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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... show more

节点科学家

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Finanzen Wissenschaft & Technologie Bildung

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

11 Kommentare

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节点科学家 (Ø,G)vor 1 Jahr

晚一点，统一拉群

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Peter Tarrvor 2 Jahren

Do You Trade Stocks & Options? I received my license for trading Stocks & Options in '05. Each day, I share options trading watchlists, market insight and professional trading strategies. ZERO cost, zero strings attached. Follow along & learn to trade strategically.

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高小山vor 1 Jahr

@Backpack 以点赞收藏，期待成功，拉我

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节点科学家 (Ø,G)vor 1 Jahr

@Backpack 愿意测试的话，我可以拉你入测试群

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Crypto暴富vor 1 Jahr

@Backpack 牛逼啊

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kreal.lvl🆙vor 1 Jahr

@Backpack 申请测试✋

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Chenvor 1 Jahr

@Backpack 求拉测试群

Profilbild von BitLeslie⭕️j35.btc🐋

BitLeslie⭕️j35.btc🐋vor 1 Jahr

@Backpack 关注了，私信不了啊

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jarodvor 1 Jahr

@Backpack 我之前也自己写了类似的脚本，我的经验是如果只是按照这种方式进行实盘交易的话，信号的置信度很低，需要先经过大量的回测之后，优化参数，设置阈值，但是优化参数是一个非常非常痛苦的过程，还涉及到过拟合的问题，耗费的时间和精力非常大。

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3Friends 🎒 Backpack渠道DMvor 1 Jahr

@Backpack 带带带带

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节点科学家 (Ø,G)vor 1 Jahr

@Backpack 已拉

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这个开源的低延迟量化交易执行系统，基本上摸到了第一梯队 Kungfu 是一个面向量化交易者的开源交易执行系统，重点解决低延迟执行、策略灵活开发和跨平台使用等问题。它提供微秒级系统响应，支持纳秒精度时间戳，适合对执行速度有较高要求的交易场景。主要特点： 1️⃣ 支持 Python 和 C++ 编写策略，可自由使用第三方库 2️⃣ 低延迟架构，适合高频和中高频交易 3️⃣ 提供图形化界面，方便策略管理和监控 4️⃣ 同时支持 Windows、macOS 和 Linux 5️⃣ 模块化设计，包含低延迟时序数据库和策略执行引擎 6️⃣ 可对接不同交易网关（有 XTP 等开源实现）对需要低延迟交易执行、或者想用 Python/C++ 开发策略的量化交易者来说，这个系统完成度比较高，属于中高频的。

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爱吃折耳根的Ace

19,892 Aufrufe • vor 12 Tagen

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。

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爱吃折耳根的Ace

20,190 Aufrufe • vor 11 Tagen

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

29,140 Aufrufe • vor 2 Monaten

🚨 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

🚨 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

58,332 Aufrufe • vor 1 Monat

今年最最好用的三个成交量指标出炉了，接下来我要连指标带策略全部告诉各位，这种可能让人暴富的东西，一定一定要悄悄留好！！！😘🤑 在实际交易中需要考虑的因素非常多，但这么多因素加起来也比不上交易量来得重要/ 交易量可以让我们清楚地知道资金什么时候在交易，都在哪里交易，然后用上帝视角制定交易策略！第一个要说的是我一直在用的Session Volume Profile指标，它标注的是每一天的成交量分布情况，交易级别适合15分钟以上，我们可以用它来判断趋势和真实密集成交区的位置，详细案例和用法见视频，非常强！！第二个是资金流动轮廓指标，我们在TradingView的指标搜索栏输入Money Flow Profile，也叫资金流动概况图，这是一个集合了交易量，资金流动和市场情绪的综合指标工具，资金流动概况图的右侧显示了不同价格水平的交易活动和资金流动分布，左侧显示了对应价格水平的市场情绪，中间是各个价格水平的具体价格/ 这些数据可以让我们直观地看到大部分交易活动和资金流发生在哪里，盈亏比和交易计划就会非常容易确定！第三个是能量潮指标On Balance Volume，也叫OBV，OBV可以通过跟踪成交量的变化来确认价格走势，被很多人共识为最不会骗人的老实指标，OBV可以和MACD搭配使用，组成的双背离组合效果非常好！根据多头规则，首先MACD指标的柱状图在零线下方，要与价格走势出现底背离，然后OBV指标同样要与价格走势出现底背离，两个条件同时满足时，我们就可以在MACD能量柱实体转虚柱所对应K线的收盘价入场，止损设置在近期的低点下方，止盈可以选择分批止盈的方式/ 空头规则相反，这两个指标出现背离共振时，在关键位置，比如上面讲的密集成交区等位置出现反转的概率还是很大，尤其是第一次到达关键位置出现交易信号时，可以多多留意1小时和4小时级别，背离越大越标准效果就越好～ OBV最好用的其实是结合指数移动平均线EMA使用，它可以告诉你什么时候做多什么时候做空，很准，可以避免很多假突破假行情，考虑使用的可以继续看视频！

