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量化交易里，年化 100% 为什么可能还不如 15%？很多人做策略，第一个看的就是收益率。谁年化高，谁就牛。但量化机构真正关心的，往往不是“赚了多少”，而是：你为了赚这些钱，到底承担了多大的波动和回撤。这个视频用夏普比率讲透了几个很反直觉的东西： 1️⃣ 两个收益一样的策略，资金曲线越平滑的那个才更值钱 2️⃣ 两个夏普都是 2.0 的低相关策略，组合后夏普甚至可能做到 5.0 3️⃣ 高夏普策略即使收益低，也可以通过杠杆放大收益 4️⃣ 但一个本身波动巨大、夏普很差的策略，加杠杆只会把问题一起放大所以机构真正想找的，从来不是“某一年暴赚”的策略。而是那种：收益稳定、彼此低相关、可以组合、还能放大资金规模的策略。交易里最容易骗人的东西就是收益率。赚得多不一定厉害，承担更少的风险还能持续赚钱，才是真的厉害。想正经做量化的，这 16 分钟值得收藏反复观看。

爱吃折耳根的Ace

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Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

3 条评论

23.有风的头像

23.有风19 天前

年化 100% 不如 15%，风控台账里是同一句话：先看哪条腿会穿。夏普把波动摊平了。商品这边穿的往往不是波动本身，是交割月仓单和限额并成一本账。

Re 的头像

Re19 天前

这个教程真不错，我看完了通俗易懂，讲解清晰👍学习了

爱吃折耳根的Ace 的头像

爱吃折耳根的Ace19 天前

有用就行，这种能把东西讲明白的视频确实挺难得

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我投资美股很多年，收获不错，有时代的机遇，也有一定的运气。但一直保持着学习的心态。桥水基金的达里奥，是我一直研究的方向和老师。这次看到他的风险平衡投资策略，跟他早期的全天候策略，有异曲同工之妙，弱相关性+高收益率+可控回撤，带来了很多投资中新的深度思考。视频中讲的是我这几年投资最核心的一条原则：真正赚钱的，不是选出“最牛的股票”，而是构建“风险平衡、分散相关性低”的投资组合。说白了，我们很多人最开始都在追热点，想着找“最牛的那个”，比如特斯拉、英伟达、苹果。但问题是，单一资产的风险太高了，一旦踩错了节奏，回撤就是30%、50%，搞不好连睡觉都不踏实。我在23年以后开始转变思路，从“怎么在不牺牲收益的前提下，把组合的风险降下来”开始。举个通俗的例子：假设我有一个投资标的，年化收益10%，风险（波动率）也10%，看起来挺不错。但如果我找到另一个资产，它同样10%收益，但跟前一个“不相关”，它们不一起涨也不一起跌。那我把两个放在一起，组合的整体风险反而下降了，收益不变，性价比（收益/风险比）就提高了。这就是分散化的力量——不是为了摊平回报，而是为了用更少的风险，赚到一样甚至更多的钱。最牛的是什么？不是你选了哪只牛股，而是你找到了15到20个不相关的“潜在赚钱机会”，它们各自有一定赚钱的概率，但彼此之间风格、赛道、逻辑不一样。这时候你不是靠“赌哪只赢”，而是靠系统化地提升整体胜率。很多人觉得找“最好”的股票是关键，但我告诉你，没有哪只股票能长期打败一个高度分散、低相关性、风险平衡的投资组合。如果你能做到这一点，你的风险回报比可以提升5倍，亏钱的概率从40%直接降到11%，这才是职业投资者真正关心的。这也是为什么像达里奥这样的投资大师反复强调：“别把鸡蛋放在一个篮子里”，而是要“放在20个互不相关的篮子里”。对我来说，这不是一句鸡汤，而是实打实让我账户稳定增长的核心秘诀。这也成为我们长期投资稳定回报的法门之一。而加密+美股+美债+大宗商品的嵌套组合，其实便能起到最大化的效果！🧐

