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这个 Grok Bot 跑出来的收益，确实有点夸张 我让 Grok Bot 的全自动交易终端运行了一整晚，期间持续自主执行交易。初始本金只有 69.67 美元，睡醒后账户余额已经达到 13,370 美元 整个过程我没有手动干预过任何一笔订单 只需要充值、启动自动交易，后续的机会筛选、进场时机、仓位管理，以及按照预设风控执行止盈止损，都交给机器人完成 我把这套 AI 自动交易系统涉及的 GitHub 开源工具整理成了下面这份清单： 1. Cryptofeed 实时获取各大交易所的成交、价格和盘口数据，为策略扫描提供行情输入 2. CCXT 统一交易所 API 接口，一套代码即可连接多个平台，完成行情查询、资产读取和订单执行 3. Freqtrade 量化交易的核心框架，支持策略回测、模拟交易、仓位监控，并提供可视化管理后台 4. VectorBT 利用历史行情测试不同的开仓和平仓策略，评估收益表现与最大回撤 5. TA-Lib Python 计算常见技术指标，从行情中提取 RSI、MACD、移动平均线等交易信号 6. skfolio 优化投资组合，根据资产权重、换手率和交易成本，辅助制定仓位配置 7. QuantStats 自动分析交易绩效，生成报告，直观呈现胜率、回撤和波动率等指标 8. DuckDB 轻量级数据库，用于保存盘口快照、订单和交易记录，方便后续分析与复盘 9. APScheduler 定时任务调度工具，可自动更新行情、检查账户状态，并按计划生成每日交易报告 10. Lightweight Charts 提供终端 K 线可视化，实时展示行情走势和策略执行的交易标记 这些组件可以通过脚本、API 和 MCP 协议连接起来，组成一套协同工作的自动化交易系统 不过，真正准备接入实盘时，有几条规则不能忽略： 独立管理下单权限，严格限制最大持仓和单日亏损 遇到状态不明确的订单，先核实执行结果，再决定是否重试 策略上线前，先在模拟盘完整运行一个周期 每日复盘必须区分已实现盈利、未平仓头寸、手续费、失败订单和账户资金变化，确保每笔资金流向都有记录 AI 自动交易的价值，不只是让机器人替你下单，而是把行情扫描、策略判断、风险控制和交易复盘串成一套自动化流程

卧槽！SMC 不只是画订单块，连期货每日亏损熔断都能做进 TradingView 回测了！ FVG、流动性扫单、CVD 背离、黄金趋势、日内突破，甚至仓位管理和分批止盈都有现成源码！ 开源项目 GEKO TradingView，基于 Pine Script v6，包含 5 套指标和 2 套可回测策略。 以前研究 SMC，订单块看一个指标，流动性看另一个，想把交易信号变成完整策略，还得自己写仓位和风控逻辑。 GEKO 直接把市场结构、量价分析、交易信号和风险管理整合进一套工具箱。 核心能力： 1️⃣ SMC 市场结构：自动识别 BOS、CHoCH、订单块、FVG/iFVG 和关键价格区域 2️⃣ 流动性与背离：结合 CVD、SMT、VSA，识别潜在扫流动性和量价背离 3️⃣ 期货策略回测：支持 CRT 多空交易、合约仓位计算、分批止盈和每日亏损熔断 4️⃣ 黄金趋势分析：结合 EMA、ADX、布林带和美元指数过滤交易信号 5️⃣ 日内突破交易：自动标记开盘区间、VWAP、波动范围和潜在突破机会 6️⃣ 超短线信号：针对指数 1–5 分钟图，结合 VWAP 偏离、流动性扫单和吸收反转 比较厉害的是，比如研究纳指期货，可以先观察开盘区间和 VWAP，再结合流动性扫单寻找潜在入场位置。 如果想验证 CRT 策略，还能直接放进 TradingView Strategy Tester，测试仓位、止盈止损和历史收益。 另外还有独立的 Ultimate Oscillator 策略，提供历史回测与基准比较。 7 份 Pine Script v6 源码全部公开，可以直接添加到 TradingView 图表，也能自己修改参数。 做 TradingView、SMC/ICT、黄金、纳指期货或者 Pine Script 策略研究的，这套值得收藏！

