的能力： 1️⃣ YouTube 策略解析：输入交易教程链接，AI 提取字幕、识别指标参数和进出场规则，辅助还原交易策略。 2️⃣ AI 指标开发：用自然语言描述交易想法，自动辅助生成 Pine Script v6 指标和策略代码。 3️⃣ 智能代码调试：分析编译报错、指标重绘和逻辑异常，辅助定位并修复问题。 4️⃣ 策略回测开发：辅助完善回测逻辑、胜率统计、收益回撤和风险管理规则。 5️⃣ 性能优化：优化复杂脚本的计算效率、代码结构和图表显示。 6️⃣ 多 Skill 协作：由 pine-manager 协调任务，从策略设计、代码生成到调试优化，串起完整开发流程。我比较感兴趣的还是它的 YouTube 策略解析。以前看到别人分享交易系统，光是研究买卖逻辑就得花不少时间。现在可以让 AI 先提取规则，再交给开发 Skill 实现。相当于给 TradingView 配了一支 AI 量化开发小团队。当然，它不是自动交易机器人，生成的策略仍需验证，尤其要注意重绘和未来数据泄漏问题。经常用 Claude Code、TradingView，或者想用 AI 开发股票量化策略的，值得收藏。仓库：

卧槽！现在连 YouTube 上的交易策略，都能让 AI 帮你拆解成 Pine Script 了？甚至从指标开发、代码调试到策略优化，都给安排上了。最近发现一个挺狠的开源项目：pinescript-agents，MIT 协议。由 TradersPost 开源，专门为 Claude Code 打造的 TradingView 量化开发工具箱，内置 7 个 AI Skills，支持 Pine Script v6。以前看到不错的交易策略，想自己复现，得反复看视频、整理交易规则、写代码、修报错，整个流程相当折腾。现在这些工作，可以交给不同的 AI Skills 协助完成。里面有 6 个值得关注的能力： 1️⃣ YouTube 策略解析：输入交易教程链接，AI 提取字幕、识别指标参数和进出场规则，辅助还原交易策略。 2️⃣ AI 指标开发：用自然语言描述交易想法，自动辅助生成 Pine Script v6 指标和策略代码。 3️⃣ 智能代码调试：分析编译报错、指标重绘和逻辑异常，辅助定位并修复问题。 4️⃣ 策略回测开发：辅助完善回测逻辑、胜率统计、收益回撤和风险管理规则。 5️⃣ 性能优化：优化复杂脚本的计算效率、代码结构和图表显示。 6️⃣ 多 Skill 协作：由 pine-manager 协调任务，从策略设计、代码生成到调试优化，串起完整开发流程。我比较感兴趣的还是它的 YouTube 策略解析。以前看到别人分享交易系统，光是研究买卖逻辑就得花不少时间。现在可以让 AI 先提取规则，再交给开发 Skill 实现。相当于给 TradingView 配了一支 AI 量化开发小团队。当然，它不是自动交易机器人，生成的策略仍需验证，尤其要注意重绘和未来数据泄漏问题。经常用 Claude Code、TradingView，或者想用 AI 开发股票量化策略的，值得收藏。仓库：

爱吃折耳根的Ace

34,770 görüntüleme • 1 ay önce

卧槽！FMZ 把积累多年的量化交易策略直接放上 GitHub，6K Stars、1.9K Forks！整个仓库超过 5800 个文件条目，趋势、网格、套利、资金费率、高频、期货、Crypto，连 TradingView 策略都能找到。我以前写量化策略，光交易所 API、订单精度、手续费、滑点这些问题就能折腾好几天。 FMZ 直接公开大量现成策略的源码和交易逻辑，拿来研究、修改，再配合平台回测，省下不少重复开发的时间。核心能力： 1️⃣ 策略资源丰富：趋势跟踪、网格、套利、马丁、均值回归等大量案例 2️⃣ TradingView 策略：Pine Script 源码，涵盖 EMA、RSI、MACD、Supertrend 等指标 3️⃣ 套利与对冲：跨交易所价差、三角套利、网格交易等实战思路 4️⃣ 多语言支持：JavaScript、Python、C++、Pine Script、麦语言等 5️⃣ 回测与实盘：结合 FMZ 平台测试收益、回撤、成交记录，还能模拟和实盘运行 6️⃣ AI + MCP：FMZ 平台支持 AI 辅助写策略、查询市场数据和调用回测工具更实用的是，不少案例连下单、平仓、止盈止损的代码都给出来了。想研究一个交易策略，直接看看别人怎么实现，再改参数、重新回测，比自己从零折腾效率高得多。不过部分历史策略可能已经失效，实盘前需要验证。做 Crypto 量化、TradingView 策略研究或者自动交易机器人的，这个值得收藏。 GitHub：