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Rocky

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这个策略组合，年化显示最高接近 1800%，最大回撤只有 7%。我一开始也以为是单币策略，结果发现不是。 Bybit上线了一个策略组合交易机器人——TradFi Combo 拼盘。以前我们理解的量化机器人，一般就是跑一个币种，比如只做BTC或者ETH，这种相对风险要大一些，遇到单边行情，亏损回撤会很大。但现在 Bybit 把它升级成了一个「组合策略」，可以同时配置多种资产。这里面分成两类：一类是 TradFi 拼盘，对应黄金、外汇、美股这些传统资产另一类是合约拼盘，对应BTC、ETH这些加密资产我们重点看看TradFi 拼盘进入路径是：App首页 → 更多 → Trading Bot → TradFi 拼盘里面已经帮你配好了组合策略进入TradFi 拼盘后，能看到的第一个是 PLTR AVGO NVIDIA 3种资产组合的做多策略，目前显示年华收益1804.66% ，最大回撤7.95%，收益率波动4.53%。下面还有不同策略，有做多、有做空，也可以根据自己的判断直接复制或者修改。 Bybit 华语 Bybit

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Eva 树姐👧🏻

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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！！

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投机实验室

17,432 次观看 • 1 年前

看到高年化，直接开干。结果发现，很多收益根本不是真收益，就是平台拿新钱养旧钱。行情不好的时候，收益先腰斩，币价再砸，最后账户直接给你干安静了。所以现好多人已经不太信那些高收益了。能不能长期做下去更重要。现在很多DeFi的问题利率乱跳，收益不定，规则天天变。 TermMax 借多少钱，利息多少，多久到期，提前定清楚。收益不稳定，风险真无法判定。现在很多所谓RWA也一样，天天喊资产上链。结果上链以后除了看K线，别的啥也干不了。不能稳定融资，不能固定收益，不能做长期策略，那本质还是炒。但如果固定利率这套东西慢慢成熟，整个链上金融的味道会完全不一样。以前大家拼的是谁收益高。以后可能拼的是谁更稳，谁更像一个正常市场。 TermMax | Fixed Rate Borrowing & Lending Inception Pendle #TermMaxFi

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Michael 宝塔镇河妖🧙🏿‍♀️

16,366 次观看 • 4 个月前

这个22岁香港交易员Martin还是很有意思的。做五单亏四单，全年的交易胜率22%，却把实盘账户做到了969%的收益拿下了2025年的美国投资冠军赛冠军。可见他的策略的容错率有多强。我用了之后感觉这套策略的最大的功臣是锚定成交量加权平均价格，各位可以研究一下这个指标，看看能不能结合到自己的交易里。 Martin说自己经常止损，但他还是能在交易中保持优势，他根本不担心每次的损失，那个损失很小，他的策略盈亏比很大，只要做对一次，就能把前期的损失赚回来，甚至抓住翻倍甚至十几倍的幅度。这种翻盘的感觉很好，他已经试过很多次。这套策略简单但用起来并不轻松，在使用的时候会出现频繁的止损，会有一种挫败感。

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投机实验室

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玩归玩，闹归闹，别拿生命开玩笑！大家都知道波动性越大，赚的钱越多，但也意味着风险更高。那有没想过，能不能在这种市场中找到更稳的方式赚收益呢？最近我看到 TermMax | Fixed Rate Borrowing & Lending 的新玩法，它不仅是传统的双币产品，还引入了 RWA-backed liquidity —— 就是那些有实际资产（Real-World Assets）支持的流动性。这种方式解决了很多问题，特别是收益的可预测性和风险的降低。简单来说，这不仅仅是赚收益那么简单，它提供了一个更稳定的收益底线，在低流动性周期也能高效运行。关键是它不是依赖加密货币的波动，而是有真实世界的资产支撑，这样能大大减少市场的反向风险，收益也更稳。在熊市里，不是那些话题性最强的代币在赚钱，而是像 TermMax 这样的协议，它们专注于构建结构化流动性和链上固定收益。熊市？不如说是 RWA 流动性时代的到来。想要了解更多，看看 TermMax | Fixed Rate Borrowing & Lending 如何在熊市中稳扎稳打，也许会给你一些新的思路。 #TermMaxFi #OndoFinance TermMax | Fixed Rate Borrowing & Lending

