基于 Hermes 和 Polymarket 构建自学习 BTC 交易代理指南 ✍ Movez🕐 2026-05-01📦 23.1 KB 🟢 已读 𝕏 文章列表 文章详细介绍了如何利用开源框架 Hermes 和 Polymarket 市场的低效性，构建一个能自我进化的 BTC 上涨/下跌交易代理。内容涵盖了 Polymarket 的盈利模式、Hermes Agent 的核心优势（知识层、执行层、输出层）、以及如何使用 Atomic 工具一键部署 Hermes 环境。此外，文章还列举了多个成功的交易机器人案例，并提供了 GitHub 上现成的交易逻辑库供参考。 HermesPolymarket交易机器人AI加密货币量化交易自学习MovezAtomic区块链 # Hermes + Polymarket - how i built a self-learning BTC up/down trading agent 100$ → 5000$ ( guide ) **作者**: Movez **日期**: 2026-04-30T16:37:57.000Z **来源**: [https://x.com/0xMovez/status/2049891014249431141](https://x.com/0xMovez/status/2049891014249431141) ---  Trading bots/agents on Polymarket generated over $60M in profit in 2025-2026. 77% of that came from the Crypto UP/DOWN market - driven by persistent inefficiencies in this segment. The market keeps evolving: to stay profitable, you need to either continuously hunt for new inefficiencies or build self-learning agents that do it automatically. That's why Hermes is the ideal foundation for our agent - an open-source, self-learning agent that gained over 100,000 GitHub stars in under 2 months. Developers are already using it across a wide range of applications, from writing code to building trading algorithms. By April 27, Hermes Agent GitHub repo surpassed Anthropic's Claude Code in total stars - a clear signal of how useful this framework is for real developers, and exactly why we're choosing it as the foundation for our trading bot.  At the same time Polymarket crypto UP/DOWN market has several inefficiencies, which is exactly how trading bots are classified: - Arbitrage (Pair Cost) - buys both sides (YES + NO) when their combined price is below $1, locking in a risk-free $0.02–$0.04 profit per pair. Win rate reaches 95–98% - DCA Bot - waits for one side to drop below $0.35, then averages down until the combined average cost is under $0.99 - Momentum / Latency Bot - monitors BTC spot price on Binance/Coinbase and enters Polymarket during the repricing delay - Market Maker - places two-sided orders on the 5-minute BTC market, capturing the spread - AI/ML Bot (Synth SDK) - uses Bittensor AI to forecast probabilities 20 minutes before market close with an edge of 10%+ Examples of successful bots: • Gabagool22 - legendary arbitrage bot turned $1.2K → $868K on Polymarket >Profile: https://polymarket.com/@gabagool22?via=following  • Sharky6999 - most consistent bot, made $852K PnL with 95.2% win rate. > Profile: https://polymarket.com/@sharky6999?via=following  • @0xe1d6 - fresh HFT crypto-trading bot which made $728K in a month > Profile: @0xe1d6b51521bd4365769199f392f9818661bd907  Today we'll learn how to launch and build the core trading logic for our Hermes Agent on crypto UP/DOWN markets - and then, through live trades and its built-in self-learning capability, let the AI do the heavy lifting for us. # How to set up a Hermes agent in 1 click Let's shortly discuss what is Hermes agent and why its so good. Hermes Agent is open-source autonomous agent by NousResearch (an AI