我靠！一台开发板，13 秒就跑完了 3547 只 A 股的 11 年策略回测！ 有人把 C++ 的计算性能和 Python 的开发效率结合起来，连多策略组合、资金管理和真实交易规则都做进了框架！ 开源项目 Hikyuu，3.7K Stars，Apache-2.0 开源，一套专门面向系统化交易研究的高性能量化框架。 以前自己搭 A 股量化系统，指标计算、策略回测、仓位管理和交易成本都得分别处理，数据一多还容易跑得很慢。 Hikyuu 直接把这些环节拆成可自由组合的模块，底层 C++ 负责计算，Python 负责策略开发。 核心能力： 1️⃣ C++ 高性能引擎：作者测试 1913 万根 K 线的均线汇总计算，预热后仅需 166 毫秒 2️⃣ 模块化策略开发：买卖信号、止盈止损、仓位管理、滑点等模块自由组合 3️⃣ A 股交易规则：模拟手续费、印花税、停牌、除权除息和延迟成交 4️⃣ 多策略组合：支持多因子选股、资金分配、组合调仓和多层策略嵌套 5️⃣ 策略回测验证：支持 Walk-forward 滚动优化、交易记录和绩效分析 6️⃣ 数据与可视化：支持 HDF5、MySQL、ClickHouse、SQLite，配合 Python 绘制 K 线和交易信号 比较厉害的是，比如你有均线突破、趋势跟踪和多因子选股三套策略。 可以分别回测，再组合成一个投资组合，由框架统一管理资金、仓位和风险。 而且作者特别强调回测真实性，手续费、成交延迟、除权除息都要算清楚，避免漂亮的收益曲线掩盖实际问题。 项目支持 pip 安装，Python 3.10+ 即可使用。 它主要面向 A 股研究，不自带券商实盘下单功能，美股等海外市场需要自己接入数据。 做 A 股量化、Python 策略回测、多因子选股或者高性能交易系统开发的，这套值得认真研究！ GitHub：

