我把 OKX接入了我的 AI 交易系统
作者将 OKX 的加密货币数据接入自研量化系统，利用其免 Key API 降低了数据获取成本。文章对比了传统股市与币圈数据的差异，并探讨了 OKX 在 AI Agent 钱包和代币化美股方面的布局，认为链上可验证的业绩是未来方向。
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用数据库的语言讲透区块链：从链上模型到 OKX AI 交易工具
文章面向有编程经验的开发者，用数据库的类比讲透区块链核心概念：链是一个只能追加、不可篡改的数据库；钱包只是存密钥的容器，资产记录在链上账本中；转账是带签名的写请求，Gas 是写入计价与排队机制；智能合约是部署上链的公开代码。作者总结了链与普通数据库的四大区别：写入付费、不可回滚、代码即规则、没有管理员。最后以 OKX 开源的 MCP 工具为例，介绍如何让 AI Agent 安全接入交易所 API，并给出从查行情到模拟盘的上手路径。
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。
AI交易员第一步：用DeepSeek跑通量化交易
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就算为了赚钱！每个人也该拥有一个 Web3 钱包！
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用 Codex 撸出 24/7 交易的 Trading Agent
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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。
Minara Strategy Studio: 让量化交易普及化的 AI 平台
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。
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。
The Biggest Hack in Crypto History That Never Happened
一家安全公司的AI Agent在XRP Ledger（市值940亿美元的第五大加密货币）中发现了一个潜伏近十年的严重漏洞：攻击者可通过链式利用两个低危漏洞，单笔交易铸造18万亿枚XRP，为总供应量的184倍，风险规模远超史上最大加密黑客攻击。公司通过XRPL漏洞赏金计划披露，Ripple团队三天内完成紧急修复并发放25万美元最高赏金，这是迄今AI Agent独立发现漏洞所获的最大赏金。文章指出AI让老旧漏洞的发现成本大幅降低，攻击者与防御者都可用同样工具，唯有防御方尽快采用这些工具才能保持优势。
OKX x Kraken x Starryblu新加坡银行卡入金保姆级攻略（可过Claude+ChatGPT订阅）
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Mojo 新手使用指南
作者以内测用户视角详细测评了 Mojo——一个集快讯、聊天、行情监控于一体的加密货币 AI Agent 助手。文章介绍了网页端界面布局、资产页与 Agent 任务管理功能，并通过四轮实际问答进行验证：比较多币种 K 线指标（RSI、ATR）、构建市场拥挤度评分、用假数据演练复杂提醒规则等。总体评价：Mojo 中文交互友好、多资产表格整理快、缺数据时能明确告知，但存在数字错误、多余无据解释、数据导出未完成等问题，适合当作研究初稿助手，复杂自动化仍需人工核查。
How to Use GPT-6 Astra to Find Profitable Trading Strategies 24/7
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。