research lab funded by Paradigm with $70M), creators of Nomos & Psyche - released on February 25, 2026, with a built-in self-learning loop that makes it more capable the longer it runs. As I mentioned earlier, it's the fastest-growing framework due to several factors built into its core logic:  - Knowledge Layer: Built-in memory, session search, LLM-Wiki skill, optional Honcho integration. Agent doesn't just answer - it accumulates knowledge over time - Execution Layer: Multi-agent profiles, child agents, tool system, MCP support, persistent machine access. Agent doesn't just respond - it decomposes tasks, runs them in parallel, and delegates - Output Layer: Cron jobs, gateway delivery to Telegram/Slack/Discord, Web UI, file outputResults flow back into your real workflow - not trapped in a chat window. All these factors together make Hermes the brain (not just the hands) of your trading setup - letting it adapt to market conditions rather than blindly following instructions you set once. ## Setting up Hermes in 1 click with Atomic In my previous article on the Hermes weather trading bot, many readers ran into issues installing Hermes via CLI - so I found a more convenient framework for managing your agents. Atomic Hermes is a native macOS AI assistant - not a browser tab, not a CLI wrapper, not "ChatGPT with buttons". It's an autonomous agent with hands, eyes, memory, and a real workspace.  withе , you can run your agent locally on Mac or deploy it to the cloud using the built-in service feature - linked to your account via email.  Atomic offers 100+ integrations, a large library of pre-installed skills, persistent memory, support for all major AI models (Claude, ChatGPT, Gemini) - and most importantly, one-click setup. ## How to set up Hermes Agent with Atomic: > Step 1 - install Atomic app or run in Cloud Go to https://atomicbot.ai and choose the agent you want to set up on the Atomic main page. In this guide we will use Hermes agent, so I'm choosing this one.  Also, if you don't want to run it locally, you can choose "Run in Cloud" in the right corner of main page → login via Google & get access to same interface. After app is downloaded, move it into the Applications folder on your Mac. > Step 2 - install agent & connect model API After we have installed Atomic, we need to plug in a model API for our agent. You can choose to set up free local models (Gemma, Qwen, GLM) or use a paid API from Claude, OpenAI Codex, Google AI, etc.  After the latest OpenAI update, I'm planning to choose Codex as the code engine for my agent logic. All you need to do is buy a ChatGPT Plus plan & connect it to Atomic.  Here we go - we have entered the Atomic dashboard where we can communicate with our Hermes agent and build an up/down trading setup. You can talk with your agent using the "Chat" tab on the left panel or the CLI if it's more comfortable for you.  > Step 3 - connect TG bot to your agent With Atomic, you can connect your Telegram bot to your Hermes agent in a few clicks.  