卧槽！FMZ 把积累多年的量化交易策略直接放上 GitHub，6K Stars、1.9K Forks！整个仓库超过 5800 个文件条目，趋势、网格、套利、资金费率、高频、期货、Crypto，连 TradingView 策略都能找到。我以前写量化策略，光交易所 API、订单精度、手续费、滑点这些问题就能折腾好几天。 FMZ 直接公开大量现成策略的源码和交易逻辑，拿来研究、修改，再配合平台回测，省下不少重复开发的时间。核心能力： 1️⃣ 策略资源丰富：趋势跟踪、网格、套利、马丁、均值回归等大量案例 2️⃣ TradingView 策略：Pine Script 源码，涵盖 EMA、RSI、MACD、Supertrend 等指标 3️⃣ 套利与对冲：跨交易所价差、三角套利、网格交易等实战思路 4️⃣ 多语言支持：JavaScript、Python、C++、Pine Script、麦语言等 5️⃣ 回测与实盘：结合 FMZ 平台测试收益、回撤、成交记录，还能模拟和实盘运行 6️⃣ AI + MCP：FMZ 平台支持 AI 辅助写策略、查询市场数据和调用回测工具更实用的是，不少案例连下单、平仓、止盈止损的代码都给出来了。想研究一个交易策略，直接看看别人怎么实现，再改参数、重新回测，比自己从零折腾效率高得多。不过部分历史策略可能已经失效，实盘前需要验证。做 Crypto 量化、TradingView 策略研究或者自动交易机器人的，这个值得收藏。 GitHub：

爱吃折耳根的Ace

33,996 görüntüleme • 12 gün önce

好家伙！TradingView 上那些常用的技术指标，Python 居然有一整套现成的 RSI、MACD、ATR、布林带，连 K 线形态识别都有，150 多种算法直接调用，做股票量化的可以看看！项目叫 TA-Lib Python，12K+ Stars，BSD-2-Clause 协议。它是经典 TA-Lib 技术分析库的 Python 封装，底层采用 C 语言计算，通过 Cython 提供高性能接口。以前开发量化策略，光是写指标公式、处理行情数据、验证计算结果，就得折腾不少时间。现在几行 Python 代码，就能把这些指标接进自己的量化系统。几个比较硬核的能力： 1️⃣ 150+ 技术指标：RSI、MACD、ADX、ATR、布林带等全覆盖，趋势、动量、波动率和成交量分析都有。 2️⃣ K 线形态识别：自动识别吞没形态、锤头线、十字星等，把原本靠肉眼判断的形态转换成量化信号。 3️⃣ Cython 高性能：底层调用 C 语言库，官方称相比旧版 SWIG 接口快 2–4 倍，适合批量指标计算。 4️⃣ Python 数据集成：支持 NumPy、Pandas、Polars，可以直接处理行情数据，接入自己的量化策略。 5️⃣ Streaming API：支持快速获取最新指标值，方便接入实时行情监控和交易信号系统。我觉得它真正厉害的，不是指标数量多，而是把量化开发中最重复的计算工作给解决了。比如用 yfinance 获取美股行情，TA-Lib 计算 RSI、MACD 和 ATR，再交给 vectorbt 批量回测。行情数据 → 技术指标 → 交易信号 → 策略回测，整个流程就串起来了。做 Python 股票量化、自动化选股或者策略研究的，这个项目值得收藏。仓库：

好家伙！TradingView 上那些常用的技术指标，Python 居然有一整套现成的 RSI、MACD、ATR、布林带，连 K 线形态识别都有，150 多种算法直接调用，做股票量化的可以看看！项目叫 TA-Lib Python，12K+ Stars，BSD-2-Clause 协议。它是经典 TA-Lib 技术分析库的 Python 封装，底层采用 C 语言计算，通过 Cython 提供高性能接口。以前开发量化策略，光是写指标公式、处理行情数据、验证计算结果，就得折腾不少时间。现在几行 Python 代码，就能把这些指标接进自己的量化系统。几个比较硬核的能力： 1️⃣ 150+ 技术指标：RSI、MACD、ADX、ATR、布林带等全覆盖，趋势、动量、波动率和成交量分析都有。 2️⃣ K 线形态识别：自动识别吞没形态、锤头线、十字星等，把原本靠肉眼判断的形态转换成量化信号。 3️⃣ Cython 高性能：底层调用 C 语言库，官方称相比旧版 SWIG 接口快 2–4 倍，适合批量指标计算。 4️⃣ Python 数据集成：支持 NumPy、Pandas、Polars，可以直接处理行情数据，接入自己的量化策略。 5️⃣ Streaming API：支持快速获取最新指标值，方便接入实时行情监控和交易信号系统。我觉得它真正厉害的，不是指标数量多，而是把量化开发中最重复的计算工作给解决了。比如用 yfinance 获取美股行情，TA-Lib 计算 RSI、MACD 和 ATR，再交给 vectorbt 批量回测。行情数据 → 技术指标 → 交易信号 → 策略回测，整个流程就串起来了。做 Python 股票量化、自动化选股或者策略研究的，这个项目值得收藏。仓库：

