作者介绍了将 Minara 与 Jev 两个 AI 工具组合搭建金融交易智能体的完整流程。Minara 提供行情数据、Funding、OI、Smart Money、回测和执行等一体化金融基础设施，Jev 负责实时判断做多、做空或等待。工作流为：实时数据 → Jev 判断 → Minara 回测验证 → 风险过滤 → 执行。作者用 100U 本金在 7 天内跑出 174% 收益，强调 Jev 提出判断、Minara 验证策略是否有 Edge 的互补机制，展示了完整 AI Trader 的雏形，并计划后续分享搭建方法与配置。
本文详细介绍了如何使用 Claude Opus 5.5 结合 Minara AI 平台，搭建一个全天候运行的量化交易策略研究体系。作者将 Opus 5.5 定位为'研究分析师'，凭借其 100 万 token 上下文和强推理能力负责阅读、研究、编写策略代码；Minara AI 则作为'交易大厅'提供实时数据、回测实验室、钱包与自动执行。文章提出八阶段循环框架：扫描、假设、编码、回测、风险审查、模拟盘、实盘、复盘，并逐一讲解 Harness、Chat、Strategy Studio、Autopilot 等核心功能的使用方法，强调模型推荐、人工批准的安全原则。
作者评测了AI金融平台Minara，指出常见AI Trading工具只给分析建议，而实际交易中的查数据、定策略、回测、执行仍需自己完成。Minara定位为AI-native金融操作系统，接入50+实时金融数据源确保数据可信，支持策略市场、自然语言生成策略回测（含手续费、滑点、Funding建模）、模拟交易与Autopilot自动化监控，覆盖加密货币、股票、黄金外汇市场，帮助新手完成从研究到执行的完整交易流程，实现Run Your Own Wall Street。
本文介绍如何利用 AI 工具 Minara 进行金融交易，涵盖看市场、研究标的、制作提醒工具、策略回测与自动执行等场景。作者以通俗易懂的方式，展示了普通人无需编程即可通过自然语言完成从行情分析到策略部署的全流程，并建议按看市场、深挖标的、做提醒、策略回测、再考虑执行的顺序入门。
本文介绍如何利用 OpenAI 于 2026 年 9 月发布的 GPT-6 Astra 构建 24/7 自动发现盈利交易策略的 AI Agent，将过去量化对冲基金（如文艺复兴科技）需数百万美元搭建的策略发现流水线成本降至每月约 300 美元。文章详解四大市场错误定价来源：统计套利（Ornstein-Uhlenbeck 均值回归）、波动率曲面错配（Heston 模型）、因子分解异常（Fama-French 五因子残差 alpha）与内部人信号检测（集群买入 Cluster Score）。作者为后端开发者 Roan，专注系统设计、高频执行与量化交易系统。
本文详解币安于2026年8月发布的 Agent OS，一套通过官方 MCP 将 Claude Code、Cursor 等 AI 工具安全连接到币安市场数据、账户与交易能力的标准化基础设施。文章介绍了 Agent OS 的定义、能力边界、与 API/Skill/钱包/x402 的区别，并给出从零连接的实操教程：添加官方 MCP 端点、完成授权、创建隔离的 Agentic 子账户，以及从只读行情到小额现货的渐进式测试流程。同时强调最小权限原则、执行前确认、紧急停止等安全机制，指出金融 Agent 的核心难点在于治理而非接口。
本文基于最新研究论文，解析了Polymarket预测市场中利用NegRisk Adapter进行无风险套利的「NO回收」策略。作者指出，通过低价收集NO资产并重新组合转换，可实现高资金周转率的做市套利。随着AI编程工具的普及，普通人也能利用Codex或Claude Code开发专属的只读库存优化器，降低策略开发门槛。尽管当前套利利润正在被市场压缩，但这种将AI辅助编程应用于量化交易的方式极具启发性。
文章作者分享了一名程序员利用 Python 从事量化交易的经历。文章指出程序员在编写代码、调用 API 和理解数据结构方面具备天然优势，并详细解读了网格交易、DCA、套利等核心概念。作者重点强调了手续费和滑点对收益的影响，推荐了零 Maker 费率的交易所 MEXC，并利用 CCXT 库实现了自动化策略。同时，作者分享了过拟合、延迟和风控方面的实战教训，建议新手从模拟盘起步，重视风控和数据分析。
