量化日记之策略分享
作者分享量化交易心得,指出策略难以分享的原因,并系统梳理了七大交易流派:基本面派、技术分析派、量化交易派、事件驱动派、情绪与行为金融派、主观趋势派和套利派,分析各自优缺点与常见误区。强调程序化不等于量化,多数交易者是混合流派。作者认为交易本质是概率游戏,并揭露量化行业乱象,警惕马丁策略包装的骗局。结合AKE币走势,介绍自己的趋势与波动网格结合策略思路,坦承尚未成功但方向可能成立,强调长期生存比短期盈利更重要。不构成投资建议。
作者分享量化交易心得,指出策略难以分享的原因,并系统梳理了七大交易流派:基本面派、技术分析派、量化交易派、事件驱动派、情绪与行为金融派、主观趋势派和套利派,分析各自优缺点与常见误区。强调程序化不等于量化,多数交易者是混合流派。作者认为交易本质是概率游戏,并揭露量化行业乱象,警惕马丁策略包装的骗局。结合AKE币走势,介绍自己的趋势与波动网格结合策略思路,坦承尚未成功但方向可能成立,强调长期生存比短期盈利更重要。不构成投资建议。
系统梳理交易流派与量化常见误区,框架清晰易读且时效性强,但策略细节和个人体系尚未成功,缺乏可直接落地的参数与验证结果,观点多为常识性总结。
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。
文章详细介绍了 Minara AI 团队对 236 个公开 TradingView 策略进行的严格回测流程。他们在 HyperLiquid 的真实手续费环境下复制交易,发现只有 63 个策略通过了严格的复制校验,其中 21 个策略的年化收益率超过了 10%。研究指出,交易频率是侵蚀利润的主要杀手,低频策略往往能保持优势,而高频策略(年交易 200 次以上)基本由盈转亏。
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。
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。
作者老K回应质疑其卖PUT(现金担保期权卖方)策略风险的言论。他解释自己从不裸卖,只做现金担保,行权价放得远且慎重选标的,两年多从未被行权接货,认为相比直接买股票,SP接货成本更低、风险更小,并列举段永平卖PUT收200多万美金的例子。文中还谈及美联储加息25bp及鹰派信号、将股票仓位降至五成应对风险、长期看好加密货币与AI(认为AI将智能变成可复制生产要素,进度不足10%),以及分享策略的初衷是给退休生活找目标。最后提问孩子写作业依赖AI(豆包)该如何看待。
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。
本文是链上套利共学系列的一次周会记录,内容涵盖 Taoli Tools 跨所对冲工具的配置实操、TUT 等山寨币极端行情中'吃资金费率'策略导致爆仓的复盘、爆仓后'捡尸体'机会的识别方法、链上稳定币兑换与废弃协议折价赎回等机会。会议强调资金费率与价差可能双赚也可能双亏,赔付不是风险控制,公开机会衰减快,自动化应先做监控与模拟而非直接自动交易,形成七点共识与后续实践方向。
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。