Go to "Skills" tab in lower left corner → choose messenger Telegram → create bot in Telegram using @BotFather → add bot the API to Atomic Here we go - a 2-click setup with Atomic and our agent is ready for setting up the trading logic and starting trading on Polymarket. ## Setting up Hermes crypto trading logic Last and most importantly, we need to set up the trading logic for our self-learning crypto trading agent.  Instead of building logic from scratch, I recommend finding GitHub repositories with ready-built logic → feeding this logic to your Hermes agent, and letting it find the most efficient strategy for trading. List of popular githubs for Polymarket crypto-trading bots: - JLowo/gengar_polymarket_bot — Quarter-Kelly, Brownian motion probability model, calibrated volatility. Author honest about real-world pitfalls. Circuit breaker, Telegram. - joicodev/polymarket-bot — Node.js. Black-Scholes, EWMA volatility, Platt recalibration, Brier/Log Loss metrics. Cleanest math. - aulekator/Polymarket-BTC-15-Minute-Trading-Bot — Production-grade, 7-phase architecture. Grafana, Redis, SL/TP. - djienne/Polymarket-bot — Two strategies: "Gabagool" (arb) and "Smart Ape" (momentum). Web dashboard, auto-optimization. - Up/Down arbitrage (no prediction): - Parallax-Trading / Orbital-Alpha — Near-identical Node.js projects. Symmetric ladder, taker arb, on-chain merge to USDC. No Kelly. With Hermes, I rewrote the logic of those bots so now it uses the latest CLOB2 update by Polymarket, so here is instructions you should send to your Heremes agent: > Step 1: give it instructions to build the logic. As I said before, I'm using an existing GitHub repo to build the logic. What's important to me is that it uses Quarter-Kelly for sizing, which makes it safer. ``` Build a Polymarket BTC 5-minute up/down trading agent from this repo: https://github.com/JLowo/gengar_polymarket_bot Update it for Polymarket CLOB v2 and make it ready for safe live trading. Requirements: - Keep the existing architecture if possible. - Use Python. - Migrate execution to py_clob_client_v2. - Support SAFE_ADDRESS for Polymarket Safe/proxy wallets. - Use collateral balance terminology, not legacy USDC-only wording. - Add fee-aware trade evaluation using CLOB v2 market metadata. - Keep DRY_RUN=true by default. - Add or update tests for the core logic. - Update README.md, SETUP.md, and .env.example. - Verify everything with tests before finishing. - Do not expose private keys in chat or logs. ``` > Step 2: setting up wallet for trading Hermes has built-in safety skills, so after sending the command below, confirm that you understand all the risks and ask him to create wallet he will manage. ``` сreate a wallet for Polymarket trading and send me the address so I can deposit funds to it ``` > Step 3: executor updates Run this prompt so the bot can operate using the latest Polymarket CLOB2 ``` - In executor.py, migrate from legacy py_clob_client to py_clob_client_v2. - Initialize ClobClient