我说AI中场，霍华德马克斯说AI才到棒球第三局，看他最新接受CNBC的访谈要点：1、防止非理性繁荣最好的办法，就是市场偶尔遭遇一些挫折。市场总是倾向于放大一切。过去一年到一年半，市场已经经历了几次明显的波动，包括近期AI和科技股的调整。在他看来，这些挫折并不是坏事，反而是健康的。 真正危险的，恰恰是所有人都相信没有什么会失败的时候。当投资者开始认为任何投资都不会出错，最严重的泡沫和非理性繁荣往往也就形成了。还是从反身性出发； 2、综合来看，他判断未来几年利率大体会维持在当前水平附近。 2009年至2021年那段超低利率时期本身就是一种异常，未来恐怕不会再回到那个时代。考虑到通胀仍然是一个值得担忧的问题，他相当确定，未来利率不会比现在低得多。这就对投资有了更高的要求； 3、但即使这样他在投资上还是很注重风控的 1）他并不认为当下这些公司的债券便宜到了随便买都划算的程度； 2）AI是他整个投资生涯中遇到过的最难预测的事情，但他并不因此主张完全回避。他更倾向于通过相对安全的方式参与。 这里多说点，马克斯创立的橡树资本主业其实信贷和不良资产，他说所得安全方式就是参与在不那么拥挤的地区建数据中心。 为什么认为AI到中场不是到尾声？核心还是AI大规模商业化才刚刚开始，看引用转发是的那条推文，大云厂商的云业务三个季度前才开始起速，而未来一两年是算力陆续上线的阶段（看数据中心的建设节奏）、那么云业务的业绩增速还会继续提速。想想28年AWS做到3600亿美金的体量，微软和谷歌云3000亿美金以上的体量、又会是什么情景。 anthropic25年营收45亿美金、今年三季度332亿美金全年500亿美金以上，当然未来很难再保持同比1000%以上的增速，但未来几年保持在一个较高增速是大概率的。 如果大家经历过移动互联网的商业化过程就知道，一项技术渗透率一旦跨过10%的鸿沟渗透率就会快速扩散、商业化也会不断加快、直到饱和和平台期。明显在Coding之后，企业采用AI正在深入和扩散、个人Agent、AI科学发现等各种新场景正在不断涌现，这都意味着AI大规模商业化正在开始加速、而不是已经到头了。未来市场真正的风险是AI商业化的降速，但不是现在。 当然问题也是现实存在的、资本开支巨大自由现金流为负，并不是视而不见，这也是造成市场动荡和调整原因。但这并不是说，已经到头了。还是引用的推文“AI中场的冰与火”里聊到的：趋势投资真正要做的，不是死守原来的 Winner，而是不断识别下一层利润池正在往哪里迁移，哪些板块是新的受益者新的主线。 当然我并不是死多头、恰恰个人可能是最早聊到中期选举前美股会有大动荡和调整的。 1）最早在8月下心这里 十月下旬的大科技财报决定基本面能否托底； 11月3日之后，选举不确定性消退，有机会形成一轮修复。 核心的逻辑也是油价、收益率，债务问题； 2）然后9月1号参加168X的访谈 11 月之后政治不确定性下降、三季报验证、估值更便宜（SOX 动态估值当下约 19.2，只是去年关税战低点10%多），会真正走出来； 3）然后10月9号 个人角度我们需要去看风险和机遇，承认有问题、问题有多大、对市场影响有多大。但也要看到基本面在进步的那方面。不是说涨了就要上天、跌了就下地狱，而很多人观点和判断跟着价格走。当然从投资上考验其实是仓位管理能力和调仓能力（需要往新的winner和主线上迁移）。 现在再看这一次财报季，商业化确实在加速、当然债务和现金流问题也是进一步放大和加速、然后宏观也没稳定特别是油价还没下来。 未来这轮修复能走多远，要看几点： 1）油价能不能下来，决定通胀走势。 通胀又决定了联储后续的利率走向；两次以内的加息市场还能接受，再多市场确实也扛不住； 2）产业上，商业化进一步加速。至于说资本开支到足够多的回报，可能要经历三个阶段 第一步：产能转化为收入，看营收和增速； 第二步：看扣除折旧后的经营利润 第三步：经营现金流／现金 Capex的从小于1变成等于1再到大于1。 3）至于中期选举、个人观点是结束比结果更重要，结束意味着政治不确定性降低，市场会根据新的国会权力结构来推演政策走向。上周末也有聊到，即使民主党拿下两院，也不是说就是遏制AI和加密发展、只是需要力度上要比共和党要小，不是方向问题而是力度问题。 4）当然近期还要看anthropic上市路演问题 个人角度整体市场也在慢慢做逻辑切换 1）过去一年多，市场奖励的是稀缺、扩张和想象力； 2）接下来市场更看重的会是利用率、利润率、自由现金流和资本回报率。 只是个人看法 本条由@bitget_zh赞助，「Bitget 买美股：秒级入场，丝滑交易

新做一个系列： 随机K线策略复盘 这里你可以看见我所有的日内分析 包括寻找关键点位，仓位管理，进场信号 信我，没有比我这个更详细的交易复盘了

#8# 一图一策略，我把传奇短线交易员Bit浪浪的策略弄出来了🥲🤓 Bit浪浪从借钱吃饭到赚4000万收手，长期实盘排行榜第一名那位，他的超细节的交易方法无码公开，看完先掌握三成功力，这个一定收藏好！！ 他说做交易只要遵循他的交易逻辑和仓位管理规则，那交易这件事就能成，首先说交易逻辑，我们要先明确币种的阶段位置，币种从冷到热一般会经历六个阶段，每个阶段会对应不同的介入手法。 开始启动，行情启动就是阶段一！ 浪浪就有六个优中选优的介入位置，他说除此六个位置之外的任何一笔交易都属于犯病，一个币往往会以突破一个大级别的震荡结构。 肯定要有一个目标位，目标位有可能是压力位，也有可能是整数位等关键位置，在到达目标位之前往往会经历一个或多个小分歧，这些小分歧就是阶段二，行情会在上涨和小分歧间不断地上行！！ 趋势行情启动之后，主升浪在到达目标位之后，就会产生一次比较大的大分歧，震荡持续的时间会比较长，这个大分歧就是阶段三，大分歧结束之后，如果有二波拉升，走二波的前后就是阶段四，二波会延续前面的主升浪，中间也会产生分歧，直到行情到了它最终的目标位之后见顶，形成阶段五，之后整个行情就算进入末期下跌，再到进入震荡，这里就是阶段六！ 但是市场在这时候，其实还一直有多头在进场，很难确定什么时候能真正拐头向下，就很容易被向上的反弹或者插针打损！！这六个阶段里，阶段三和五是要做逆势交易，阶段六是因为波动太没有规律比较难把握，这三个阶段难度都比较大，不太建议各位去做。 最绝佳最容易赚钱的机会是阶段一和四。 浪浪说这两个阶段是任何时候都要满仓梭哈的位置，阶段二是其次，在阶段一二四，交易的逻辑和介入位置是先确定大级别趋势和阶段，比如日线或者小时线，然后判断上方的盈利空间够不够大，也就是距离价格最容易出现停止和反转的位置幅度有多大，最后是切换到小级别图表，找顺势的企稳拐点！！