爱吃折耳根的Ace

25,237 görüntüleme • 28 gün önce

卧槽！TradingView 的 K 线形态识别，居然有人做了个加强版！吞没形态、晨星、锤头线、十字星，不用再一根根找，直接在图表上自动标记，还能设置预警。这个开源项目叫 all-candlestick-pattern-indicators。它基于 Pine Script 开发，比 TradingView 自带的形态指标提供了更灵活的筛选和显示设置，源码也全部公开。核心亮点： 1️⃣ K 线自动识别：支持吞没、晨星、黄昏星、锤头线等经典形态。 2️⃣ 多空信号筛选：自由显示看涨、看跌或中性形态，减少无效信息。 3️⃣ 趋势过滤：支持 SMA50、SMA50 + SMA200，结合趋势判断形态信号。 4️⃣ 自动预警：内置 alertcondition，识别指定形态后可触发 TradingView 提醒。 5️⃣ 自定义图表：调整形态标签、颜色和显示规则，还能查看形态解释。我觉得它最实用的地方，是把原本靠肉眼寻找的 K 线形态，变成了可以直接研究的量化信号。比如先通过 SMA 判断趋势，再筛选看涨吞没、晨星等反转形态，结合成交量进一步研究入场条件。而且可以直接打开源码，研究每种形态的识别规则，再改成自己的 Pine Script 指标。经常使用 TradingView、研究 K 线形态，或者想开发股票量化策略的，这个项目值得收藏。

卧槽！TradingView 的 K 线形态识别，居然有人做了个加强版！吞没形态、晨星、锤头线、十字星，不用再一根根找，直接在图表上自动标记，还能设置预警。这个开源项目叫 all-candlestick-pattern-indicators。它基于 Pine Script 开发，比 TradingView 自带的形态指标提供了更灵活的筛选和显示设置，源码也全部公开。核心亮点： 1️⃣ K 线自动识别：支持吞没、晨星、黄昏星、锤头线等经典形态。 2️⃣ 多空信号筛选：自由显示看涨、看跌或中性形态，减少无效信息。 3️⃣ 趋势过滤：支持 SMA50、SMA50 + SMA200，结合趋势判断形态信号。 4️⃣ 自动预警：内置 alertcondition，识别指定形态后可触发 TradingView 提醒。 5️⃣ 自定义图表：调整形态标签、颜色和显示规则，还能查看形态解释。我觉得它最实用的地方，是把原本靠肉眼寻找的 K 线形态，变成了可以直接研究的量化信号。比如先通过 SMA 判断趋势，再筛选看涨吞没、晨星等反转形态，结合成交量进一步研究入场条件。而且可以直接打开源码，研究每种形态的识别规则，再改成自己的 Pine Script 指标。经常使用 TradingView、研究 K 线形态，或者想开发股票量化策略的，这个项目值得收藏。