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加密 Linda 🐬

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97%胜率的策略有很多，今天给大家带来一个带娃宝爸的交易框架如引用的这篇8月份的推文所讲，不少人往往太过于关注胜率的高低，而忽略了起决定作用的EV大小。你的交易生活往往由一连串的决策行为组成，胜率高不等于EV就高。咱们也曾经讲过，做交易的不可能三角交易数量、EV、盈利数额大伙儿看看，他这套框架，缺失的是哪一个角呢？

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枪十七

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前HFT量化交易员：真正的均值回归策略是这样写的前段时间遇到一位前高频交易（HFT）量化交易员，主讲如何真正创建均值回归策略。我直接问他，网上那些用布林带做的「均值回归」是不是专业量化机构的真实做法？他明确指出，很多教程只是简单用布林带或均线标准差，这并不是专业量化的做法。真正的均值回归策略需要用统计学和数据科学来挖掘并严格验证。核心内容包括： 1️⃣ 用对数收益率（Log Returns）建模价格变动，而不是直接用价格 2️⃣ 自回归与方向编码：把收益率拆成方向和幅度，探索「跌久必涨」的统计概率 3️⃣ 严格的样本外验证（In-Sample 75% + Out-of-Sample 25%），防止过拟合和市场体制转换 4️⃣ 计算胜率、复合收益和年化夏普比率，并用 Python 绘制净值曲线最终结论很明确：真正的均值回归不是简单套用布林带，而是一套完整的统计建模与样本外验证流程。这是一支非常标准的硬核量化教学，完全属于专业量化交易范畴。建议收藏。

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爱吃折耳根的Ace

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美国超级散户Vincent，在过去的24个月里就靠着一套简单的突破回踩策略赚了100万美金，他说这个策略很多人都会，但是99%的人都用不好🥸😘 大部分人交易亏钱不是因为策略问题，而是因为他们分不清什么时候该入场，交易能盈利不在于攻而在于守～有些细节能让他避开绝大多数的假突破，而这些是很少有人讲的，比如少了两个关键的过滤条件，可以看看四指数背离，背离的时候不做，震荡的时间不做，四指数分别指的是纳指标普3Q和SPY，四指数背离也就是常说的SMT背离原理！通过同时观察四指数的走势关系，比如这些本应该同步走强的指数出现了不同步的走势，或者其中几个面临强阻力区，就容易形成SMT背离，这往往意味着当前趋势可能正在衰竭，市场存在反转或回调的风险，Vincent说自己就因为忽略了四指数共振，单独用突破回踩策略亏了不少钱！！

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兄弟们，在BNB链上交易的，有过慌的时候吗？想加杠杆多赚点，又怕爆仓把钱亏光；手里攥着币怕跌，想找个办法对冲风险，却没合适的工具。 BNB链本身挺好的，交易快、手续费低，玩的人也多，但之前一直缺个关键东西——能让人放心控制风险的交易方式，这也是它生态里的一个短板。现在TermMax | Fixed Rate Borrowing & Lending 直接补上了这个缺口，它是目前BNB链上唯一一个链上期权市场，它不是做永续合约那种容易爆仓的玩法，也没有保证金催缴、强制平仓这些糟心事。咱用它能做三件实在事： 1. 不管是看多还是看空，风险都是固定的，赚多少、最多亏多少，提前能算明白，不用瞎慌； 2. 手里有币怕跌，能用它对冲风险，不用再整天担心爆仓，睡个踏实觉； 3. 想赚市场波动的钱，不用离开BNB链，在这就能操作，省得来回切换麻烦。客观说，这东西不只是给专业交易者用的，更是BNB链生态里缺的核心工具。有了 #TermMax 之后，BNB链现在既能做固定利率借贷，也能做固定风险的杠杆，还有结构化的收益策略，不再只是单纯的投机，能往更稳的方向走。对咱普通玩家来说，最实在的就是多了一种稳当的交易选择，不用再怕一不小心就被平仓亏光。 #TermMax 这波，不光补了BNB链的短板，也给咱普通交易者多了一层保障，有兴趣的可以多看看，毕竟能控制风险的玩法，在币圈里真的很重要。 TermMax | Fixed Rate Borrowing & Lending Inception Pendle #TermMaxFi

