🏷️ 策略回测

我是如何从18天赚65刀的模拟盘中，一步一步提取出Agent交易策略？（附开源skills）

本文详细记录了作者利用AI（GPT、Claude、Codex）从模拟盘交易数据中反向提取量化交易策略的全过程。作者首先在模拟盘中实现了年化364%的收益，随后通过多模型交叉验证分析历史成交记录，剥离出核心的“震荡网格”盈利逻辑。在此基础上，作者构建了一套包含趋势监控、参数生成和风险控制的自动驾驶交易系统，并最终在OKX实盘上线。文章展示了AI在金融策略研发中的强大能力，并附带了完整的开源代码与数据。

回测236个TradingView策略：交易频率是手续费杀手

团队对236个公开策略进行了严苛的逐笔交易回测验证。结果发现，仅有21个策略在HyperLiquid真实费率下实现了年化超10%的收益。数据揭示交易频率是影响盈亏的关键因素：高频策略几乎全被手续费击穿，而低频策略（如4年仅4笔交易）保住了绝大部分利润。文章详细展示了流水线过程、Top 21榜单以及均值回归、动量等不同类型的四个深度案例分析。

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。