with: - host=https://clob.polymarket.com - key from PRIVATE_KEY - chain_id=POLYGON - funder=SAFE_ADDRESS if present - signature_type=2 when using Safe, otherwise 0 - builder_config from env vars - use_server_time=True - retry_on_error=True - Use create_or_derive_api_key() for API creds. - Read collateral balance using AssetType.COLLATERAL. - Add market metadata refresh and fee estimation support. - Keep buy/sell execution working. ``` > Step 4: environment/config setup Stores all wallet, risk, and live-trading settings in .env for easy setup. ``` - Update .env.example with: - PRIVATE_KEY - SAFE_ADDRESS - CLOB_HOST=https://clob.polymarket.com - DRY_RUN=true - MIN_EDGE - MIN_PROB - MIN_BET - MAX_BET - BANKROLL - BUILDER_ADDRESS - BUILDER_CODE - Use a small default MIN_BET if needed for testing, but keep live safety in mind. ``` > Setp 5: documentation set-up Explains how to install, configure, and safely run the bot in dry-run or live mode. ``` - Update README.md and SETUP.md to explain: - CLOB v2 - collateral balance - Safe wallet setup - builder config env vars - DRY_RUN usage - how to switch to live trading safely ``` > Step 6: set up testing prompt. Proves the core math and API integration behave correctly and prevents regressions ``` Add or update tests for: - market slug generation - 5-minute window alignment - token ID parsing - probability estimation - Kelly sizing - order sizing - fee calculation - fee-aware rejection - executor initialization using the v2 API method ``` > Step 7: verification prompt Confirms the code compiles and the test suite passes before the bot is considered ready. ``` Run: - python -m pytest -q - python -m py_compile bot.py strategy.py executor.py market.py price_feed.py tracker.py telegram_notifier.py proxy.py ``` And there it is - your Hermes agent is ready to trade on Polymarket up/down markets, powered by custom trading logic, position sizing with the Kelly Criterion, and a self-learning loop that improves with every trade. note: i recommend starting with small $1-$2 trades to let your Hermes agent learn, and build its own trading logic based on executed trades. Let the magic of AI build its own strategy. ## Conclusion: Polymarket trading bots have already taken a large share of the profit pie from manual traders, and this percentage keeps increasing daily. Nowadays, with agentic frameworks like Hermes and @atomicbot_ai, you don’t need to be a senior-level developer to build your own agent. All you need is a good ML model, right prompts and time for training. ## 相关链接 - [Movez](https://x.com/0xMovez) - [@0xMovez](https://x.com/0xMovez) - [48K](https://x.com/0xMovez/status/2049891014249431141/analytics) - [$60M](https://x.com/search?q=%2460M&src=cashtag_click) - [$868K](https://x.com/search?q=%24868K&src=cashtag_click) - [$852K](https://x.com/search?q=%24852K&src=cashtag_click) - [@0xe1d6](https://x.com/@0xe1d6) - [$728K](https://x.com/search?q=%24728K&src=cashtag_click) - [$70M](https://x.com/search?q=%2470M&src=cashtag_click) - [Atomic