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Michael 宝塔镇河妖🧙🏿‍♀️

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其实绝大多数人在crypto里用AI，最后会发现自己用得最多的地方根本不是拿AI去交易，而是拿AI来找策略如果你自己交易不赚钱，其实大概率你换AI帮你决策也是不会赚钱的但是AI最牛逼的地方就是，他能够让大家突然觉得自己能炼丹炼出能赚钱的策略，以凡人之躯比肩服务器让AI帮你交易，哪怕亏10块你都觉得他不行；用AI找策略，花500你都觉得学费该交所以不要做AI末端交易执行，要做AI策略老虎机 - 摘自与MegaETH 的Shuyao Kong 老板直播

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一个学生，用 Anthropic AI 在 Polymarket 做到了 1500 倍回报 $1,000 → $1,500,000 总共做了 4.4 万笔交易靠的不是复杂策略，而是一个看起来很简单的 bot 这已经不是“小赚”了是彻底改命级别的结果更重要的是，这种玩法说明了一件事： Polymarket 现在已经不只是拼判还在拼工具、执行速度和自动化能力这种账户，光看收益没意义真正该拆的是：他在做什么市场交易频率为什么这么高 bot 的逻辑到底是做价差、扫错价，还是捕捉短时波动 4.4 万笔背后，赚的到底是认知差，还是执行优势有些账户你可以不跟但这种级别的账户，连主页都不去看，可能就是在错过真正有用的信息我已经开始研究了，也准备加入 copy list 你觉得这种收益更像是：运气叠加高频放大，还是已经验证过的系统化优势？

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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。

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投机实验室

83,839 次观看 • 7 个月前

都他妈AI时代了，量化交易再也不是机构特权，普通人看这篇一样吃肉！最近大部分时间都泡在 vibe coding 上。我最大的收获，不是做了多少有用的工具或产品，也不是又找到了多少发财的门路。真正的收获，是这个过程让我飞快理解并掌握了很多以前想都不敢想的技能，甚至到了很多东西都能快速复制的程度。换句话说，AI 让我们每个人都多了一副写轮眼。就拿我们深耕多年的币市来说，CZ 在 2017 年能搭出最领先的 CEX，这在当年是极其稀缺的能力。现在普通人配合 AI 工具，做个七七八八根本不难。不止这个，币圈最赚钱的几个板块，交易所、稳定币、合约、量化、做市商，你只要真有想法，都能下场做。今天要说的就是量化。这玩意儿做得好，是真的能赚大钱。国内第一 AI DeepSeek，启动资金也是量化赚出来的。所以问题已经不是“普通人能不能碰量化”了。问题是：你到底知不知道该从哪儿下手。 1、先把脑子拧过来：量化先学会算赔率很多人一听量化，先想到的还是高数、代码、机构、天才。其实最底层没那么玄。