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。
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。
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。
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。
文章详细介绍了 15 个专为加密货币交易员设计的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，涵盖了链上数据、市场行情、预测市场、新闻情报及记忆辅助等五大类别。作者分享了如何利用这些工具将 Claude 从聊天机器人转变为不知疲倦的分析助理，并展示了将这些 MCP 整合到 Claude Code 中的具体工作流，包括晨间简报生成、鲸鱼异动监控及多交易所资金费率比对等实战场景。
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。
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。
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。
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。
本文详解币安于2026年8月发布的 Agent OS，一套通过官方 MCP 将 Claude Code、Cursor 等 AI 工具安全连接到币安市场数据、账户与交易能力的标准化基础设施。文章介绍了 Agent OS 的定义、能力边界、与 API/Skill/钱包/x402 的区别，并给出从零连接的实操教程：添加官方 MCP 端点、完成授权、创建隔离的 Agentic 子账户，以及从只读行情到小额现货的渐进式测试流程。同时强调最小权限原则、执行前确认、紧急停止等安全机制，指出金融 Agent 的核心难点在于治理而非接口。
作者将排行榜上三个30天收益为正的链上地址的成交逐笔重算，扣除吃单手续费后发现三人成交层均为负（−1,634、−627、−976）。其中一人收益来源是4,484美元返佣入账，成交只是获取返佣的成本。文章指出跟单的错误在于抄的是可见的行为，而赚钱的是不可见的结构（账户等级、规模、返佣资格），并给出跟单前三行自查清单：曲线是否扣费、成交层是否为正、收益来源是否可复制。