爱吃折耳根的Ace

21,626 görüntüleme • 23 gün önce

卧槽！TradingView 的 Pine Script，居然可以搬到 Python 本地运行了！更狠的是，作者拿 1000 个真实脚本和 TradingView 对照，1.32 亿条数据里有 99.771% 做到了按位一致。项目叫 PyneCore，200 Stars，Apache-2.0 开源协议。它不是普通的指标库，而是一套兼容 Pine Script 运行逻辑的 Python 框架，让技术指标、交易策略能够脱离 TradingView，在本地运行和回测。以前想把 TradingView 策略迁移到 Python，最麻烦的不是重写指标公式，而是处理逐根 K 线计算、历史数据引用、变量状态和订单执行逻辑。 PyneCore 就是专门解决这些问题的。核心亮点： 1️⃣ Pine Script 兼容：在 Python 中复现逐根 K 线执行机制，支持 Series 历史引用、Persistent 持久变量和 NA 缺失值处理。 2️⃣ AST 自动转换：通过 Python AST 转换，让普通 Python 代码具备 Pine Script 的运行语义，不用自己实现整套执行机制。 3️⃣ 完整技术指标库：支持 Pine Script v6 的 ta.* 技术分析函数，方便开发均线、RSI、MACD 等量化指标。 4️⃣ 本地策略回测：支持 Pine Script 风格的策略执行和历史回测，还能结合 Python 数据分析、机器学习工具进行研究。 5️⃣ 真实脚本验证：官方使用 1000 个 TradingView 脚本测试，1353 组可对照输出全部匹配，35 万多笔交易的执行时点也完成了对照验证。我觉得这个项目真正有意思的，是把 TradingView 的策略逻辑和 Python 量化生态连接起来了。比如你在 TradingView 写好一套均线突破策略，可以通过转换工具迁移到 Python，再结合 Pandas、机器学习和本地回测系统继续研究。相当于不用完全推倒重写，就能把 Pine Script 策略带进自己的量化研究环境。经常使用 TradingView、Python，或者想把 Pine Script 策略迁移到本地量化系统的，这个项目值得研究。

卧槽！TradingView 的 Pine Script，居然可以搬到 Python 本地运行了！更狠的是，作者拿 1000 个真实脚本和 TradingView 对照，1.32 亿条数据里有 99.771% 做到了按位一致。项目叫 PyneCore，200 Stars，Apache-2.0 开源协议。它不是普通的指标库，而是一套兼容 Pine Script 运行逻辑的 Python 框架，让技术指标、交易策略能够脱离 TradingView，在本地运行和回测。以前想把 TradingView 策略迁移到 Python，最麻烦的不是重写指标公式，而是处理逐根 K 线计算、历史数据引用、变量状态和订单执行逻辑。 PyneCore 就是专门解决这些问题的。核心亮点： 1️⃣ Pine Script 兼容：在 Python 中复现逐根 K 线执行机制，支持 Series 历史引用、Persistent 持久变量和 NA 缺失值处理。 2️⃣ AST 自动转换：通过 Python AST 转换，让普通 Python 代码具备 Pine Script 的运行语义，不用自己实现整套执行机制。 3️⃣ 完整技术指标库：支持 Pine Script v6 的 ta.* 技术分析函数，方便开发均线、RSI、MACD 等量化指标。 4️⃣ 本地策略回测：支持 Pine Script 风格的策略执行和历史回测，还能结合 Python 数据分析、机器学习工具进行研究。 5️⃣ 真实脚本验证：官方使用 1000 个 TradingView 脚本测试，1353 组可对照输出全部匹配，35 万多笔交易的执行时点也完成了对照验证。我觉得这个项目真正有意思的，是把 TradingView 的策略逻辑和 Python 量化生态连接起来了。比如你在 TradingView 写好一套均线突破策略，可以通过转换工具迁移到 Python，再结合 Pandas、机器学习和本地回测系统继续研究。相当于不用完全推倒重写，就能把 Pine Script 策略带进自己的量化研究环境。经常使用 TradingView、Python，或者想把 Pine Script 策略迁移到本地量化系统的，这个项目值得研究。

爱吃折耳根的Ace

37,290 görüntüleme • 29 gün önce

Python量化交易：教你从数据到买卖信号的完整实操遇到一位用 Python 把经典量化交易策略讲得非常清晰的老师。我就直接去问他，有没有从数据加载到信号生成、可视化再到策略评估的完整实操？他直接向我展示了一个非常经典的 Dual Moving Average Crossover（双均线交叉）框架：用 Python 在 Google Colab 上，以苹果股票（AAPL）为例，计算短期（SMA 30）与长期（SMA 100）简单移动平均线，生成买卖信号，并完整可视化策略表现。你在网上很难找到比这更适合入门算法交易的 Python 量化实操例子了。里面有什么： 1️⃣ 数据加载与可视化（2006–2011 年苹果历史股价） 2️⃣ 短期与长期简单移动平均线计算 3️⃣ 买卖信号生成逻辑（金叉买入、死叉卖出） 4️⃣ 策略表现可视化与优缺点评估（趋势行情表现好，震荡行情易产生 whipsaw）建议收藏，跟着敲一遍代码，快速理解 Python 量化交易策略的基本构建方式。