投机实验室

16,803 Aufrufe • vor 1 Jahr

说说油管超过260万追随者的 The Trading Channel 的CEST策略，简单好用！！并且我还进行了连续100次的交易回测，看看它在加密市场是否有利可图！😘🤑 CEST是一个缩写的名称，C是conditions，表示入场条件/ E是entry表示入场模式，S是stop表示止损，T是targets表示止盈目标～这套策略需要参考大小两个时间周期，第一步就是用大周期判断交易趋势的方向/ 这里判断趋势的方式用到了EMA50均线和连续的高高低低点，并明确表示在整合期或者趋势不清晰的走势中不能进行交易，清晰趋势非常重要！确定好交易的方向之后，第二步就是切换到小级别的15分钟图表，去寻找两种具体的交易结构/ 双顶双底或是头肩顶头肩底，当K线价格的收盘价突破或跌破这些结构的颈线就可以确认价格行为，在K线的收盘价入场，当前这段走势就走出了一个明显的双底结构，当价格突破颈线，我们就可以在K线的收盘价入场多单！第三步就是设定止损和止盈，我们可以根据走势的结构和交易位置设置止损和止盈，止损可以设置在重要的支撑阻力位/供给需求区/前高前低/双顶双底/头肩顶底的末端附近等等～止盈也同样可以这样设置，也可以选择分批止盈或者固定1:2风险回报比的方式，这就是CEST交易策略的框架流程！ TTC认为专业的交易员都会通过大量交易的统计数据去了解和验证一套交易策略，并且很清楚其中的亏损还是盈利都是交易策略的一部分，以保证我们对策略的信心，验证策略是否值得信任，最快的方式就是通过回测来获得，并且机会样本不能少于100次！这是在比特币美元的4小时和15分钟的图表进行的87次连续交易的测试结果！

说说油管超过260万追随者的 The Trading Channel 的CEST策略，简单好用！！并且我还进行了连续100次的交易回测，看看它在加密市场是否有利可图！😘🤑 CEST是一个缩写的名称，C是conditions，表示入场条件/ E是entry表示入场模式，S是stop表示止损，T是targets表示止盈目标～这套策略需要参考大小两个时间周期，第一步就是用大周期判断交易趋势的方向/ 这里判断趋势的方式用到了EMA50均线和连续的高高低低点，并明确表示在整合期或者趋势不清晰的走势中不能进行交易，清晰趋势非常重要！确定好交易的方向之后，第二步就是切换到小级别的15分钟图表，去寻找两种具体的交易结构/ 双顶双底或是头肩顶头肩底，当K线价格的收盘价突破或跌破这些结构的颈线就可以确认价格行为，在K线的收盘价入场，当前这段走势就走出了一个明显的双底结构，当价格突破颈线，我们就可以在K线的收盘价入场多单！第三步就是设定止损和止盈，我们可以根据走势的结构和交易位置设置止损和止盈，止损可以设置在重要的支撑阻力位/供给需求区/前高前低/双顶双底/头肩顶底的末端附近等等～止盈也同样可以这样设置，也可以选择分批止盈或者固定1:2风险回报比的方式，这就是CEST交易策略的框架流程！ TTC认为专业的交易员都会通过大量交易的统计数据去了解和验证一套交易策略，并且很清楚其中的亏损还是盈利都是交易策略的一部分，以保证我们对策略的信心，验证策略是否值得信任，最快的方式就是通过回测来获得，并且机会样本不能少于100次！这是在比特币美元的4小时和15分钟的图表进行的87次连续交易的测试结果！

