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量化策略为什么总上实盘就亏？置换检验揭开过拟合真相昨天粉丝问我：为什么很多策略在历史数据上画出完美的 45 度上升曲线，一上实盘就稳定亏损？有没有更严谨的方法验证策略到底有没有真 Alpha？我直接去找了这支高阶视频给他《我如何研发交易策略：置换检验与 Python 量化开发》。为什么我说这个一定值得去看？视频专门解决量化交易里最大的敌人——过拟合与数据挖掘偏误，并给出一套极其严谨的 4 步验证框架，灵感来自 Timothy Masters 的经典著作。核心内容包括： 1️⃣ 为什么传统「样本内 / 样本外」测试会失效（选择偏误会把样本外变成验证集） 2️⃣ 第一重防线：样本内蒙特卡洛置换检验（把收益率随机洗牌，看真实策略是否真的优于随机） 3️⃣ 推进分析：滚动向前测试（Walk Forward），应对市场体制切换 4️⃣ 终极防线：滚动向前蒙特卡洛置换检验（验证样本外盈利是否只是运气）最终结论很明确：在上实盘或投入真金白银之前，必须用置换检验反复拷问策略——如果市场完全随机，我的优化器是不是也能挖出同样漂亮的收益？如果答案是 Yes，这个策略就该直接废弃。这是量化策略从业余走向专业的分水岭。建议收藏，认真看完。

爱吃折耳根的Ace

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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

27,053 просмотров • 2 месяцев назад

量化新玩法：让算法自己挖掘K线形态强烈推荐给想用遗传算法自动挖掘 K 线形态的朋友。这支约 14 分钟的视频，讲了一个很有意思的方向：不再靠人主观定义“锤头线”“吞没形态”，而是让算法从大量历史 K 线中，自己寻找可能有效的交易规律。它把 OHLC 数据拆解成机器能理解的规则，通过遗传算法不断组合、筛选，再结合蒙特卡洛置换和 Walk-Forward 验证，判断这些形态到底是真规律还是历史巧合。为什么值得看？因为它把传统“看图找规律”变成了一套完整的量化流程： 1️⃣ 因为它把传统“看图找规律”变成了一套完整的量化流程： 2️⃣ 用 Martin Ratio 评估策略质量，不只看收益，还考虑回撤风险 3️⃣ 加入相关性惩罚，避免挖出一堆重复形态 4️⃣ 通过随机置换验证，判断发现的规律是否真的有效核心流程：OHLC 数据 → 形态编码 → 遗传进化 → 多形态组合 → 严格验证最终来看，它展示的不只是一个 K 线策略，而是一套自动化 Alpha 挖掘方法：让机器从数据中寻找非线性规律，同时用严格验证降低过拟合风险。建议收藏，配合代码(需要说一下)一起研究。

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爱吃折耳根的Ace

27,444 просмотров • 1 месяц назад

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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爱吃折耳根的Ace

26,334 просмотров • 16 дней назад

量化交易核心难题：如何应对 Market Regime Change？之前遇到一位做高频交易的朋友，他问了我一个问题：为什么很多量化策略回测表现完美，但一到实盘遇到市场风格切换就失效？我直接推荐了前HFT顶级量化交易员的《How to handle Regime Changes》的硬核视频。它直击量化交易中最常见的问题——为什么策略在历史数据里有效，但遇到市场状态变化（Regime Change）后会大幅失效？视频系统讲解了 4 种工业级解决方案，核心内容包括：什么是体制切换：均值、方差、偏度、峰度随时间剧烈变化 1️⃣ 方案一：滑窗重训练（作者坦言不推荐） 2️⃣ 方案二：特征工程 + 隐状态/相对记忆编码，让简单线性模型自适应切换动量与均值回归 3️⃣ 方案三：在线流式学习（Passive-Aggressive），根据误差实时调整权重 4️⃣ 方案四：强化学习 + 香农熵正则化，防止策略陷入局部最优最终结论很明确：金融数据不是静态的，真正有效的方法是让模型具备感知误差并动态更新权重的能力，而不是依赖全量静态训练。对正在做量化策略的朋友，这是非常深度的生产环境避坑指南。建议收藏。

