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根据大家反馈，优化了1天。修复所有安装出现的问题。用龙虾仅需2步即可安装。第一步：发送龙虾内容：请帮我部署『领哥量化机甲』请依次执行： 1. git clone 2. 进入目录并用 python3 -m venv quant_venv 创建虚拟环境。 3. 激活环境并 pip install -r requirements.txt。 4. 将 .env.example 复制为 .env。完成后告诉我，如回复你.env已完成填写，请启动：python telegram_gateway.py 第二步：填写电报ID，Token，API私钥等，如模拟交易API可以发给大虾让他填写，填写完成后回复大虾已填写即可完成。后续计划：打通交易和自动交易后，可进行AI闭环回测，通过交易获得数据，AI模型分析数据，根据分析优化策略，以此循环。

领哥LingGe🙏

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Anya Rossi• Live Now

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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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在做浏览器自动化脚本时，我们常常需要编写大量代码来处理复杂的网页交互，不仅耗时耗力，还难以调试和优化，要是出错更是难以精准定位问题所在。最近在 GitHub 上我发现了一款强大的开源自动化浏览器智能体：Index。它能够在浏览器上自动执行复杂的网页任务，无需编写代码脚本，简单描述任务需求即可完成各种网页操作。 GitHub：主要功能 - 基于 Claude 3.7 Sonnet 提供强大的 AI 能力，后续将支持更多模型 - 提供 API 和可视化操作 UI 界面，也支持完全自托管部署使用 - 能执行复杂的网页任务，如数据收集、表单填写和内容分析 - 支持自定义浏览器窗口大小和远程 CDP 连接安装部署简单，几行代码即可开始使用，也可直接使用托管 API 服务。

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兄弟们，终极写代码工具来了 Bolt․new：AI 帮你自动写代码自动运行并自动部署而且全部在浏览器中完成你只需撰写简单的提示，它即可帮你自动编写代码、并可一键编辑、运行和自动部署复杂的全栈应用。而且全部在浏览器中完成，不需要安装额外的任何软件。真正的零基础小白也可开发产品... bolt․new 依托于 WebContainers 技术，这是一种能够在浏览器中运行完整开发环境的微型操作系统。它支持现代开发工具链，如 npm、Vite 和 Next.js，让用户无需额外的开发环境配置，即可直接在浏览器中编写、运行、调试和部署应用。这些环境在毫秒内启动并立即在线可分享——只需点击一次

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小互

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参加数学建模竞赛，熬夜分析问题、写代码、做实验、写论文，3 天比赛下来身心俱疲。有位开发者正有如此经历，便开源了一个专为数学建模设计的 AI Agent：MathModelAgent。自动化完成整个数学建模流程：从问题分析、建立模型、编写代码到撰写论文，最终生成一份可以获奖级别的建模论文。 GitHub：主要功能： - 自动分析问题并建立数学模型，无需手动梳理复杂逻辑 - 集成代码执行环境，支持本地 Jupyter 和云端代码执行 - 多智能体协作：建模手、代码手、论文手分工合作 - 支持主流 AI 模型，每个智能体可配置最适合的模型 - 自动生成格式规范的完整论文，包含正确的文献引用 - 轻量化架构设计，成本低且部署简单提供 Docker、本地部署和自动脚本三种安装方式，有需要的同学可以看一下。

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在对前端网页应用进行性能优化时，经常会打开 Chrome DevTools 分析加载时间、网络请求，以及排查问题，整个过程耗时耗力。现在 Chrome DevTools 推出了 MCP 并且代码已开源，可以直接让 AI 完成网页自动化测试、调试以及优化整套开发流程。比如将其安装到 Gemini CLI 等支持 MCP 的 AI 编程工具中，就能够自动进行网页导航、性能分析、截图调试等复杂操作，简化开发流程。 GitHub：甚至可以模拟真人操作，比如页面点击、填写表单、元素拖拽等各种交互，可应用于自动化测试以及爬虫等场景。除此之外，还可以模拟不同设备 CPU 性能、网络和屏幕尺寸，同时支持直接在网页中运行 JavaScript 代码并查看结果。项目代码已完全开源，开发者可以根据需求扩展更多能力，感兴趣的同学可以安装到任意支持 MCP 的 AI 助手中使用。

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和AI Agent一起工作是一种什么样的体验？扣子空间详细体验评测（下面有邀请码）🧵↓ 字节跳动发布新一代 AI Agent 平台：扣子空间，Slogan为：在扣子空间，和 Agent 一起开始你的工作。也就是你可以像和真人协作一样，和AI一起完成特定任务。通过自然语言交流直接交付结果🫡 例如这个↓ 这个测试是模拟你通过AI来简化你的工作或者提高你的工作效率或者成果，例如假如你是一个幼儿园老师就可以通过AI生成一个交互式的英语学习应用。提高孩子们学习英语的乐趣。它支持调用MCP，这个测试调用了两个MCP，一个是图像生成一个是语音生成。扣子空间，它可以是： ✅「通用实习生」：可以处理各种基础任务，比如整理资料、写文案、查数据等。 ✅「领域专家」：针对具体行业或专业的问题（如法律、医学、设计等）有深入理解，能给出专业建议或完成复杂任务。你可以根据自己的需要选择不同AI来协助你完成任务。它不只是回答问题，AI还能主动帮你做事：比如生成报告、整理数据、写代码、规划日程等。支持两种工作方式：自动模式：AI自动帮你完成任务。协作模式：你可以一步步与AI互动，逐步推进任务，更适合复杂工作。