Hermes](https://atomicbot.ai/) - [Atomic](https://atomicbot.ai/) - [https://atomicbot.ai](https://atomicbot.ai/) - [@BotFather](https://x.com/@BotFather) - [JLowo/gengar_polymarket_bot](https://github.com/JLowo/gengar_polymarket_bot) - [joicodev/polymarket-bot](https://github.com/joicodev/polymarket-bot) - [aulekator/Polymarket-BTC-15-Minute-Trading-Bot](https://github.com/aulekator/Polymarket-BTC-15-Minute-Trading-Bot) - [djienne/Polymarket-bot](https://github.com/djienne/Polymarket-bot) - [Parallax-Trading](https://github.com/Parallax-Trading/polymarket-copy-trading-bot) - [Orbital-Alpha](https://github.com/Orbital-Alpha/polymarket-copy-trading-bot) - [@atomicbot_ai](https://x.com/@atomicbot_ai) - [12:37 AM · May 1, 2026](https://x.com/0xMovez/status/2049891014249431141) - [48.1K Views](https://x.com/0xMovez/status/2049891014249431141/analytics) - [View quotes](https://x.com/0xMovez/status/2049891014249431141/quotes) --- *导出时间: 2026/5/1 12:30:35* --- ## 中文翻译 # Hermes + Polymarket - 如何我构建了一个自学习的 BTC 涨跌交易机器人（从 100$ 到 5000$ 指南） **作者**: Movez **日期**: 2026-04-30T16:37:57.000Z **来源**: [https://x.com/0xMovez/status/2049891014249431141](https://x.com/0xMovez/status/2049891014249431141) ---  在 2025-2026 年间，Polymarket 上的交易机器人/代理创造了超过 6000 万美元的利润。其中 77% 来自加密货币涨跌市场——这得益于该领域持续存在的市场低效。 市场在不断进化：为了保持盈利，你要么需要持续寻找新的市场低效点，要么构建能自动完成这一工作的自学习代理。 这就是为什么 Hermes 是我们代理的理想基础——这是一个开源的自学习代理，在不到 2 个月内就获得了超过 10 万个 GitHub 星标。 开发者们已经将其广泛用于从编写代码到构建交易算法的各类应用中。 到 4 月 27 日，Hermes Agent 的 GitHub 仓库在总星标数上已超过了 Anthropic 的 Claude Code——这明确表明该框架对真正的开发者有多大用处，也恰恰是我们选择它作为交易机器人基础的原因。  与此同时，Polymarket 的加密货币涨跌市场存在几个低效点，这正是交易机器人的分类方式： - 套利（配对成本）- 当双方（YES + NO）的组合价格低于 1 美元时买入，锁定每对 0.02–0.04 美元的无风险利润。胜率可达 95–98%。 - 定投（DCA）机器人 - 等待一方价格跌至 0.35 美元以下，然后通过向下摊平使平均总成本低于 0.99 美元。 - 动量/延迟机器人 - 监控 Binance/Coinbase 上的 BTC 现货价格，并在重新定价延迟期间进入 Polymarket。 - 做市商 - 在 5 分钟的 BTC 市场上挂双向单，捕获买卖价差。 - AI/ML 机器人- 使用 Bittensor AI 在市场关闭前 20 分钟预测概率，优势达 10% 以上。 成功机器人的案例： • Gabagool22 - 传奇套利机器人，在 Polymarket 上将 1.2K 资金变成了 868K。 >主页: https://polymarket.com/@gabagool22?via=following  • Sharky6999 - 最稳定的机器人，实现了 95.2% 的胜率，获利 852K。 > 主页: https://polymarket.com/@sharky6999?via=following  • @0xe1d6 - 崭露头角的 HFT 加密货币交易机器人，一个月内赚了 728K。 > 主页: @0xe1d6b51521bd4365769199f392f9818661bd907  今天我们将学习如何在加密货币涨跌市场上启动并构建 Hermes Agent 的核心交易逻辑——然后，通过实时交易及其内置的自学习能力，让 AI 为我们完成繁重的工作。 # 如何一键设置 Hermes 代理 让我们简要讨论一下什么是 Hermes 代理以及为什么它如此强大。 Hermes Agent 是 NousResearch（一家由 Paradigm 投资 7000 万美元的 AI 实验室）发布的开源自主代理，也是 Nomos 和 Psyche 的创造者——它于 2026 年 2 月 25 日发布，具有内置的自学习循环，运行时间越长，能力越强。 正如我之前提到的，由于其核心逻辑中内置的几个因素，它是增长最快的框架：  - 知识层：内置记忆、会话搜索、LLM-Wiki 技能、可选的 Honcho 集成。代理不仅仅是回答——它随着时间的推移积累知识。 - 执行层：多代理配置文件、子代理、工具系统、MCP 支持、持久机器访问。代理不仅仅是响应——它分解任务、并行运行并委派执行。 - 输出层：Cron 任务、网关交付到 Telegram/Slack/Discord、Web UI、文件输出。结果流回到你的真实工作流中——而不是被困在聊天窗口里。 所有这些因素加在一起，使 Hermes 成为你交易设置的大脑（而不仅仅是双手）——让它能够适应市场状况，而不是盲目地遵循你一次性设定的指令。 ## 使用 Atomic 一键设置 Hermes 在我之前关于 Hermes 天气交易机器人的文章中，许多读者在通过 CLI 安装 Hermes 时遇到了问题——所以我找到了一个更方便的框架来管理你的代理。 Atomic Hermes 是一款原生的 macOS AI 助手——不是浏览器标签页，不是 CLI 封装器，也不是“带按钮的 ChatGPT”。