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爱吃折耳根的Ace

18,197 просмотров • 1 месяц назад

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！

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投机实验室

33,354 просмотров • 2 лет назад

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。

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爱吃折耳根的Ace

23,729 просмотров • 1 месяц назад

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👧🏻

16,329 просмотров • 2 месяцев назад

强烈推荐给想系统入门量化交易的朋友。这套《Algorithmic Trading Using Python》全长 4 小时 33 分钟，是目前比较完整的 Python 量化从基础到实战课程之一。为什么值得看？最大特点是没有刻意剪掉错误，而是完整展示真实开发过程：API 报错、数据缺失、逻辑调试，直到策略最终跑通。对于新手来说，这种带着问题一起解决的学习方式，比只展示最终结果的教程更有价值。课程直接落地三类真实策略： 1️⃣ 等权重标普500（规避市值加权偏差） 2️⃣ 高质量动量选股（多周期 + 百分位评分） 3️⃣ 复合多因子价值筛选（避免单一估值陷阱）完整流程覆盖：真实金融数据获取 → 因子清洗 → 截面排序 → 股票分配 → 生成交易方案整套流程可以作为学习量化研究框架的参考。建议收藏，配合代码边看边练。它最大的价值不是教你一个赚钱策略，而是让你理解专业量化研究从数据到策略的完整流程。周末学起来吧。

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爱吃折耳根的Ace

159,881 просмотров • 1 месяц назад

🧐 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 просмотров • 5 месяцев назад

🚨 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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爱吃折耳根的Ace

59,768 просмотров • 3 месяцев назад

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。

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。

爱吃折耳根的Ace

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量化交易必懂：MDP 如何让 AI 学会动态决策？昨天粉丝问我：有没有把马尔可夫决策过程（MDP）讲得既清晰又扎实的课程？最好是从确定性搜索过渡到不确定环境的完整推导。我去找了斯坦福 Percy Liang 教授主讲的《Markov Decision Processes》。他清晰地拆解了 MDP 的完整逻辑：从引入随机性与马尔可夫假设，到策略（Policy）、折扣因子、Q 值、策略评估，再到价值迭代求解最优策略。核心内容包括： 1️⃣ 从 Search 到 MDP：动作结果从确定变为概率分布，经典 Flaky Tram 示例 2️⃣ 策略与折扣因子 γ：为什么解不再是一串固定动作路径 3️⃣ Q 值与 Bellman 方程：精确计算策略价值 4️⃣ 价值迭代（Value Iteration）：通过迭代求解最优策略 π* 最终结论很明确：MDP 是所有强化学习算法（Q-Learning、PPO、DQN）的数学基础，也是理解市场交易、动态资产配置和期权行权等随机决策问题的核心框架。对正在学强化学习或量化交易的朋友，这是非常扎实的理论基石。建议收藏。

量化交易必懂：MDP 如何让 AI 学会动态决策？昨天粉丝问我：有没有把马尔可夫决策过程（MDP）讲得既清晰又扎实的课程？最好是从确定性搜索过渡到不确定环境的完整推导。我去找了斯坦福 Percy Liang 教授主讲的《Markov Decision Processes》。他清晰地拆解了 MDP 的完整逻辑：从引入随机性与马尔可夫假设，到策略（Policy）、折扣因子、Q 值、策略评估，再到价值迭代求解最优策略。核心内容包括： 1️⃣ 从 Search 到 MDP：动作结果从确定变为概率分布，经典 Flaky Tram 示例 2️⃣ 策略与折扣因子 γ：为什么解不再是一串固定动作路径 3️⃣ Q 值与 Bellman 方程：精确计算策略价值 4️⃣ 价值迭代（Value Iteration）：通过迭代求解最优策略 π* 最终结论很明确：MDP 是所有强化学习算法（Q-Learning、PPO、DQN）的数学基础，也是理解市场交易、动态资产配置和期权行权等随机决策问题的核心框架。对正在学强化学习或量化交易的朋友，这是非常扎实的理论基石。建议收藏。

爱吃折耳根的Ace

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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

