程序员新手勇闯量化交易:如何用 Python 脚本跑通网格策略
文章作者分享了一名程序员利用 Python 从事量化交易的经历。文章指出程序员在编写代码、调用 API 和理解数据结构方面具备天然优势,并详细解读了网格交易、DCA、套利等核心概念。作者重点强调了手续费和滑点对收益的影响,推荐了零 Maker 费率的交易所 MEXC,并利用 CCXT 库实现了自动化策略。同时,作者分享了过拟合、延迟和风控方面的实战教训,建议新手从模拟盘起步,重视风控和数据分析。
文章作者分享了一名程序员利用 Python 从事量化交易的经历。文章指出程序员在编写代码、调用 API 和理解数据结构方面具备天然优势,并详细解读了网格交易、DCA、套利等核心概念。作者重点强调了手续费和滑点对收益的影响,推荐了零 Maker 费率的交易所 MEXC,并利用 CCXT 库实现了自动化策略。同时,作者分享了过拟合、延迟和风控方面的实战教训,建议新手从模拟盘起步,重视风控和数据分析。
文章用程序员熟悉的视角通俗解释了量化交易基础并分享了实用的实战踩坑经验,行文流畅且具时效性,但本质是夹带 MEXC 推广链接的软文,缺乏深度的底层逻辑分析与创新策略。
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。
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。
文章剖析加密货币套利策略的常见风险:网格策略在单边行情中会不断积累多空仓位导致爆仓;马丁策略在持续下跌时仓位指数增长、保证金耗尽;成交量大不代表盘口有人接盘,极端行情下做市商可能瞬间撤单引发连环清算。文章以Hyperliquid上trade[XYZ]合约为例,详解预言机价格、标记价格、成交价格的差异,休市时内部定价的平滑机制,以及2026年7月WTI周末价格发现边界的限制案例,并强调做每个新标的前必须重新检查价格规则、强平依据和退出流动性。
本文介绍了如何使用卡尔曼滤波器构建自适应的配对交易策略。文章首先指出静态对冲比率在配对交易中的缺陷,然后详细解释了卡尔曼滤波器的数学原理和实现代码,包括状态方程、观测方程以及预测-更新过程。最后,文章提供了一个完整的Python实现,包括策略类、信号生成和回测功能,展示了卡尔曼滤波器如何动态调整对冲比率以适应市场变化。
Auto-Quant 是一个允许 Agent 自动构建和迭代量化交易策略的最小原型,灵感源自 Karpathy 的 Auto-Research。文章介绍了该项目的背景、测试效果及详细的运行教程,包括环境配置、使用 Claude Code 启动 Agent 的方法,以及如何监控实验进度。该项目证明了 LLM 在受约束的沙盒环境中具备进行高质量自主量化研究的能力。
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。
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。
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。
本文系统介绍 MCP(模型上下文协议)的概念、架构与应用场景,并以 ESP32 小智 AI 为载体提供 MCP 接入实战教程。文章首先将 MCP 比作 AI 的 USB-C 接口,讲解客户端-服务器架构及个人助理、自动编码、智能家居控制等应用;随后分别说明开源版小智服务端(xiaozhi-esp32-server)和官网版接入 MCP 的前置条件与配置步骤;最后手把手演示如何基于 FastMCP 开发自定义 MCP 工具(如天气查询),涵盖项目结构、通信管道、工具注册与配置管理等完整流程,帮助开发者拓展 AI 的能力边界。
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。
本文是 Agent 开发入门系列的实操篇,教读者用 88 行 Python 代码实现一个最小化的 Supervisor(主管)智能体。Supervisor 本身不干活,只负责拆任务、派活给手下 worker(coder 和 tester)、并验收汇报。文章对比了子智能体、智能体团队与 Supervisor 三种模式的差异,详细讲解了 agent_loop 循环、工具定义、delegate 派活机制、上下文隔离等核心概念,并给出完整可运行的代码、环境配置步骤、运行示例及常见坑点说明,最后引导读者扩展更多 worker 角色。