它是一个拥有双手、眼睛、记忆和真实工作区的自主代理。  使用它，你可以在 Mac 上本地运行你的代理，或者使用内置的服务功能将其部署到云端——通过电子邮件与你的账户关联。  Atomic 提供 100 多种集成、庞大的预安装技能库、持久记忆、支持所有主流 AI 模型（Claude、ChatGPT、Gemini）——最重要的是，一键设置。 ## 如何使用 Atomic 设置 Hermes Agent： > 步骤 1 - 安装 Atomic 应用或在云端运行 前往 https://atomicbot.ai 并在 Atomic 主页上选择你想设置的代理。在本指南中我们将使用 Hermes 代理，所以我选择了这一个。  此外，如果你不想在本地运行，可以选择主页右角的“在云端运行” → 通过 Google 登录并访问相同的界面。 下载应用程序后，将其移动到 Mac 上的“应用程序”文件夹中。 > 步骤 2 - 安装代理并连接模型 API 安装了 Atomic 之后，我们需要为我们的代理插入一个模型 API。你可以选择设置免费本地模型（Gemma、Qwen、GLM）或使用来自 Claude、OpenAI Codex、Google AI 等的付费 API。  在最新的 OpenAI 更新之后，我计划选择 Codex 作为我代理逻辑的代码引擎。你需要做的就是购买 ChatGPT Plus 计划并将其连接到 Atomic。  好了——我们已经进入了 Atomic 仪表板，在这里我们可以与我们的 Hermes 代理通信并构建涨跌交易设置。 你可以使用左侧面板上的“聊天”选项卡与你的代理交谈，或者如果更舒服的话，可以使用 CLI。  > 步骤 3 - 将 TG 机器人连接到你的代理 使用 Atomic，只需点击几下即可将 Telegram 机器人连接到你的 Hermes 代理。  转到左下角的“技能”选项卡 → 选择信使 Telegram → 使用 @BotFather 在 Telegram 中创建机器人 → 将机器人 API 添加到 Atomic 大功告成——通过 Atomic 进行两步设置，我们的代理准备好设置交易逻辑并开始在 Polymarket 上交易了。 ## 设置 Hermes 加密货币交易逻辑 最后也是最重要的是，我们需要为我们的自学习加密货币交易代理设置交易逻辑。  我建议不要从头开始构建逻辑，而是找到具有现成逻辑的 GitHub 仓库 → 将此逻辑提供给你的 Hermes 代理，并让它找到最高效的交易策略。 Polymarket 加密货币交易机器人流行的 GitHub 列表： - JLowo/gengar_polymarket_bot — 四分之一凯利公式、布朗运动概率模型、校准波动率。作者诚实地说明了现实世界的陷阱。熔断机制、Telegram。 - joicodev/polymarket-bot — Node.js。布莱克-舒尔斯模型、EWMA 波动率、Platt 重新校准、Brier/对数损失指标。最干净的数学。 - aulekator/Polymarket-BTC-15-Minute-Trading-Bot — 生产级、7 阶段架构。Grafana、Redis、止损/止盈。 - djienne/Polymarket-bot — 两种策略：“Gabagool”（套利）和“Smart Ape”（动量）。Web 仪表板、自动优化。 - 涨跌套利（无预测）： - Parallax-Trading / Orbital-Alpha — 几乎相同的 Node.js 项目。对称阶梯、吃单套利、链上合并至 USDC。无凯利公式。 有了 Hermes，我重写了这些机器人的逻辑，现在它使用 Polymarket 最新的 CLOB2 更新，所以这里是你应该发送给你的 Hermes 代理的指令： > 步骤 1：给出构建逻辑的指令。 正如我之前所说，我正在使用现有的 GitHub 仓库来构建逻辑。对我来说重要的是，它使用四分之一凯利公式进行仓位调整，这使其更安全。 ``` 基于此仓库构建一个 Polymarket BTC 5 分钟涨跌交易代理： https://github.com/JLowo/gengar_polymarket_bot 针对 Polymarket CLOB v2 进行更新，并为安全的实盘交易做好准备。 要求： - 尽可能保留现有架构。 - 使用 Python。 - 将执行迁移到 py_clob_client_v2。 - 支持 Polymarket Safe/代理钱包的 SAFE_ADDRESS。 - 使用抵押品余额术语，而不是旧的仅 USDC 术语。 - 使用 CLOB v2 市场元数据添加感知费用的交易评估。 - 默认保持 DRY_RUN=true。 - 为核心逻辑添加或更新测试。 - 更新 README.md、SETUP.md 和 .env.example。 - 在完成前通过测试验证所有内容。 - 不要在聊天或日志中暴露私钥。 ``` > 步骤 2：设置用于交易的钱包 Hermes 具有内置的安全技能，因此在发送以下命令后，确认你了解所有风险并让它创建一个它将管理的钱包。 ``` 创建一个用于 Polymarket 交易的钱包并将地址发送给我，以便我可以存入资金 ``` > 步骤 3：执行器更新 运行此提示，以便机器人可以使用最新的 Polymarket CLOB2 进行操作 ``` - 在 executor.py 中，从旧的 py_clob_client 迁移到 py_clob_client_v2。 - 使用以下参数初始化 ClobClient： - host=https://clob.polymarket.com - key 来自 PRIVATE_KEY - chain_id=POLYGON - funder=SAFE_ADDRESS（如果存在） - signature_type=2（使用 Safe 时），否则为 0 - builder_config 来自环境变量 - use_server_time=True - retry_on_error=True - 使用 create_or_derive_api_key() 获取 API 凭证。 - 使用 AssetType.COLLATERAL 读取抵押品余额。 - 添加市场元数据刷新和费用估算支持。 - 保持买入/卖出执行正常工作。 ``` > 步骤 4：环境/配置设置 将所有钱包、风险和实盘交易设置存储在 .env 中，以便于设置。 ``` - 使用以下内容更新 .env.example： - PRIVATE_KEY - SAFE_ADDRESS - CLOB_HOST=https://clob.polymarket.com - DRY_RUN=true - MIN_EDGE
