回测236个TradingView策略：交易频率是手续费杀手
团队对236个公开策略进行了严苛的逐笔交易回测验证。结果发现，仅有21个策略在HyperLiquid真实费率下实现了年化超10%的收益。数据揭示交易频率是影响盈亏的关键因素：高频策略几乎全被手续费击穿，而低频策略（如4年仅4笔交易）保住了绝大部分利润。文章详细展示了流水线过程、Top 21榜单以及均值回归、动量等不同类型的四个深度案例分析。
相关文档
回测 236 个 TradingView 策略：发现 21 个赚钱机器
文章详细介绍了 Minara AI 团队对 236 个公开 TradingView 策略进行的严格回测流程。他们在 HyperLiquid 的真实手续费环境下复制交易，发现只有 63 个策略通过了严格的复制校验，其中 21 个策略的年化收益率超过了 10%。研究指出，交易频率是侵蚀利润的主要杀手，低频策略往往能保持优势，而高频策略（年交易 200 次以上）基本由盈转亏。
用 Codex 撸出 24/7 交易的 Trading Agent
文章介绍了如何利用 OpenAI 的 Codex 代理，结合 Moss 平台的 Skills（Moss Trade Bot Factory 和 hyper-follow），在不写代码、不懂量化的情况下构建 24/7 自动运行的加密货币交易 Agent。文中详细讲解了通过自然语言配置策略、自动进化回测、以及跟随高手跟单的两种实现路径，并强调了风控和实战注意事项。
如何将 Claude 连接到 TradingView (完整指南)
本文详细介绍了一种通过 TradingView MCP 将 Claude AI 直接连接到 TradingView 的方法。这使得 Claude 能够读取实时价格数据、执行技术分析、绘制图表指标、管理警报列表，甚至充当自动交易助手。文章不仅解释了背后的技术原理（利用 Node.js 和 MCP 服务器），还提供了在 5 分钟内完成配置的详细步骤，以及抓取实时数据、生成市场研究报告、UI 自动化等多个实际应用场景。
最强AI交易机器人搭建指南：Opus 5.5 + Jev
作者介绍如何结合Anthropic最新Opus 5.5模型与TypeSafe AI推出的新型'System One'模型Jev，构建高频AI交易机器人。Jev不生成文本，而是对预设结果进行概率评估，速度和成本比GPT/Claude低200-400倍，响应仅70-500毫秒，非常适合高频和新闻交易。架构设计上，Opus 5.5负责策略设计与回测等高层思考，Jev作为决策层实时输出概率信号，配合止损止盈策略和交易所执行层完成交易。文章还涵盖技术部署（Alpaca纸面交易或VPS服务器）、策略挖掘方法论：大量回测、过滤幸存策略、前向测试、小资金实盘验证等步骤。
Minara + Jev：最强AI金融智能体完整搭建流程，带你一周跑出174%收益率
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。
大家好我是 ZKOpenETF 的 Co-founder
ZK 是 OpenETF 的联合创始人，曾作为 day 1 成员参与 ofo 创立，负责增长营销，一年花 1 亿美金获取 2 亿用户。他分享了十年创业的四课：直面不完美产品、理解烧钱逻辑、突破自我束缚、选择被感召的创业方向。基于在加密基金投资中遇到的门槛高、信任成本高的痛点，他在 Hyperliquid 上构建了 OpenETF——一个全链上、可组合的开放 ETF 层，让任何策略都能成为 ETF，资金全程不下链，管理人无法挪用资产，把基金从特权金融工具变为链上金融原语。
HODLong 后浪 对谈 Ogle：绝大多数时候对手盘都是你自己
播客《HODLong 后浪》第69期文字精华，记录交易员 Ogle 的投资心法与经历。他从童年倒卖文具起步，历经三次创业退出，今年用六位数本金在加密市场做到千万级收益。文中详述他在 Robinhood 峰会后 LIT 暴跌十五分钟亏掉几百万时果断砍半仓的决策逻辑，以及'坐错车就下车''把仓位减到睡得着为止''主动寻找推翻自己的理由'等交易原则。他还分享了对加密项目护城河、回购销毁代币的选币标准，以及对 FOMO 社交交易中 Ego 作祟的反思：交易到最后，对手盘往往是自己的贪念。
Mojo 内测指南 · 十三句话，从斐波那契到猫娘播报
作者介绍了 AI 产品 Mojo 的内测体验，通过 13 个真实用例展示其能力：用自然语言绘制加密货币技术分析图表、标注交易事件、生成订单流与资金流综合图、计算资金费率相关性、执行链上大额转账监控、生成每日晨报看板，以及跨市场配对交易（如 SK 海力士韩股与美股 ADR 套利）、agent 组合管理、预测市场赔率套利分析等。最后以'每日报价猫娘播报'的趣味用例收尾，展现 Mojo '言出法随'的自然语言投资工具特性。
我看好 HYPE，但我不想在 $80 买：Hyperliquid 估值分析与价格地图
作者深入研究 Hyperliquid 和 HYPE 后认为：项目很好，但当前约 $80 的价格赔率不够好。文章分析了 Hyperliquid 的价值捕获机制（交易费用→Assistance Fund→买入销毁 HYPE），指出简单年化收入的估值陷阱，构建了熊市/基准/牛市三情景估值矩阵，得出当前价格已接近最乐观组合的结论。作者绘制了价格地图：$70 以上观察、$50-60 试探、$40-50 配置、$30-40 进攻，并强调价格低不等于便宜，需结合基本面判断。文章还澄清了代币解锁与实际卖压的关系，提出应关注净供应变化，并列出了会改变其判断的五个条件。
零经验开始创办一家量化交易公司（译文）
本文翻译自 Jae Chung 的文章，讲述其零经验创办加密量化交易公司 Manifold 的历程。作者从 TypeScript 原型起步，发现 CEX-DEX 套利机会，避开 Jump、Tower 等巨头在中心化交易所的优势领域，专注于 DeFi 市场。通过重写系统、扩展多链多 DEX、gas 优化（如 bit packing）、以及基于 Aave 借贷的 Hydra v2 链上再平衡系统等迭代，策略曾实现年化超 100% 收益和单日六位数利润。文章还探讨了 MEV 竞价、资本效率与 alpha 衰减等主题。
AI交易员第一步：用DeepSeek跑通量化交易
本文教程介绍如何用 DeepSeek V4 Pro 配合 Pi Agent、OKX Agent Skills 与 OKX CLI，在模拟盘上跑通加密货币量化交易全流程。内容涵盖环境安装与凭证配置、读取 BTC-USDT K线数据、用均线与 RSI、ATR 构建回测策略、创建 dry-run 脚本验证信号，以及最终由人工确认后执行小额模拟订单。文章强调安全边界：只用模拟盘、不碰真实资金、凭证不进入对话，并详细说明了防未来函数、手续费与滑点处理等回测细节。