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小互

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这可能是目前最完整的Python量化交易入门教程了遇到一位真正把 Python 量化交易从零到一讲透的老师。我问他，完全没有编程基础、也没有金融背景的人，能不能真正写出一套能跑通的量化回测系统？他不仅给了肯定的回答，还亲自录制了这支时长约 3 小时的完整实战教程。他从零开始，一步步手把手教你完成： 1️⃣环境搭建（Anaconda + Jupyter）与基础语法 2️⃣批量下载股票数据、数据清洗与归一化对比 3️⃣简单收益率 vs 对数收益率的核心区别 4️⃣风险收益指标、协方差、最大回撤计算 5️⃣手写双均线策略（做多+做空 & 仅做多） 6️⃣把整个回测逻辑封装成可复用的面向对象类（SMABacktester） 7️⃣最后接入 Alpha Vantage API，为后续实盘打基础这不是半成品代码演示，而是真正完整的 Zero to Hero 路径。只要跟着敲一遍，就能掌握量化数据处理和基础策略回测的全流程。时长虽然有 3 小时，但非常值得一看。建议直接收藏，回家安静保存着慢慢看，认真跟着做一遍，收获会远超预期。

这可能是目前最完整的Python量化交易入门教程了遇到一位真正把 Python 量化交易从零到一讲透的老师。我问他，完全没有编程基础、也没有金融背景的人，能不能真正写出一套能跑通的量化回测系统？他不仅给了肯定的回答，还亲自录制了这支时长约 3 小时的完整实战教程。他从零开始，一步步手把手教你完成： 1️⃣环境搭建（Anaconda + Jupyter）与基础语法 2️⃣批量下载股票数据、数据清洗与归一化对比 3️⃣简单收益率 vs 对数收益率的核心区别 4️⃣风险收益指标、协方差、最大回撤计算 5️⃣手写双均线策略（做多+做空 & 仅做多） 6️⃣把整个回测逻辑封装成可复用的面向对象类（SMABacktester） 7️⃣最后接入 Alpha Vantage API，为后续实盘打基础这不是半成品代码演示，而是真正完整的 Zero to Hero 路径。只要跟着敲一遍，就能掌握量化数据处理和基础策略回测的全流程。时长虽然有 3 小时，但非常值得一看。建议直接收藏，回家安静保存着慢慢看，认真跟着做一遍，收获会远超预期。

爱吃折耳根的Ace

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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！

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Crypto_Painter

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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。

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GitHubDaily

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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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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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想让 AI 帮我们自动操作浏览器，比如抓取数据或填写表单，过去需要编写复杂的 Selenium 或 Puppeteer 代码，门槛确实不低。最近在 GitHub 发现 BrowserWing 这个开源项目，可以充当了 LLM 大模型与本地浏览器之间的桥梁。支持可视化脚本录制，能像按录像机一样记录我们在浏览器的操作，随后可直接回放或转为脚本，无需我们手写代码。并且支持 MCP 和 Skills 协议，可以让 Claude 等 AI 助手直接接管浏览器，用自然语言指令完成“打开网页、搜索内容、提取数据” 等任务。另外还支持智能数据提取，利用模型做内容分析，兼容 OpenAI、Claude 等多个模型。并且提供稳定的会话管理，能处理 Cookie 和数据存储，可以一直保持登录状态。提供 npm、pnpm 安装方式，也有 Linux、macOS、Windows 的一键安装脚本，或者直接下载预编译包运行。

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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！

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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。

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。

爱吃折耳根的Ace

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我靠，有了这个工具，完整的实现了 Office 的自动化。以前做 Office 自动化，AI 能出内容但改不了文件，最后还得人去复制粘贴。OfficeCLI 解决的问题是，让 AI Agent 能直接改 Office 文件。在 AI Agent 工作流里，它的意义更偏基础设施： 1、文档生成 → 可执行写入 2、表格分析 → 可直接回写 Excel 3、PPT 生成 → 结构级编辑而非整页重写 4、多 Agent 协作 → 共享统一文件操作接口 OfficeCLI 把 Word、Excel、PPT 当成结构化对象，AI 可以直接增删改查，不用开 GUI，也不用搭脚本环境。改完就是改完，文件就已经写好了。整体来看，它把AI 会写内容推进到AI可以改真实文件，属于从内容生成到系统执行的一层跃迁。