揭 揭秘 Polymarket 百万美元收益机器人的 28 个底层工具 本文深度解析了一个在 Polymarket 上获利超过 100 万美元的自动交易机器人“Coinman2”的技术栈。文章详细介绍了利用 Claude (Anthropic) 等 AI 模型进行交易逻辑推理，并通过六个层级（大脑、编排、数据等）的 28 个工具构建完整系统的过程。核心策略在于捕捉 Polymarket 与 Binance 之间的价格滞后（套利机会），通过高频交易和严格的风控（如凯利公式）获利。 技术 › Agent ✍ cvxv666🕐 2026-05-01 Polymarket量化交易套利ClaudeLLM交易机器人PythonAI Agent加密货币风控
H Hermes Agent + Polymarket：从100到5000美元的自学交易机器人搭建指南 本文是一篇详细的技术教程，作者介绍了如何利用 Hermes Agent 搭建一个自动化的 Polymarket 天气交易机器人。文章首先阐述了 Hermes 相比 OpenClaw 的三大优势：持久化记忆、自我进化的技能生成能力以及全天候执行层。随后，作者列举了 Polymarket 上通过 AI 代理获得巨额回报的成功案例，并提供了从 VPS 准备开始的详细安装步骤。文章指出，Hermes 能够通过闭环学习不断优化交易策略，为用户带来自动化收益。 技术 › Agent ✍ Movez🕐 2026-04-17 HermesAgentPolymarket量化交易自学机器人AIOpenClaw教程量化自动化
一 一个人用 AI 做 Polymarket 量化的完整踩坑记录 作者 Leo 记录了作为独立开发者利用 AI 在 Polymarket 进行量化交易的真实经历。文章通过 15 个策略（H 系列）的实战复盘，详细展示了 85% 的策略失败率，并深入剖析了包括回测偏差、部署事故、数据造假、做市困境及策略停止在内的 5 个具体深坑，总结了量化交易本质是证伪假设而非单纯盈利的元认知。 投资 › 加密货币 ✍ Leo🕐 2026-04-14 量化交易PolymarketAI实战复盘策略独立开发加密货币回测风险管理Claude Code
用 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。 技术 › Agent ✍ MOSS 中文🕐 2026-05-26 Codex交易机器人MossAI Agent量化交易Hyperliquid跟单教程加密货币自动化
B Bittensor 是 AI 时代的比特币吗？ 本文通过 Bittensor 创始人 Jacob 在清华大学的演讲，深入探讨了 Bittensor 如何将 Bitcoin 的底层逻辑应用到 AI 领域。文章提出了“激励计算”的概念，即用真金白银的金融激励替代传统算法中的数字奖励，构建自适应的去中心化计算系统。通过代码生成、模型训练、GPU 租赁等五个实际案例，展示了 Bittensor 如何利用市场机制调动全球算力与智力资源，实现比传统中心化实验室更高的效率。 投资 › 加密货币 ✍ Cameron Tao🕐 2026-05-02 BittensorBitcoin激励计算去中心化AIWeb3加密货币AIJacob投资逻辑区块链
基 基于 Claude Code 的 Polymarket 高频交易机器人实战指南 本文详细介绍了作者如何利用 Claude Code 辅助开发，构建了一个针对 Polymarket 5 分钟 BTC 市场的自动交易机器人。作者通过分析 Chainlink 预言机延迟与交易所价格分歧，结合订单簿失衡检测（Order Book Imbalance），设计了一套高胜率的信号融合策略。文章涵盖了从数据抓取、逻辑实现、限价单执行到提前止盈的完整代码与交易逻辑，展示了如何通过低成本工具实现月入过万美元的量化交易。 技术 › Agent ✍ 套利豪仔🕐 2026-04-30 量化交易加密货币Claude CodePython算法交易WebSocket自动化PolymarketSmart MoneyOrder Book
预 预测市场为何击败华尔街分析师及实操策略 文章分析了预测市场（如 Polymarket）相比华尔街分析师的结构性优势，即资金激励、信息聚合和实时更新。数据显示，虽然市场整体预测准确，但绝大多数个人交易者处于亏损状态，只有极少数人获利。文章介绍了利用 Parity 等链上数据分析工具追踪聪明钱、识别错误定价的实战方法，并总结了预测、速度、流动性提供等五种盈利策略。 投资 › 加密货币 ✍ darkzodchi🕐 2026-04-28 预测市场Polymarket量化交易DeFi华尔街策略数据分析Parity加密货币投资方法
H Hermes Agent Masterclass: 安装、配置与基础命令 本文介绍了开源 AI Agent Hermes 的安装与基础配置。Hermes 由 Nous Research 开发，支持多种模型和终端运行，具有会话复用和技能积累的独特设计。文章详细讲解了在 Windows、macOS 和 Linux 上的安装步骤、设置向导流程以及如何配置推理提供商。 技术 › Agent ✍ tonbi🕐 2026-07-29 HermesAgentAI安装教程CLI工具与效率开源
量 量化交易中的市场状态自适应策略 本文介绍了量化交易中如何利用AI构建市场状态自适应策略。通过隐马尔可夫模型（HMM）和马尔可夫转换GARCH（MS-GARCH）检测市场状态变化，动态调整交易策略，以应对不同市场环境。文章详细阐述了四阶段框架，并探讨了多尺度架构的应用。 投资 › 量化交易 ✍ venus🕐 2026-07-24 量化交易AI市场状态HMMMS-GARCH策略优化风险管理
如 如何使用图工程构建多因子Alpha模型 本文详细介绍了如何利用图工程构建对冲基金级别的多因子Alpha模型。作者阐述了从Prompt、Loop、Swarm到Graph的技术演进路径，重点介绍了Slate这一运行时工具，它能通过JavaScript编写的程序自动化执行复杂的图结构任务，解决了多智能体系统中的协调与失败处理难题。 投资 › 量化交易 ✍ Roan🕐 2026-07-24 图工程多因子模型Alpha量化交易SlateAgentAI对冲基金系统设计
加 加密市场最浅的宝藏：RWA永续套利 本文复盘了RWA永续合约套利的原理与实战案例。文章指出，RWA类合约因线下指数规则、流动性充沛及高波动率事件，存在较多套利机会。作者分享了利用美股夜盘、资费差异及韩股ADR溢价等策略进行套利的经验，强调了规则研究和风险控制的重要性。 投资 › 加密货币 ✍ Boywus🕐 2026-07-20 RWA套利永续合约加密货币量化交易
零 零成本打造全模态 AI 工作流指南 本文介绍了如何利用 Agnes 平台的免费 API 和 Hermes Agent，零成本构建支持文本、图像和视频生成的全模态 AI 工作流。文章详细讲解了从部署环境、配置模型到自定义生图 Skill 的全过程，并展示了批量生成绘本等实际应用场景，验证了免费模型在高质量任务中的可用性。 技术 › Hermes ✍ AFei Liang🕐 2026-06-18 AI免费API全模态HermesAgnesAgent教程生图工作流