投机实验室

33,354 Aufrufe • vor 1 Jahr

🚨 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！

🚨 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！

爱吃折耳根的Ace

14,878 Aufrufe • vor 1 Monat

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 Aufrufe • vor 1 Monat

🧐 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：

🧐 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：

泵泵超人 | Pumpman 🔶

74,282 Aufrufe • vor 3 Monaten

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

129,894 Aufrufe • vor 6 Monaten

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：

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：

0x 哆啦A梦

57,114 Aufrufe • vor 5 Monaten

油管20万订阅者的交易员Trade with Pat，说这是一套胜率达到94.44%的交易系统，其他策略在他眼里都是垃圾😱😢 怎么可能有这么高胜率的策略，比我还会扯犊子，不过策略还是很可以的，值得研究～这套交易系统与以往有所不同，它是由供需区域结合四个指标组成了三组策略，三组策略任何一种在图表中出现交易信号，都算符合作案条件！！！涉及的四个免费的tradingview指标名称：EMA 输入：200 归因：TradingView 内置名称：RSI 输入：默认归因：TradingView 内置名称：VWAP 输入：周归因：TradingView 内置名称：斐波那契工具输入：0/0.5/1 归因：TradingView 内置这就是要用到的所有作案工具！！

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投机实验室

74,059 Aufrufe • vor 1 Jahr

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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梭哈.AI

23,879 Aufrufe • vor 2 Monaten

美国超人气交易员John Kurisko，已经全职交易了近30年的时间，他自创了一套四重轮动交易系统，一经公开观看人数单平台就达到了91万人🥸🧐 他说这是他的超级信号，他每天就只等它出现，是他这30年能以交易为生的秘密～ John反复强调的一句话是，交易员一定要学会经营交易，即使在今天，信息这么透明的情况下，亏损的交易员依然是占到绝大多数，因为很多人其实不是在交易，而是在赌博。如果人们都能像经营一家公司或业务一样去对待交易，不去随意的进出买卖，将交易从一种偶然行为转变成一门有章可循的生意，就不会再被轻易的收割！如果你已经考虑使用这套交易方法，记得一定在你经常做的品种和周期上回测一百次交易机会以上，这样可以对策略近期的运行情况心中有数，也可以看看它好不好用！！

美国超人气交易员John Kurisko，已经全职交易了近30年的时间，他自创了一套四重轮动交易系统，一经公开观看人数单平台就达到了91万人🥸🧐 他说这是他的超级信号，他每天就只等它出现，是他这30年能以交易为生的秘密～ John反复强调的一句话是，交易员一定要学会经营交易，即使在今天，信息这么透明的情况下，亏损的交易员依然是占到绝大多数，因为很多人其实不是在交易，而是在赌博。如果人们都能像经营一家公司或业务一样去对待交易，不去随意的进出买卖，将交易从一种偶然行为转变成一门有章可循的生意，就不会再被轻易的收割！如果你已经考虑使用这套交易方法，记得一定在你经常做的品种和周期上回测一百次交易机会以上，这样可以对策略近期的运行情况心中有数，也可以看看它好不好用！！

投机实验室

42,769 Aufrufe • vor 7 Monaten

📌告诉各位一个我私藏的高级指标，它融合了价格行为，交易量和威科夫的努力与结果概念，可以对价格的停止行为做出非常可靠的识别，这是一种很先进的专业量价交易策略😻🫡🚀 Tradingview指标名称：Wyckoff努力与结果探测器RedK Everex 输入：默认作为一名交易员，最好是要有一套自己信任的交易系统，这样可以让自己在面对未知行情的时候更加从容～想要筛选出自己信任的交易系统，有一个简单的笨办法就是，对自己要做的品种和时间周期做大量的复盘回测，这是快速检验交易方法和熟悉行情的捷径。对交易方法在要做品种的长期运行情况做到了解，才能优化。实际交易中，设置好止损，控制好自己的情绪只等待关键位置的交易信号。随着时间的推移，面对交易的未知恐惧感就会越来越少～