Python量化交易：教你从数据到买卖信号的完整实操遇到一位用 Python 把经典量化交易策略讲得非常清晰的老师。我就直接去问他，有没有从数据加载到信号生成、可视化再到策略评估的完整实操？他直接向我展示了一个非常经典的 Dual Moving Average Crossover（双均线交叉）框架：用 Python 在 Google Colab 上，以苹果股票（AAPL）为例，计算短期（SMA 30）与长期（SMA 100）简单移动平均线，生成买卖信号，并完整可视化策略表现。你在网上很难找到比这更适合入门算法交易的 Python 量化实操例子了。里面有什么： 1️⃣ 数据加载与可视化（2006–2011 年苹果历史股价） 2️⃣ 短期与长期简单移动平均线计算 3️⃣ 买卖信号生成逻辑（金叉买入、死叉卖出） 4️⃣ 策略表现可视化与优缺点评估（趋势行情表现好，震荡行情易产生 whipsaw）建议收藏，跟着敲一遍代码，快速理解 Python 量化交易策略的基本构建方式。

爱吃折耳根的Ace

20,936 görüntüleme • 3 ay önce

卧槽！FMZ 官方直接开源了几百个现成策略，5.8K star、1.8K fork 直接整理了几千个现成量化策略，均线、趋势、网格、套利、资金费率、高频、期货、Crypto 基本都能找到。以前你写个币圈策略，光交易所 API、精度、撮合、资金费率这些脏活就得啃几天，写出来还不一定跑得通。它不一样，FMZ 就是发明者量化那个免费云平台，这仓库把策略广场里沉淀多年的源码一次性放出来，你直接抄、直接改、直接跑。核心能力： 1️⃣ 几千个量化策略案例，直接看源码、逻辑和参数，不用每次从零开始想 2️⃣ 覆盖趋势跟踪、网格、套利、马丁、资金费率、高频、多周期等不同交易思路 3️⃣ 支持 JavaScript、Python、C++、Rust、Pine Script、麦语言等多种开发方式 4️⃣ 策略可以直接拿到 FMZ 做历史回测，看收益、回撤、成交和资金曲线 5️⃣ 支持 Paper Trading 和 24/7 实盘，可以从研究继续走到真实运行 6️⃣ FMZ 现在还集成了 AI + MCP，可以直接用自然语言辅助写策略、查市场和做量化研究我比较喜欢它的一点是：当你突然想研究一个策略，比如资金费率套利、网格或者趋势跟踪，不用先从白纸开始。先来这里搜一遍别人怎么做，再拆逻辑、改参数、重新回测，效率会高很多。更关键的是，这些策略还能继续丢到 FMZ 里回测、模拟，甚至跑实盘。做 Crypto 量化、策略研究或者程序化交易的，这个很适合收藏。

卧槽！FMZ 官方直接开源了几百个现成策略，5.8K star、1.8K fork 直接整理了几千个现成量化策略，均线、趋势、网格、套利、资金费率、高频、期货、Crypto 基本都能找到。以前你写个币圈策略，光交易所 API、精度、撮合、资金费率这些脏活就得啃几天，写出来还不一定跑得通。它不一样，FMZ 就是发明者量化那个免费云平台，这仓库把策略广场里沉淀多年的源码一次性放出来，你直接抄、直接改、直接跑。核心能力： 1️⃣ 几千个量化策略案例，直接看源码、逻辑和参数，不用每次从零开始想 2️⃣ 覆盖趋势跟踪、网格、套利、马丁、资金费率、高频、多周期等不同交易思路 3️⃣ 支持 JavaScript、Python、C++、Rust、Pine Script、麦语言等多种开发方式 4️⃣ 策略可以直接拿到 FMZ 做历史回测，看收益、回撤、成交和资金曲线 5️⃣ 支持 Paper Trading 和 24/7 实盘，可以从研究继续走到真实运行 6️⃣ FMZ 现在还集成了 AI + MCP，可以直接用自然语言辅助写策略、查市场和做量化研究我比较喜欢它的一点是：当你突然想研究一个策略，比如资金费率套利、网格或者趋势跟踪，不用先从白纸开始。先来这里搜一遍别人怎么做，再拆逻辑、改参数、重新回测，效率会高很多。更关键的是，这些策略还能继续丢到 FMZ 里回测、模拟，甚至跑实盘。做 Crypto 量化、策略研究或者程序化交易的，这个很适合收藏。