你先搞明白四个东西：概率。一件事到底有几成会发生。期望值 EV。这笔交易长期重复做，到底赚不赚钱。方差。在你等到“长期赚钱”之前，账户会不会先被甩飞。凯利公式。仓位该打多大。很多人死，不是死在方向错。是死在仓位太大。前面判断对了很多次，最后一次回撤全吐回去。再往前一步，就是贝叶斯。说人话，就是新消息来了，你怎么更新原来的判断。市场最值钱的，从来都不是谁有观点。是你能不能比别人更快、更准地改概率。所以量化第一课，不是模型。先把赌徒脑子换掉。别老问涨不涨。先问赔率对不对，我的优势在哪，仓位该怎么打。 2、第二步最关键：先学会把噪音踢出去新手最容易犯的错，就是把运气当能力。回测一好看，马上觉得自己找到圣杯。真相一般都很难听。你测 100 个策略，总会有几个长得特别漂亮。这不叫 alpha。这叫样本刚好配合你。所以第二层一定要补统计学。它最大的作用，就是专门打脸。你至少要懂这几样：假设检验。这个结果是真有东西，还是纯运气。多重比较问题。你测得越多，假信号越多。很多人前 10 个策略都觉得自己无敌，实盘一上全废。回归分析。用来拆收益来源。你赚的钱，到底是你真有超额收益，还是市场整体在涨，你只是跟着漂。最大似然估计 MLE。本质就是反推。看到价格和波动，去反推背后最可能的参数。这一层学完，你会被狠狠干醒。很多以前以为的“能力”，其实只是样本期赏脸。但这一步必须过。噪音不踢掉，后面学什么都白搭。 3、真正开始像个宽客：别再只盯一笔交易量化真正拉开差距，是你开始看系统了。你盯的不能只是一个币、一张 K 线、一个盘口。你得开始看组合、看相关性、看整体风险。这里会用到线性代数。最重要的一个东西，叫协方差矩阵。说白了，就是一张“谁和谁经常一起动”的关系图。你做 10 个市场，不是 10 份独立风险。它们会一起涨，一起跌，一起狠狠干你。再往前是 PCA，主成分分析。它干的事很实用：把一大堆杂乱波动，压缩成几个真正的驱动力。你以为自己在看 300 个币。很多时候真正在决定行情的，也就几样：大盘风险偏好、流动性、利率、某个赛道热度。再后面就是优化。意思也不复杂。风险、收益、成本、仓位限制都摆在这儿，怎么配出最合理的组合。走到这一步，你做交易的方式会完全变。以前靠感觉。后面像做工程。 4、普通人怎么开始：别一上来就碰最花的 AI 把工具门槛打下来了。但优势门槛还在。代码可以让 AI 写。回测框架网上一堆。数据接口也比以前便宜。真正值钱的，还是三样：独特的数据别人拿不到，或者拿到了也不会用。独特的模型你知道自己到底在估什么，边界在哪，错在哪。独特的执行你比别人更快、更稳、更能处理复杂情况。所以普通人最好的路线，不是上来就搞强化学习、复杂 agent、神经网络。先把顺序走对：第一阶段：概率论条件概率、贝叶斯、期望值、方差、凯利。第二阶段：统计学显著性、回归、检验、MLE、过拟合。第三阶段：线性代数 + 优化矩阵、协方差、PCA、组合配置。第四阶段：随机微积分和衍生品布朗运动、Itô 引理、Black-Scholes、Greeks。 Itô 引理可以理解成随机世界里的链式法则。 Greeks 就是把期权风险拆开看：价格、时间、波动率分别怎么影响仓位。第五阶段：工程实战 Python、数据清洗、回测、风控、执行、日志、监控。策略能跑起来，错误能揪出来，仓位能管住，这些都比灵感值钱。