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A 股量化工作台还能这么全——选股、回测、因子挖掘、异动监控、连板梯队、AI 复盘，一个 Docker 全给你！4K stars。之前发过它的前身 tickflow-stock-panel，现在作者重构成 TSP 了，功能翻倍。核心亮点是 Polars 引擎毫秒级扫全 A 股，25 个内置策略 + 分钟策略 + AI 生成策略，选股到回测一条龙。对 A 股研究比较直接： ✅ 20+ 内置策略，Polars 扫全市场，支持自定义和 AI 生成信号 ✅ 回测按 T+1、手续费、滑点算，不是随便画条净值 ✅ 竞价 / 盘中 / 偏离异动监控，可语音播报、飞书推送 ✅ 连板梯队、情绪周期、个股关键价位 ✅ 日 K 不填 Key 也能先跑；实时行情按数据源档位解锁最懂我的是它那个因子挖掘 + 样本外验证的认真劲儿——多数开源工具只给你回测，不给你防过拟合的验证闭环。做 A 股量化、又想要个本地工作台的，这个值得部署一个。

A 股量化工作台还能这么全——选股、回测、因子挖掘、异动监控、连板梯队、AI 复盘，一个 Docker 全给你！4K stars。之前发过它的前身 tickflow-stock-panel，现在作者重构成 TSP 了，功能翻倍。核心亮点是 Polars 引擎毫秒级扫全 A 股，25 个内置策略 + 分钟策略 + AI 生成策略，选股到回测一条龙。对 A 股研究比较直接： ✅ 20+ 内置策略，Polars 扫全市场，支持自定义和 AI 生成信号 ✅ 回测按 T+1、手续费、滑点算，不是随便画条净值 ✅ 竞价 / 盘中 / 偏离异动监控，可语音播报、飞书推送 ✅ 连板梯队、情绪周期、个股关键价位 ✅ 日 K 不填 Key 也能先跑；实时行情按数据源档位解锁最懂我的是它那个因子挖掘 + 样本外验证的认真劲儿——多数开源工具只给你回测，不给你防过拟合的验证闭环。做 A 股量化、又想要个本地工作台的，这个值得部署一个。

爱吃折耳根的Ace

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别再写死交易规则了，让 AI 自己学会做多做空传统量化大多还是指标 → 阈值 → 开平仓，规则基本都是人提前写死的。这个视频换了个思路：不告诉 AI 什么时候买卖，直接让它自己学交易。用 PPO + Gym 搭了一套强化学习交易 Agent： 1️⃣ 过去 30 根 K 线 + RSI、SMA、ATR 作为输入 2️⃣ AI 自己决定观望 / 做多 / 做空，并设置止盈止损 3️⃣ 根据真实盈亏给奖励，同时处理止盈止损冲突，尽量避免回测作弊最有意思的是结果：训练 5 万步样本内很好看，但容易过拟合；反而 1 万步样本外更稳。所以这期真正值得看的，不是又多了一个交易策略，而是把怎么训练一个强化学习交易 Agent，从环境、奖励函数到回测验证完整跑了一遍。想自己搭 AI Trading Agent 的，这 20 分钟值得配合代码一起看。

别再写死交易规则了，让 AI 自己学会做多做空传统量化大多还是指标 → 阈值 → 开平仓，规则基本都是人提前写死的。这个视频换了个思路：不告诉 AI 什么时候买卖，直接让它自己学交易。用 PPO + Gym 搭了一套强化学习交易 Agent： 1️⃣ 过去 30 根 K 线 + RSI、SMA、ATR 作为输入 2️⃣ AI 自己决定观望 / 做多 / 做空，并设置止盈止损 3️⃣ 根据真实盈亏给奖励，同时处理止盈止损冲突，尽量避免回测作弊最有意思的是结果：训练 5 万步样本内很好看，但容易过拟合；反而 1 万步样本外更稳。所以这期真正值得看的，不是又多了一个交易策略，而是把怎么训练一个强化学习交易 Agent，从环境、奖励函数到回测验证完整跑了一遍。想自己搭 AI Trading Agent 的，这 20 分钟值得配合代码一起看。