爱吃折耳根的Ace

54,344 görüntüleme • 1 ay önce

我去！50 万根 K 线的均线计算，只用了 288 微秒！有人把 447 个技术指标做成了高性能开源库，连 TradingView 的 Pine Script 都能用。 QuanTAlib，Apache-2.0 开源，支持 C#、Python、Pine Script。以前开发量化策略，Python 回测算出来的指标，放到 TradingView 上可能又是另一套结果，数据量一大还得考虑计算性能。这套库直接统一指标算法，并与 TA-Lib、Tulip、Pandas-TA 等工具交叉验证，兼顾计算速度和准确性。核心能力： 1️⃣ 447 个技术指标：RSI、MACD、EMA、VWAP、布林带、SuperTrend、卡尔曼滤波等 2️⃣ 超高速计算：50 万根 K 线计算 SMA 仅需 288 微秒，采用 SIMD 向量化加速 3️⃣ TradingView 支持：提供 Pine Script v6 源码，复制到编辑器就能研究和修改 4️⃣ 多语言统一：C#、Python、Pine Script 使用对应的指标算法，减少跨平台计算差异 5️⃣ 实时增量计算：新 K 线进来直接更新指标，不用反复计算全部历史数据 6️⃣ Python 数据集成：兼容 NumPy、Pandas、Polars、PyArrow，方便接入量化研究流程比较厉害的是，作者还公开了性能测试。同样计算 50 万根 K 线的 SMA，QuanTAlib 用了 288 微秒，TA-Lib 用了 365 微秒，差距约 27%。当然，这是特定硬件和测试条件下的结果，不代表所有指标都更快。它不是交易机器人，而是一套可以集成到股票、Crypto 量化系统里的指标计算引擎。做 TradingView 指标、Pine Script 或高性能量化开发的，这套值得研究！

我去！50 万根 K 线的均线计算，只用了 288 微秒！有人把 447 个技术指标做成了高性能开源库，连 TradingView 的 Pine Script 都能用。 QuanTAlib，Apache-2.0 开源，支持 C#、Python、Pine Script。以前开发量化策略，Python 回测算出来的指标，放到 TradingView 上可能又是另一套结果，数据量一大还得考虑计算性能。这套库直接统一指标算法，并与 TA-Lib、Tulip、Pandas-TA 等工具交叉验证，兼顾计算速度和准确性。核心能力： 1️⃣ 447 个技术指标：RSI、MACD、EMA、VWAP、布林带、SuperTrend、卡尔曼滤波等 2️⃣ 超高速计算：50 万根 K 线计算 SMA 仅需 288 微秒，采用 SIMD 向量化加速 3️⃣ TradingView 支持：提供 Pine Script v6 源码，复制到编辑器就能研究和修改 4️⃣ 多语言统一：C#、Python、Pine Script 使用对应的指标算法，减少跨平台计算差异 5️⃣ 实时增量计算：新 K 线进来直接更新指标，不用反复计算全部历史数据 6️⃣ Python 数据集成：兼容 NumPy、Pandas、Polars、PyArrow，方便接入量化研究流程比较厉害的是，作者还公开了性能测试。同样计算 50 万根 K 线的 SMA，QuanTAlib 用了 288 微秒，TA-Lib 用了 365 微秒，差距约 27%。当然，这是特定硬件和测试条件下的结果，不代表所有指标都更快。它不是交易机器人，而是一套可以集成到股票、Crypto 量化系统里的指标计算引擎。做 TradingView 指标、Pine Script 或高性能量化开发的，这套值得研究！

爱吃折耳根的Ace

14,063 görüntüleme • 9 gün önce

一个高性能的开源量化研究框架（尤其适合 A 股） Hikyuu 是基于 C++/Python 开发的超高速量化交易研究框架，核心目标是支持策略建模、回测和金融数据分析。它最大的特点是性能强 + 模块化设计，把交易系统拆解成市场环境判断、信号指示器、资金管理、止损止盈、滑点模拟等多个独立组件，方便组合和复用。核心特点如下： 1️⃣ C++ 核心，回测速度很快（全市场日线计算比较轻量） 2️⃣ 支持 Python 接口，可直接配合 pandas、numpy、TA-Lib 使用 3️⃣ 把交易系统拆成多个策略部件（信号、资金管理、止损、滑点等），方便组合和复用 4️⃣ 支持日线和分钟线数据，本地存储（HDF5 等）比较高效 5️⃣ 提供交互式工具，方便画 K 线、指标和信号 6️⃣ 深度适配 A 股数据体系，适合做全市场研究对做 A 股策略研究、系统化交易回测，或者想要一个高性能本地量化框架的人来说，这个项目值得关注。

