本文是一篇实操教程，介绍如何利用 Claude Opus 5.5 构建个人化的市场分析终端。作者指出普通 AI 聊天机器人回答行情问题时数据陈旧、缺乏来源和时间戳，而解决之道在于为模型提供带来源和时间戳的实时数据。文章提供两条路线：一是通过 Minara 应用快速上手，选择 Opus 5.5 模型进行实时行情问答和每日自动化监控；二是使用 Claude Code 从零搭建本地终端，通过 CLAUDE.md、brief.md、state.md、log.md 四个文件建立规则与记忆，配置免费或付费数据源，并设置安全规则确保未经确认不执行任何交易。课程还涵盖持仓晨检、涨跌归因、历史回测、告警推送及四周进阶计划。
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。
文章介绍如何利用 GPT-6 Astra 与 Minara 两个 AI 工具，零成本系统学习金融知识，避免被'喊单'和付费课程割韭菜。作者提出'核对链'方法：Minara 负责行情与公司数据，GPT-6 Astra 负责把财报和策略翻译成白话，关键数字须回到原始来源核对。内容涵盖金融知识地图（资产、成交、数据、仓位、成本、绩效）、工具安装配置、多角色研究分工（协调员、研究员、执行设计员、风险审查员）、团队章程模板，以及用假想交易演示仓位计算、费用与止损的完整教学流程，强调只读研究、不连接交易账户、每个数字都要有时间和来源。
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。
Minara 宣布策略合伙人计划开放申请，面向交易内容创作者、社区主理人及交易者，旨在让创作者将交易判断转化为可展示、可验证并可带来收入的策略。入选者可获得官方实盘启动资金（利润归创作者、亏损无需补偿）、内容合作费用、专属手续费返佣、策略分成及官方推广支持。申请者无需编程或量化经验，只需真实交易经验和清晰交易逻辑，AI Strategy Engine 可协助完成策略转化与回测。可通过 Strategy Wizard 申请表或 Discord 提交申请。
本文介绍了 Minara Strategy Studio，一个旨在让大众都能使用量化交易的 AI 平台。传统量化交易需要编写代码、回测、调优和部署，通常只有机构具备完善的基础设施。Minara 打破了这个流程，提供自然语言输入生成策略代码、即时回测、AI 分析优化以及一键部署实盘的全闭环工作流。平台目前处于内测阶段，未来还将支持策略发布与跟随交易功能。
