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好家伙！TradingView 的 Lightweight Charts 终于有人把技术指标库补齐了！ 70 多种技术指标、77 种 K 线形态，连实时计算、自动绘图和副图管理都搞定了！ tulip-rs-lwc，一套基于 Rust + WebAssembly 的 Lightweight Charts v5 技术分析插件。 以前用 Lightweight Charts 开发交易终端，K 线图虽然漂亮，但 MACD、RSI、布林带这些指标都得自己计算和绘制。 现在这套插件直接把计算和绘图封装好了，调用 API 就能使用。 核心能力： 1️⃣ 70+ 技术指标：MACD、RSI、EMA、布林带、ATR、ADX 等常用指标。 2️⃣ 77+ K 线形态：自动识别锤子线、十字星等形态，并标记在 K 线上。 3️⃣ 实时增量计算：新 K 线进来只计算新增数据，不用重复处理历史行情。 4️⃣ 自动图表布局：均线叠加主图，MACD、RSI 自动显示在独立副图。 5️⃣ Rust + WASM：通过 WebAssembly 执行指标计算，方便集成到交易终端。 6️⃣ 专业绘图：支持布林带填充、PSAR 趋势圆点和 Pivot Points 支撑压力线。 我比较喜欢它的自动布局功能，不用自己处理主图、副图和指标绘制，直接调用接口就能组合多个指标。 做 TradingView 图表开发、量化可视化或者想搭建专业 K 线交易终端的，这套源码值得收藏！ GitHub：

比特币现在这走势，跟2023年简直是一个模子刻出来的。 同样的结构，同样的支撑位，同样的“先吓你一下再拉”的剧本。 等大部分人反应过来，价格已经飞了。 趁现在没人注意，把自己位置摆好。 #BTC# #比特币# #技术分析#

好家伙！TradingView 1000 多个选股字段，居然能直接让 AI 一句话调用！ 连美股财报、ETF 机构持仓、期权 GEX 和策略回测，都不用再切换工具了！ 开源项目 Momentum MCP，内置 101 个金融分析工具，支持 Claude Code 等 MCP 客户端，也可配置接入 Codex。 以前用 AI 做股票研究，选股要去 TradingView，财报去 SEC，机构持仓和策略回测又得换平台。 这套 MCP 直接把数据查询、智能选股、技术分析和策略验证串起来，用自然语言就能操作。 核心能力： 1️⃣ 1000+ 筛选字段：覆盖股票、Crypto、期货、外汇等 6 类市场 2️⃣ 47 套选股模板：均线金叉、放量突破、动量排名、行业轮动等 3️⃣ 技术分析：自动查询 K 线、RSI、MACD、均线，还能生成图表 4️⃣ ETF 机构持仓：追踪 71 只 ETF 的持仓变化、行业分布和相关资金信号 5️⃣ 策略回测优化：支持参数扫描、滚动验证和多股票策略对比 6️⃣ 期权与财报：分析 GEX、异常期权活动，还能读取 SEC 财报和宏观数据 比较实用的是，你可以直接告诉 Claude Code： “帮我筛选美股中放量突破、RSI 低于 70 的股票，再分析前三只的财报和技术指标。” AI 就能调用多个工具完成筛选、查询和分析，不用自己反复切换网站。 而且 TradingView 筛选、SEC 财报和部分 ETF 数据不需要付费 API Key。 做美股量化、TradingView 选股、AI Agent 或自动化投研的，这套值得收藏！

提示词2：自动技术分析师 '分析[股票代码]的日线和周线图表。拆解支撑/阻力位、趋势线、均线和动量指标。提供逐步交易信号(买入/持有/卖出)及原因。'

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：

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说实话 我真的已经看不懂AI相关技术了 看到很多人发各种AI相关技术分析，以前我还看看，现在不怎么看了 我发现看完在就还是一片茫然 还不如让AI给我做点事情划算

我觉得新人刚来推特不是很了解的情况下，还是不要随便做什么名单了，推荐其他平台的老师来x是闹哪样呢？ 别的不说交易类没有 @Vida_BWE @GongYouchai @TingHu888 @hazenlee 等等老师等我是不认的 真正靠交易赚钱的老师，可能50%以上内容并不是画线，甚至比较抽象，因为技术分析只占20%，心态80%

推荐几位值得长期关注的美股博主 新手投资个股或指数之前，也许应该先看看他们 1. 硅谷居士 @SVScholar 清华本科、美国计算机博士，硅谷工程师。风格理性务实，主推指数基金配置，适合长期主义学习。 2. Frank @qinbafrank 专注前沿科技领域深度投研。擅长把宏观与具体个股结合分析，熟悉加密行业，能提供更全面的思考框架。 3. Serenity @aleabitoreddit AI/半导体供应链深度投研，绰号白毛股神。研究覆盖光学、人形机器人等前沿科技领域，善于捕捉产业瓶颈与拐点。影响力大，会讨论具体股票标的。 4. Jukan @jukan05 半导体供应链研究非常扎实，对内存、光学以及韩国市场数据跟踪细致，分享一手数据信息，是看亚洲半导体数据的优质消息源。 5. Katoo @blazingbees 前对冲基金经理，语言诙谐幽默，实战派。每日分享Money Flow系列，剖析韩国市场板块和资金流动情况。 6. @ArtofSpecuycky 深耕AI行业，紧密结合基本面、宏观和盘面技术分析。会给出大盘和个股的关键位置，期权结构、板块轮动思路。信息密度高。 这几位老师都是我目前重点学习对象，可以根据投资需求选择性追踪信息，建立自己的投资框架。 也欢迎关注我 @spark888 ，正在边学边实操美股，一起进步~

Claude Opus 5 写了一个最简单的套利 Bot 一晚上，把 $100 做到了 $1,911.18 但真正值得关注的，并不是利润 而是这个策略简单到了极致 它只遵循一个规则：当 $BTC 市场里的 YES + NO < $1 时，开仓套利 很多人直到现在还认为做交易软件，需要计算机专业背景，需要多年编程经验 但 AI 学会写代码之后，这件事正在发生变化 这个 Bot 并不是什么华尔街秘密算法 它只做一件事： @Polymarket 上每个 BTC Up/Down 市场，最终结算金额固定就是 $1 一边赢 $1 另一边归零 所以如果 YES 价格是 $0.48，NO 价格是 $0.50 两边合计只有 $0.98 Bot 就同时买入两边 不需要预测方向 不需要技术分析 只需要数学 真正困难的地方，从来不是想到这个策略 而是把它变成一个可以 24 小时监控市场、毫秒级执行交易的软件 五年前，你可能需要雇佣开发团队 现在，Claude 可以一步步帮助你完成构建 它不会替代你理解问题 但它极大降低了把想法变成产品的门槛 这也是为什么我认为： 我们正在进入一个完全不同的时代 最大的优势，不再是你会不会写所有代码 而是你是否知道应该创造什么，然后利用 AI 更快把它实现 每周都有很多人花 40 个小时，为别人的业务打工，同时告诉自己开发软件太难了 与此同时，一个简单的自动化程序，可以全天候运行，不会疲惫 当然，不是所有 Bot 都能赚钱 也不是所有想法都会成功 但那些现在开始学习如何把想法转化成软件的人，正在获得几年前几乎不存在的优势 真正的机会，不只是 AI 本身 而是从一个普通使用者，变成一个真正的创造者 这才是我看到的最大套利机会 我使用future追踪监控聪明钱的钱包地址 🔗