一个高性能的开源量化研究框架（尤其适合 A 股） Hikyuu 是基于 C++/Python 开发的超高速量化交易研究框架，核心目标是支持策略建模、回测和金融数据分析。它最大的特点是性能强 + 模块化设计，把交易系统拆解成市场环境判断、信号指示器、资金管理、止损止盈、滑点模拟等多个独立组件，方便组合和复用。核心特点如下： 1️⃣ C++ 核心，回测速度很快（全市场日线计算比较轻量） 2️⃣ 支持 Python 接口，可直接配合 pandas、numpy、TA-Lib 使用 3️⃣ 把交易系统拆成多个策略部件（信号、资金管理、止损、滑点等），方便组合和复用 4️⃣ 支持日线和分钟线数据，本地存储（HDF5 等）比较高效 5️⃣ 提供交互式工具，方便画 K 线、指标和信号 6️⃣ 深度适配 A 股数据体系，适合做全市场研究对做 A 股策略研究、系统化交易回测，或者想要一个高性能本地量化框架的人来说，这个项目值得关注。

爱吃折耳根的Ace

12,658 görüntüleme • 3 ay önce

卧槽！TradingView 的指标已经卷到这种程度了？连行情处于趋势还是震荡，都能自动识别！订单块、FVG、流动性扫单、市场状态评分，甚至策略回测和 Crypto 永续合约压力分析，全做成了开源工具！开源项目 Capital41 Indicators，基于 Pine Script v6，主要针对 BTC 和美股的 30 分钟、4 小时周期设计。以前做技术分析，市场结构看一个指标，趋势强弱看另一个，判断行情适不适合交易还得反复确认。这套工具直接把趋势、动量、流动性和策略回测整合进多个独立脚本，还能组合使用。核心能力： 1️⃣ 市场结构识别：自动标记 BOS、订单块、前高前低和潜在供需区域 2️⃣ 流动性与 FVG：识别扫止损、价格失衡区，跟踪缺口回补和区域失效 3️⃣ 四种市场状态：识别趋势、波动扩张、压缩和均值回归，动态调整参数 4️⃣ 多指标共振：结合 EMA、RSI、Williams %R、ATR 和成交量筛选信号 5️⃣ 交易时段分析：自动标记亚盘、伦敦盘、美盘，以及 VWAP 和开盘区间 6️⃣ 策略回测：内置可回测策略，支持 ATR 止盈止损、手续费和交易记录分析比较厉害的是，比如研究 BTC 30 分钟 K 线，可以先用 Regime Matrix 判断市场状态，再结合订单块、流动性扫单和 FVG 寻找潜在交易机会。想验证策略，还能把 Core Strategy、Fusion Strategy 放到 TradingView 策略测试器里查看历史收益。另外还有 Crypto Perp Stress，通过现货与永续合约价差、持仓量变化，辅助观察合约市场压力。所有 Pine Script 源码公开，可以直接复制到 TradingView 使用，也能自己修改参数。做 TradingView、SMC/ICT、美股或者 Crypto 量化研究的，这套值得收藏！ GitHub：

卧槽！TradingView 的指标已经卷到这种程度了？连行情处于趋势还是震荡，都能自动识别！订单块、FVG、流动性扫单、市场状态评分，甚至策略回测和 Crypto 永续合约压力分析，全做成了开源工具！开源项目 Capital41 Indicators，基于 Pine Script v6，主要针对 BTC 和美股的 30 分钟、4 小时周期设计。以前做技术分析，市场结构看一个指标，趋势强弱看另一个，判断行情适不适合交易还得反复确认。这套工具直接把趋势、动量、流动性和策略回测整合进多个独立脚本，还能组合使用。核心能力： 1️⃣ 市场结构识别：自动标记 BOS、订单块、前高前低和潜在供需区域 2️⃣ 流动性与 FVG：识别扫止损、价格失衡区，跟踪缺口回补和区域失效 3️⃣ 四种市场状态：识别趋势、波动扩张、压缩和均值回归，动态调整参数 4️⃣ 多指标共振：结合 EMA、RSI、Williams %R、ATR 和成交量筛选信号 5️⃣ 交易时段分析：自动标记亚盘、伦敦盘、美盘，以及 VWAP 和开盘区间 6️⃣ 策略回测：内置可回测策略，支持 ATR 止盈止损、手续费和交易记录分析比较厉害的是，比如研究 BTC 30 分钟 K 线，可以先用 Regime Matrix 判断市场状态，再结合订单块、流动性扫单和 FVG 寻找潜在交易机会。想验证策略，还能把 Core Strategy、Fusion Strategy 放到 TradingView 策略测试器里查看历史收益。另外还有 Crypto Perp Stress，通过现货与永续合约价差、持仓量变化，辅助观察合约市场压力。所有 Pine Script 源码公开，可以直接复制到 TradingView 使用，也能自己修改参数。做 TradingView、SMC/ICT、美股或者 Crypto 量化研究的，这套值得收藏！ GitHub：