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！

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

130,149 просмотров • 7 месяцев назад

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。

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。

爱吃折耳根的Ace

22,668 просмотров • 15 дней назад

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

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一个被全球赌场集体封杀的顶级量化，最后用AI在Polymarket上完成了史诗级逆袭他在菲律宾博彩集团做定价量化时，因为模型太准，被直接限注到每单只能下2美元。赌场一边偷偷用他的模型赚钱，一边把他所有账号全部封死。他没有废话，直接往Polymarket里存了4000美元，把自己用Claude开发的量化代理系统怼了上去。 84天后，账户变成了337,217美元。全程24,497笔交易，他本人连一笔都没手动下过。整个过程离谱得像科幻小说：他只输入了一句话：当市场对BTC小时级下跌定价不足时，做空它。 90秒后，一个完整的实盘交易机器人就自动上线了。这句话在后台经历了什么？自然语言 → 策略中间表示（IR） → 自动编译代码 → 拉取5年历史数据回测 → 参数自动优化 → 风控规则生成。这是一名年薪65万美元的初级量化研究员，不吃不喝也要花7周才能完成的工作量。更恐怖的是上线前的“死亡淘汰机制”——AlphaGPT三轮循环：生成器提出100个策略变种 → 码农智能体全部写成代码 → 挑战者智能体疯狂挑刺（过拟合？前视偏差？幸存者偏差？多重测试？） 99%的策略会在这一步被直接处死。活下来的，还要跑10,000条蒙特卡洛路径进行极端情景模拟。最终报告：最差P5情况收益+3.8%，最大回撤-8.8%，p值<0.01，夏普比率2.3 → 自动批准上线。很多人说这个策略本身很普通。没错，它确实不神秘。但普通人一辈子能测试多少个策略？ 100个？1000个？而这个系统一天就能测试10万个，然后把99.99%的垃圾全部淘汰掉。真正的优势，从来不是你能想出多么天才的策略，而是你的淘汰率有多高。你觉得未来3年，手动交易员还有多少生存空间？这个从被赌场集体封杀，到84天干出33.7万美元的菲律宾量化，用实际行动给出了最残酷的答案。

一个被全球赌场集体封杀的顶级量化，最后用AI在Polymarket上完成了史诗级逆袭他在菲律宾博彩集团做定价量化时，因为模型太准，被直接限注到每单只能下2美元。赌场一边偷偷用他的模型赚钱，一边把他所有账号全部封死。他没有废话，直接往Polymarket里存了4000美元，把自己用Claude开发的量化代理系统怼了上去。 84天后，账户变成了337,217美元。全程24,497笔交易，他本人连一笔都没手动下过。整个过程离谱得像科幻小说：他只输入了一句话：当市场对BTC小时级下跌定价不足时，做空它。 90秒后，一个完整的实盘交易机器人就自动上线了。这句话在后台经历了什么？自然语言 → 策略中间表示（IR） → 自动编译代码 → 拉取5年历史数据回测 → 参数自动优化 → 风控规则生成。这是一名年薪65万美元的初级量化研究员，不吃不喝也要花7周才能完成的工作量。更恐怖的是上线前的“死亡淘汰机制”——AlphaGPT三轮循环：生成器提出100个策略变种 → 码农智能体全部写成代码 → 挑战者智能体疯狂挑刺（过拟合？前视偏差？幸存者偏差？多重测试？） 99%的策略会在这一步被直接处死。活下来的，还要跑10,000条蒙特卡洛路径进行极端情景模拟。最终报告：最差P5情况收益+3.8%，最大回撤-8.8%，p值<0.01，夏普比率2.3 → 自动批准上线。很多人说这个策略本身很普通。没错，它确实不神秘。但普通人一辈子能测试多少个策略？ 100个？1000个？而这个系统一天就能测试10万个，然后把99.99%的垃圾全部淘汰掉。真正的优势，从来不是你能想出多么天才的策略，而是你的淘汰率有多高。你觉得未来3年，手动交易员还有多少生存空间？这个从被赌场集体封杀，到84天干出33.7万美元的菲律宾量化，用实际行动给出了最残酷的答案。

0XDegen

12,731 просмотров • 3 месяцев назад

🚨 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

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