从零配置链上套利辅助 Hermes Agent 实战指南
本文介绍了如何配置 Hermes Agent 作为链上套利的学习和辅助工具。作者分享了硬件选择、模型配置及部署步骤，并展示了利用 Agent 进行策略回测和数据挖掘的实际案例，旨在帮助读者通过 AI 提升量化交易效率。
相关文档
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。
基于 Hermes 和 Polymarket 构建自学习 BTC 交易代理指南
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。
How to Build an AI Quant Research Team with Claude Code (Full Course)
本文是一篇完整教程，讲解如何将 Claude Code 打造为一个量化研究团队。作者指出单一聊天窗口无法进行诚实的量化研究，缺乏数据、算力、角色分离和记忆四大要素。通过 QuantGPT（基于 MCP 协议的终端工具），AI Agent 可以获得对冲基金级的数据仓库（消除幸存者偏差和前视偏差）、云端回测算力以及固定验证机制。文章详细介绍了如何搭建一个 5-Agent 研究团队：规划者、执行者、质疑者、记录员等角色分工协作，并给出 10 分钟内完成连接的具体步骤，最终让交易策略经受住未见数据的检验。
史上最伟大交易员吉姆·西蒙斯的5个交易经验
文章介绍了文艺复兴科技公司创始人、数学家吉姆·西蒙斯的交易智慧。其旗舰大奖基金自1988年以来年均回报率达66%（费后39%），堪称史上最佳。作者总结出五大交易经验：1）通过历史数据回测量化优势，寻找非随机模式；2）严格遵守交易系统纪律，不随意干预模型；3）交易多元化的流动性标的以获取更多机会；4）无需高胜率也能获得丰厚回报，1:2或1:3的盈亏比配合50%胜率即可盈利；5）盈利交易的普适原则是风险管理、仓位控制和正期望系统的数学基础，关键在于人以纪律执行系统而非被情绪左右。
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。
How to Use Opus 5.5 to Find Winning Trading Strategies 24/7
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。
如何做一个 Trading Agent
文章指出构建 Trading Agent 的核心难点不是下单或找到策略，而是以快于策略衰减的速度生产新假设并用严苛手段证伪假策略。作者拆解了发现、证伪、执行、止损四个环节，介绍统计套利、波动率曲面错价、因子残差、内部人交易信号四类错价目标及其数学模型，并提出扫描层、推理层、编排层、执行层的四层架构：大模型只负责扫描与推理，执行必须用确定性代码。文章还详细阐述了多重检验校正、交易摩擦成本、point-in-time 数据、样本外隔离、硬编码风控与四分之一 Kelly 仓位等工程纪律。
AI 量化交易到底是什么？从回测到真实部署，一篇讲清楚
文章面向零基础读者系统讲解量化交易：量化不是预测未来，而是把交易想法写成明确规则（策略规则化），再用历史数据检验、模拟验证并通过券商 API 执行。作者先解释 K 线、均线、仓位、止损止盈、订单类型、手续费滑点、收益率胜率、流动性等八个基础概念，随后拆解真实量化系统的七个组成部分：行情数据、策略引擎、风控引擎、订单管理、券商接口、数据库日志与监控报警。文中用 Backtrader 对甲骨文数据做了两种相反均线策略的回测，说明样本外测试的重要性，并给出从本地环境搭建、回测、模拟盘、券商 API 接入、风控监控到极小资金上线的六阶段部署路线。最后指出 AI 分两层接入：作为开发研究助手（最实用），以及作为系统中的 AI 模块处理非结构化信息。
养成系私人助理 Hermes｜从入门到榨干
本文是 Nous Research 开源个人 AI Agent Hermes 的深度配置教程。作者从私人助理定位出发，介绍了 Hermes 的核心能力：通过 /learn 学习资料生成技能、后台复盘积累经验、旧会话检索、子任务委派与审阅等。文章对比了 Hermes 与 Grok Bot 的差异，强调 Hermes 在模型自选、数据自主掌控和可迁移性上的优势。教程涵盖各平台安装与模型接入步骤、工作区目录规划、.hermes.md 资料管理约定、工具集按职责开启、Firecrawl 网页服务配置等最优设置，并预告后续将分享 5 个私人助理实用 Skill 及海外玩家的生活场景 AI 用法。
从零成为 Hermes Operator 与自动化架构师（完整课程）
这是一篇面向零基础用户的 Hermes Agent 完整教程，分为八个阶段，从安装运行、连接模型与工具网关，到配置 Telegram 等消息通道、赋予工具与记忆能力，再到设计自动化工作流、搭建多 Agent Bot 团队、使用子代理与定时任务，最后覆盖可靠性优化、成本控制、调试与扩展。文章详细对比了本地机器、Hermes Cloud 和 VPS 三种部署方案的优劣，并给出具体命令和配置步骤，帮助读者最终实现 trigger、research、decide、act、save、wait 的全自动多智能体工作流。
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。