都他妈AI时代了，量化交易再也不是机构特权，普通人看这篇一样吃肉！最近大部分时间都泡在 vibe coding 上。我最大的收获，不是做了多少有用的工具或产品，也不是又找到了多少发财的门路。真正的收获，是这个过程让我飞快理解并掌握了很多以前想都不敢想的技能，甚至到了很多东西都能快速复制的程度。换句话说，AI 让我们每个人都多了一副写轮眼。就拿我们深耕多年的币市来说，CZ 在 2017 年能搭出最领先的 CEX，这在当年是极其稀缺的能力。现在普通人配合 AI 工具，做个七七八八根本不难。不止这个，币圈最赚钱的几个板块，交易所、稳定币、合约、量化、做市商，你只要真有想法，都能下场做。今天要说的就是量化。这玩意儿做得好，是真的能赚大钱。国内第一 AI DeepSeek，启动资金也是量化赚出来的。所以问题已经不是“普通人能不能碰量化”了。问题是：你到底知不知道该从哪儿下手。 1、先把脑子拧过来：量化先学会算赔率很多人一听量化，先想到的还是高数、代码、机构、天才。其实最底层没那么玄。你先搞明白四个东西：概率。一件事到底有几成会发生。期望值 EV。这笔交易长期重复做，到底赚不赚钱。方差。在你等到“长期赚钱”之前，账户会不会先被甩飞。凯利公式。仓位该打多大。很多人死，不是死在方向错。是死在仓位太大。前面判断对了很多次，最后一次回撤全吐回去。再往前一步，就是贝叶斯。说人话，就是新消息来了，你怎么更新原来的判断。市场最值钱的，从来都不是谁有观点。是你能不能比别人更快、更准地改概率。所以量化第一课，不是模型。先把赌徒脑子换掉。别老问涨不涨。先问赔率对不对，我的优势在哪，仓位该怎么打。 2、第二步最关键：先学会把噪音踢出去新手最容易犯的错，就是把运气当能力。回测一好看，马上觉得自己找到圣杯。真相一般都很难听。你测 100 个策略，总会有几个长得特别漂亮。这不叫 alpha。这叫样本刚好配合你。所以第二层一定要补统计学。它最大的作用，就是专门打脸。你至少要懂这几样：假设检验。这个结果是真有东西，还是纯运气。多重比较问题。你测得越多，假信号越多。很多人前 10 个策略都觉得自己无敌，实盘一上全废。回归分析。用来拆收益来源。你赚的钱，到底是你真有超额收益，还是市场整体在涨，你只是跟着漂。最大似然估计 MLE。本质就是反推。看到价格和波动，去反推背后最可能的参数。这一层学完，你会被狠狠干醒。很多以前以为的“能力”，其实只是样本期赏脸。但这一步必须过。噪音不踢掉，后面学什么都白搭。 3、真正开始像个宽客：别再只盯一笔交易量化真正拉开差距，是你开始看系统了。你盯的不能只是一个币、一张 K 线、一个盘口。你得开始看组合、看相关性、看整体风险。这里会用到线性代数。最重要的一个东西，叫协方差矩阵。说白了，就是一张“谁和谁经常一起动”的关系图。你做 10 个市场，不是 10 份独立风险。它们会一起涨，一起跌，一起狠狠干你。再往前是 PCA，主成分分析。它干的事很实用：把一大堆杂乱波动，压缩成几个真正的驱动力。你以为自己在看 300 个币。很多时候真正在决定行情的，也就几样：大盘风险偏好、流动性、利率、某个赛道热度。再后面就是优化。意思也不复杂。风险、收益、成本、仓位限制都摆在这儿，怎么配出最合理的组合。走到这一步，你做交易的方式会完全变。以前靠感觉。后面像做工程。 4、普通人怎么开始：别一上来就碰最花的 AI 把工具门槛打下来了。但优势门槛还在。代码可以让 AI 写。回测框架网上一堆。数据接口也比以前便宜。真正值钱的，还是三样：独特的数据别人拿不到，或者拿到了也不会用。独特的模型你知道自己到底在估什么，边界在哪，错在哪。独特的执行你比别人更快、更稳、更能处理复杂情况。所以普通人最好的路线，不是上来就搞强化学习、复杂 agent、神经网络。先把顺序走对：第一阶段：概率论条件概率、贝叶斯、期望值、方差、凯利。第二阶段：统计学显著性、回归、检验、MLE、过拟合。第三阶段：线性代数 + 优化矩阵、协方差、PCA、组合配置。第四阶段：随机微积分和衍生品布朗运动、Itô 引理、Black-Scholes、Greeks。 Itô 引理可以理解成随机世界里的链式法则。 Greeks 就是把期权风险拆开看：价格、时间、波动率分别怎么影响仓位。第五阶段：工程实战 Python、数据清洗、回测、风控、执行、日志、监控。策略能跑起来，错误能揪出来，仓位能管住，这些都比灵感值钱。