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投机实验室

14,260 Aufrufe • vor 2 Jahren

🚨 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

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爱吃折耳根的Ace

31,630 Aufrufe • vor 1 Monat

一位东京的家庭主妇，在外汇交易中涉嫌逃税4亿日元被国税局起诉，然后这位女士当场就将税金滞纳金罚金等共计5亿日元，用现金一次性缴清，按现在的汇率大概是2500万人民币🥸😘 她叫池边雪子，每年可以从外汇交易中获利的金额数以亿计，她还出了一本书记录自己的交易～里面有一套交易策略有必要了解一下，就是相对强弱指标RSI的离散策略，用在加密货币市场也不错，可以结合自己的策略试试看有没有借鉴的地方。池边在交易外汇之前，已经在股票市场盈亏了十几年，从只会听人荐股到自己研究市场，再到进入黄金时期的外汇市场，这是一个很漫长的过程！选择优势标的，懂得顺势而为，能发现低风险的套利机会，这些都是能力的一部分，只是这些东西，不像策略那样容易复制而已，但它们同样都是个人能力的一部分！！

一位东京的家庭主妇，在外汇交易中涉嫌逃税4亿日元被国税局起诉，然后这位女士当场就将税金滞纳金罚金等共计5亿日元，用现金一次性缴清，按现在的汇率大概是2500万人民币🥸😘 她叫池边雪子，每年可以从外汇交易中获利的金额数以亿计，她还出了一本书记录自己的交易～里面有一套交易策略有必要了解一下，就是相对强弱指标RSI的离散策略，用在加密货币市场也不错，可以结合自己的策略试试看有没有借鉴的地方。池边在交易外汇之前，已经在股票市场盈亏了十几年，从只会听人荐股到自己研究市场，再到进入黄金时期的外汇市场，这是一个很漫长的过程！选择优势标的，懂得顺势而为，能发现低风险的套利机会，这些都是能力的一部分，只是这些东西，不像策略那样容易复制而已，但它们同样都是个人能力的一部分！！

投机实验室

113,596 Aufrufe • vor 6 Monaten

这个量化策略合集把很多经典玩法都实现了一遍 je-suis-tm 开源的 quant-trading，用 Python 整理了大量可直接运行的量化交易策略回测脚本，目前 GitHub 有 10.4K Star。主要内容包括： 1️⃣ 技术指标类：MACD、RSI、Bollinger Bands、Parabolic SAR、Awesome Oscillator 等 2️⃣ 形态与突破类：Heikin-Ashi、Shooting Star、London Breakout、Dual Thrust 3️⃣ 统计套利：Pair Trading（协整配对交易） 4️⃣ 期权与波动率：Options Straddle、VIX Calculator 5️⃣ 其他：Monte Carlo 模拟、组合优化、另类数据相关项目每个策略基本都有独立脚本，可以直接跑回测，适合拿来学习信号逻辑，或者作为自己策略开发的起点。对想系统学习经典量化策略、或者需要快速验证技术指标效果的人来说，这个仓库内容比较丰富。

这个量化策略合集把很多经典玩法都实现了一遍 je-suis-tm 开源的 quant-trading，用 Python 整理了大量可直接运行的量化交易策略回测脚本，目前 GitHub 有 10.4K Star。主要内容包括： 1️⃣ 技术指标类：MACD、RSI、Bollinger Bands、Parabolic SAR、Awesome Oscillator 等 2️⃣ 形态与突破类：Heikin-Ashi、Shooting Star、London Breakout、Dual Thrust 3️⃣ 统计套利：Pair Trading（协整配对交易） 4️⃣ 期权与波动率：Options Straddle、VIX Calculator 5️⃣ 其他：Monte Carlo 模拟、组合优化、另类数据相关项目每个策略基本都有独立脚本，可以直接跑回测，适合拿来学习信号逻辑，或者作为自己策略开发的起点。对想系统学习经典量化策略、或者需要快速验证技术指标效果的人来说，这个仓库内容比较丰富。

爱吃折耳根的Ace

21,814 Aufrufe • vor 9 Tagen