爱吃折耳根的Ace

34,458 görüntüleme • 3 gün 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 • 5 ay önce

好家伙！TradingView 现在可以让 AI 直接操作了 Claude Code 和 Codex 都能接入，连 Pine Script 开发、代码调试、历史回放，都能交给 AI 辅助完成。做股票量化的，这个项目有点东西！项目叫 tradingview-mcp，提供 78 个 MCP 工具，MIT 协议。它通过 Chrome DevTools Protocol（CDP），让 Claude Code 直接连接 TradingView 桌面端。以前用 AI 开发交易策略，写完代码还得自己复制、编译、截图报错，再切回 AI 修改，整个流程特别折腾。现在有人把这些操作直接串起来了。核心亮点： 1️⃣ AI 行情分析：直接读取 K 线、成交量、RSI、MACD，还能获取自定义指标的线条、标签和数据表。 2️⃣ Pine Script 开发：让 AI 编写策略、操作编辑器、执行编译，再根据报错辅助修复代码。 3️⃣ 自然语言控制：一句话切换股票、调整周期、添加指标，甚至绘制趋势线和支撑阻力位。 4️⃣ 历史行情回放：控制 TradingView Replay，逐根推进 K 线，辅助验证历史交易信号。 5️⃣ 多图表自动化：支持多窗口布局、批量切换品种、管理价格提醒，还能接入本地 CLI 工作流。 6️⃣ Claude Code + Codex：基于标准 MCP 协议，Claude Code 可按官方教程配置，Codex 也能通过本地 MCP Server 接入。真正有意思的是，它让 AI 从单纯分析行情，变成了能实际操作 TradingView 的开发助手。比如研究 RSI + MACD 策略，可以让 AI 读取指标、编写 Pine Script、检查编译错误，再结合历史回放验证交易逻辑。以前需要反复手动操作的步骤，现在可以让 AI 协助完成。不过它不是实盘交易机器人，需要 TradingView Desktop 和本地调试接口。Codex 也需要手动配置 MCP，目前尚未看到作者针对 Codex 的完整兼容性测试。经常使用 Claude Code、Codex、TradingView，或者想用 AI 开发股票量化策略的，这套工具值得研究。仓库：

好家伙！TradingView 现在可以让 AI 直接操作了 Claude Code 和 Codex 都能接入，连 Pine Script 开发、代码调试、历史回放，都能交给 AI 辅助完成。做股票量化的，这个项目有点东西！项目叫 tradingview-mcp，提供 78 个 MCP 工具，MIT 协议。它通过 Chrome DevTools Protocol（CDP），让 Claude Code 直接连接 TradingView 桌面端。以前用 AI 开发交易策略，写完代码还得自己复制、编译、截图报错，再切回 AI 修改，整个流程特别折腾。现在有人把这些操作直接串起来了。核心亮点： 1️⃣ AI 行情分析：直接读取 K 线、成交量、RSI、MACD，还能获取自定义指标的线条、标签和数据表。 2️⃣ Pine Script 开发：让 AI 编写策略、操作编辑器、执行编译，再根据报错辅助修复代码。 3️⃣ 自然语言控制：一句话切换股票、调整周期、添加指标，甚至绘制趋势线和支撑阻力位。 4️⃣ 历史行情回放：控制 TradingView Replay，逐根推进 K 线，辅助验证历史交易信号。 5️⃣ 多图表自动化：支持多窗口布局、批量切换品种、管理价格提醒，还能接入本地 CLI 工作流。 6️⃣ Claude Code + Codex：基于标准 MCP 协议，Claude Code 可按官方教程配置，Codex 也能通过本地 MCP Server 接入。真正有意思的是，它让 AI 从单纯分析行情，变成了能实际操作 TradingView 的开发助手。比如研究 RSI + MACD 策略，可以让 AI 读取指标、编写 Pine Script、检查编译错误，再结合历史回放验证交易逻辑。以前需要反复手动操作的步骤，现在可以让 AI 协助完成。不过它不是实盘交易机器人，需要 TradingView Desktop 和本地调试接口。Codex 也需要手动配置 MCP，目前尚未看到作者针对 Codex 的完整兼容性测试。经常使用 Claude Code、Codex、TradingView，或者想用 AI 开发股票量化策略的，这套工具值得研究。仓库：

爱吃折耳根的Ace

12,716 görüntüleme • 29 gün önce