比特币橙子Trader

17,902 次观看 • 5 个月前

在油管有140万名订阅者的Ross Cameron，截止到2024年，他已经把最初只有583美元的账户做到了1092万美元，这是真实的经过验证和审计过的账户收益，太强了！！！😘🤑 Cameron用的是一种胜率极高的狩猎大幅度波动标的的动量策略，并且原本的高风险高收益在建立起缓冲安全区后，账户风险就会拉到很低/ 策略的重点是在贪婪的市场选择高质量的标的，这才是成功的关键，好的标的并不一定有完美的图表模型，但是它更有可能带来好的结果！

在油管有140万名订阅者的Ross Cameron，截止到2024年，他已经把最初只有583美元的账户做到了1092万美元，这是真实的经过验证和审计过的账户收益，太强了！！！😘🤑 Cameron用的是一种胜率极高的狩猎大幅度波动标的的动量策略，并且原本的高风险高收益在建立起缓冲安全区后，账户风险就会拉到很低/ 策略的重点是在贪婪的市场选择高质量的标的，这才是成功的关键，好的标的并不一定有完美的图表模型，但是它更有可能带来好的结果！

投机实验室

187,778 次观看 • 2 年前

要是早知道 Alex 的超级首阴日策略，这两天估计就赚翻了，太适合现在的行情了这个。都可以叫收银日策略了，策略好在哪呢，精确稳定瞬时利润获取快，能很快在图表看到反馈，这是Alex快速积累账户资金的秘密。各位可以借鉴一下策略或者想法，考虑使用的在自己经常做的品种上回测看看效果。 Alex在多年的交易中发现，价格如果在短时间涨的很急涨幅很大，那买盘变弱的时候，下落的幅度也会非常惊人，也就是说，找到连续多天大幅上涨的品种，捕捉它们动能出现问题的转折点，就有概率获得非常好的交易机会。这个转折点就在第一次收盘转阴的那一天，那天追高的买家完全没有反应的时间会被直接套住，做多的止损单和做空的突破型资金会推动价格继续下跌，这样价格大概率就不会只跌一根K线就停住。

要是早知道 Alex 的超级首阴日策略，这两天估计就赚翻了，太适合现在的行情了这个。都可以叫收银日策略了，策略好在哪呢，精确稳定瞬时利润获取快，能很快在图表看到反馈，这是Alex快速积累账户资金的秘密。各位可以借鉴一下策略或者想法，考虑使用的在自己经常做的品种上回测看看效果。 Alex在多年的交易中发现，价格如果在短时间涨的很急涨幅很大，那买盘变弱的时候，下落的幅度也会非常惊人，也就是说，找到连续多天大幅上涨的品种，捕捉它们动能出现问题的转折点，就有概率获得非常好的交易机会。这个转折点就在第一次收盘转阴的那一天，那天追高的买家完全没有反应的时间会被直接套住，做多的止损单和做空的突破型资金会推动价格继续下跌，这样价格大概率就不会只跌一根K线就停住。

投机实验室

23,291 次观看 • 7 个月前

如果你翻墙之后，还只会刷每日大赛，那真的有点浪费了因为互联网真正值钱的东西，其实大量都藏在 GitHub 很多最新的 AI 工具、自动化项目、效率工作流，几乎都会第一时间出现在那里这两年越来越明显的一件事是：会用 GitHub 的人，已经开始用 AI 放大自己的效率了很多原本需要团队完成的事情，现在一个人就能做我的建议是收藏起来，认真看看这个视频它真正有价值的地方，不是教你“看网站”，而是让你开始理解： AI 时代里，普通人该去哪里找机会

如果你翻墙之后，还只会刷每日大赛，那真的有点浪费了因为互联网真正值钱的东西，其实大量都藏在 GitHub 很多最新的 AI 工具、自动化项目、效率工作流，几乎都会第一时间出现在那里这两年越来越明显的一件事是：会用 GitHub 的人，已经开始用 AI 放大自己的效率了很多原本需要团队完成的事情，现在一个人就能做我的建议是收藏起来，认真看看这个视频它真正有价值的地方，不是教你“看网站”，而是让你开始理解： AI 时代里，普通人该去哪里找机会

Suu

564,651 次观看 • 3 个月前

沃伦·巴菲特：利率是一切资产估值的基础。如果你确定未来 100 年利率都是 0%，那么 1% 的收益率也会显得很有吸引力。但如果你买入一项收益率只有 1% 的资产，随后利率升到 8%，它的价格可能暴跌，你甚至会损失大部分本金。这就是为什么低利率会推高股票、债券和房地产的估值：当无风险收益足够低，所有能产生现金流的资产都会变得更贵。 “这是一个极其重要的因素，但我们不知道答案，央行也不知道。”

沃伦·巴菲特：利率是一切资产估值的基础。如果你确定未来 100 年利率都是 0%，那么 1% 的收益率也会显得很有吸引力。但如果你买入一项收益率只有 1% 的资产，随后利率升到 8%，它的价格可能暴跌，你甚至会损失大部分本金。这就是为什么低利率会推高股票、债券和房地产的估值：当无风险收益足够低，所有能产生现金流的资产都会变得更贵。 “这是一个极其重要的因素，但我们不知道答案，央行也不知道。”

柴郡🔔｜Crypto+AI Plus

44,619 次观看 • 2 个月前

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 次观看 • 3 个月前