真没想到！很多今天看起来很新的量化玩法，阿布量化十年前就已经在做了 缠论 / 波浪 / 谐波 / K 线形态 / 均线指标，全给你量化成买卖信号 abu，18.2K Stars，GPL-3.0 开源，一套老牌 Python 量化交易系统。 以前做量化，选股、择时、仓位、回测、参数优化、机器学习，往往得自己东拼西凑一堆脚本。 abu 不一样，它直接把这些东西塞进同一套框架，从找股票到跑策略、控风险、做参数优化，一路都给你搭好了。 核心能力： 1️⃣ 选股 + 择时：选什么股票、什么时候买卖，都能拆成独立因子自由组合 2️⃣ 完整回测：手续费、滑点、多股票、仓位管理、收益度量这些基础设施直接用 3️⃣ 参数优化：自带 Grid Search 和评分体系，可以批量找更合理的策略参数 4️⃣ 技术分析：MACD、KDJ、BOLL、RSI、ATR、ADX、缺口、背离等信号都有现成模块 5️⃣ AI / 机器学习：内置多套量化评分模型，还把形态、心理、趋势等特征做进机器学习流程 6️⃣ 多市场支持：A 股、港股、美股、期货、期权、Bitcoin 等都能拿来研究和回测 我觉得 abu 最有意思的地方，是它不是只给你一个“回测器”。 而是把量化交易真正拆成了一整套流程： 先选股，再择时； 再做仓位和风控； 最后拿历史数据验证、调参数。 现在看它的代码风格可能不算最新潮，但如果你想系统搞懂一套量化框架到底应该有哪些模块，这个项目依然很值得拆。 仓库：

事实证明，在完全相同的框架下，进行 Agent 交易时，大模型本身会成为决策质量中很大比重的变量... 使用 GPT 6 Sol Low 跑下来3次都是亏的，换成 Astra 后，目前跑了2遍同窗口行情，都是赚的... 用 Gemini 3.8 flash 跑了10次只有2次是赚的，所以大概率那两次就是被灰度到 Argon 上面了... 另外说一下注意事项，Agent 交易不是让他完全自主决策，而是在已经设计好的交易系统中进行部分自由裁决； 目前我这个系统仅仅开放了择时权限，其余部分都是程序固化好的交易规则，仓位管理、风控、止损等等都是写死的，Agent 做的是在看多或看多时，决定什么时候下场...

7、8月高强度研究和分享了CRCL相关信息。现在的价格和周期位置，适合坚定持有。只需要结合前段时间发的仓位管理策略来做仓位管理即可。 这两天再次将 X APP从手机上卸载，只在Mac 端使用。 控制噪音摄入，并将更多时间用来看书和学习。

OKX「智能组合」已经上线🫡！ 💡先说它是什么： ▫️不是简单的替你选币、选股，而是一个多资产现货仓位管理工具 ▫️加密、股票代币、黄金、ETF、USDT 可以放进同一个组合 ▫️目标比例、检查周期和偏移阈值由你设定；当实际仓位偏离目标，系统再按你的规则向目标比例调整 ▫️定投攒下的资产也可以直接纳入，不用卖掉重买 💡再举个例子： ▫️假设你原本只想让高波动资产占 30%、股票占 30%，其余 40% 放在黄金、ETF 或 USDT ▫️后来加密资产上涨，高波动仓位悄悄变成了 50% ▫️虽然账户在涨，但组合承担的风险，已经不再是你最初设定的风险 ▫️智能组合做的，就是在达到你设定的触发条件后，把仓位重新调向目标结构 它管理的是比例，不是方向；执行的是大家定好的规则，不是提前预测市场 欢迎大家体验！App 更新到：v6.188.0 「交易 → 策略&跟单 → 智能组合」💚