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Vince 聊开发

16,756 次观看 • 1 个月前

这是我见过最简单的装小龙虾方式，不需要复杂配置，小白也完全不用求人最近发现一个 GitHub 项目： ClawX 它是给 OpenClaw 做的桌面客户端，把原本复杂的命令行部署变成了图形界面安装。一句话总结：下载 → 打开 → 跟着向导点几下 → 小龙虾就跑起来了。以前装 OpenClaw 的痛点——命令行、环境变量、改配置、手动管理进程——现在全都可视化了： - 一键安装 + 引导配置 - 可视化聊天、多会话、历史管理 - 自动化任务面板，定时抓新闻、分析数据 - 内置 Skill 市场，一键扩展 AI 能力自带 50+ Skills，一台旧电脑就能跑 24 小时 AI 助手，自动写内容、抓数据、分析股票、跑工作流都能搞定。入门 OpenClaw，这就是傻瓜版启动器，五分钟就能上手。

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开发者Hailey

54,760 次观看 • 5 个月前

叹为观止，paulwei 敢公布实盘确实厉害，超级个体不慕强，但需要虚心学习👍 站在其他推友做的数据可视化工具肩膀上，我突然有一种文科生的脑洞大开：为什么不用“实盘 API”做一个普通散户都能用的「交易员扮演工具」？整个 Vibe Coding 过程用时 4 小时，使用到的工具：Chatgpt 5.1 + Claude Code，在健身房大厅做完的😂，灵感启发来自网络小说《诡秘之主》的概念“扮演法”，想要晋升序列就必须扮演。同理，想要赚钱，就要向优秀的“交易员扮演法”。整个 Vibe Coding 流程非常非常简单：第一步，输入魏神的原始推文和其他推友已经做好的 github 交给 Claude Code 学习并且 Fork，感谢🙏 0xFunky 已经做好并公布全流程的 Github 第二步，让Chatgpt 做产品经理，告诉他我的需求，只是非标准化的分析这个案例。但我首先问了他一个哲学问题：怎么理解扮演一个交易员，要扮演他的什么？ ChatGPT 说：“扮演一个交易员”不是 cosplay，也不是盲目抄单。真正的含义是：把一位优秀交易员的底层“决策结构”抽象出来，并在你的交易中临时采用这种结构。也就是说，你不是模仿他的“结果”，而是模仿他的“思维方式 + 反应方式”。产品方面要达到：通过实盘 API，给出交易员风格文字分析，让用户进一步深刻理解这个 API 背后的交易员。于是，帮我确定了核心功能包括： 1⃣交易风格画像系统 - 深度分析交易员风格特征 2️⃣ 行情预测模块 - 基于历史模式预测操作 3️⃣ 适合人群匹配 - AI评估谁适合学习这个交易员 4️⃣ 多平台支持 - HyperLiquid、币安的 API 也支持第三步，把 Chatgpt 给我的提示词和产品描述输出 Claude Code，中间 Claude 已经很快分析出痛点：现有项目 (paulwei-trading-analytics) - ✅ 基础交易数据展示 - ✅ K线图和交易标记 - ✅ 简单统计指标（胜率、盈亏） - ❌ 缺少深度风格分析 - ❌ 缺少预测功能单单数据可视化还是门槛太高了，我希望把 API 数据嚼碎了给出文字喂给散户，于是 Claude Code 反复和我确认了产品的细节，其中流程需要点 Yes 或者 No 即可，确定 Python后端 + Next.js 前端。第四步：根据 Claude Code 给出的初步产品做了反馈，比如一开始他只给我一个 api 输出的窗口需要点击，我就说不够直观，可以直接用魏神的 api 作为分析案例在首页。反反复复，大概修改了40分钟，终于搞定了。最终产品四个功能： 1️⃣ 数据分析：大神已经部署局的同步了 2️⃣ 扮演学习：相当于模拟交易，根据市场场景判断看多/看空/官网，对 API 学习对象交易员进行游戏化的比较打分。 3️⃣ AI预测：基于交易员历史模式的智能预测，贴心总结出“相似历史情况”的刻舟求剑。 4️⃣ 交易员画像分析：风格总结 & 交易行为指标 & 适合学习人群等等指标。 🤝比如魏神的交易员画像是：大胆型波段交易者，胜率35.67%，盈亏比2.42，纪律评分80/100，总交易43021笔订单，累计盈亏89.60 BTC。也给出适合学习人群：波段交易学习者 & 追求纪律性的交易者 & 追求高盈亏比的交易者 --------------------------------------------------- 🍺 感谢 paulwei 的推特愿意持续分享，大声表达，其中健身的部分 + 公开交易的操作记录，对我个人来说都非常有用，已经是我心目中的超级个体范本了。也感谢 Vibe Coding 把我这种天天空有创意，没有生产力的奇葩解救出来。BTW 目前我没有部署这个工具，还非常不完善，仅供自己使用，之后会公布 Github。 🤖如果你自己或者有其他交易员的可读实盘 API，可以留言在这条推交给这个 AI 工具来分析！

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SuperMao 小毛哥

159,662 次观看 • 8 个月前