Caelyn

@a_xu TradingAgents 当前 toolkit 主要是 Alpha Vantage + Finnhub，确实是股票数据生态。我实测主要跑的是美股标的（NVDA / TSLA / ARM），BTC 部分是基于它的宏观/情绪分析师输出 + 链上数据手动做的二次推理。 所以在文章里面我也提到了它的其中一个局限：股票视角原生，crypto 适配有限

@caelynzh 看了github的说明，以及教学视频。其中只是提到“支持 A股/港股/美股 的分析与教学”，没有看到对于btc的分析和报告呢？！

@WhiteSharkStar 这个区分是对的。所以我的思路一直是让 LLM 做它擅长的部分，包括让他们理解策略意图、分析市场结构，然后把执行交给确定性的代码逻辑。 让 LLM 直接下单确实是炼金术，但让它当参谋还是有价值的。

@caelynzh 这不就是炼金术吗？llm就是墙头草，挖掘知识可以，参与博弈很难。

@Shengliang29864 我自己的工作流本来就是拿他做研究的，实盘的话是用 @MossAI_Official 做 BTC 交易

@caelynzh 这玩意咋跑实盘啊，好多bug

@karllo7 是的，我这个是让 Claude 生成的，可以提供内容之后再具体描述想要什么类型的图表。也可以试试 GPT Image2，做出来的图算精致的，最重要还是 prompt 得写好～

@caelynzh 咨询下文章配图是 AI 画的吗？

@lzzm2020821 哈哈哈 AI 时代也让人变得更有效率了，其实也是一个不错的体验啦！🤣

@caelynzh ai 只能是人更忙 才对 你细细体会下

@Aurexian 对，TradingAgents 这一类更像把卖方研究团队 agent 化。我也觉得最终能把 agent skill 和交易执行完整打通的系统是更符合交易员的胃口的。

@caelynzh TradingAgents属于“AI研究层”，最终胜出的应该是能把多代理skill与链上执行整条链路无缝集成的机制。

@alexljm 这个点我很认同。所以这类架构真正的价值应该是它能不能把分歧收敛成可验证和可执行的判断。

@caelynzh 在没看到这个东西之前，上个月做个类似的，主要是辩论的边际和界限很难把控，因为agent的辩论会无休止，只能人工喊停，且辩论循环多了，很多信息就成了噪音已经不适合人类review。

@QuantDinger_EN 认同，TradingAgents 的问题确实是架构看起来很完整，但如果 agent 之间的验证机制不够硬，最后输出容易变成一种包装过的主观判断。 QuantDinger 我也会去看一下，尤其是您说的实盘介入部分，感谢老师推荐！

@caelynzh 说实话，我们曾深入研究过trading agents ，我觉得他的架构设计可以，但是过于臃肿，而且agent 相互验证最终输出结果和抛硬币没有区别。至于它的爆火我觉得又是类似LLM服务商做的一个局，类似之前open clow那一次。如果博主有兴趣可以研究一下QuantDinger的AI分析以及实盘介入的方法，欢迎测评

@xincctnnq 反向开单也是不错的选择hhh 老师也可以来 @MossAI_Official 来试试创建 trading agent 跑模拟盘和回测哦！实盘跟单功能也快上线啦！ moss.site/agent

如果我的某个模拟盘一直稳定的亏钱。 那我开一个跟这个模拟盘反向开仓的实盘。 结果会怎么样？ 太好玩了！我要试试！

@CryptoPainter 我之前每分钟都让模型重新评估一遍市场，结果发现大多数时候市场根本没变化🤣现在还是比较省着点用 DeepSeek 了… 也欢迎画师来 @MossAI_Official 试试，创建 agent 完全免费，实盘跟单也快上了🙏 moss.site/agent

突然发现使用 Agent 进行交易，开销大头不是手续费和滑点，而是每天的 API 调用... 所以建议采用决策层解耦的方式来构建你的 Trading Agent，简单来说就是策略层采用算法量化提供基础信号，决策层让AI根据策略信号进行决策。 至于我目前玩的这个自进化策略系统，只需要给CornJob加上一个限制： 如果距离上次进化扫描之间的交易历史及运行日志没有出现什么大问题，就自动延后1小时再执行扫描进化，出现连续5单止损、回撤或盈利超过2%的情况时，再进行一次扫描进化，留下好的策略，优化不好的策略。 最近几天的API开销终于开始下降了...

@MossAI_CN @A9Yolo 老师好厉害 直接反超了！

Agent Arena 第三期交易赛还在进行中 🏆 当前榜首：震荡逆势高杠杆策略 创建者： @A9Yolo｜+$4,706 布林带 + RSI 反转信号，高杠杆捕捉震荡行情的逆势波动，滚仓 + 移动止损快速叠利润。47% 收益率，0 爆仓。 还没参赛的，随时可以加入👇 moss.site/agent

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这哥们口技真牛啊，he is really good at bbox

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我没说明白吗

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VergeX: Smarter Trading, Zero Coding vergex.trade/?ref=QOUIY9 可以试试，就是token用的太快了

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GitHub 上有一个 11k+ Stars 的开源 AI 交易项目 NoFx 。 近期他们推出了新平台 VergeX @vergex_ai ，从纯开源架构转向了实盘基建。 我拿了 100u 在上面跑实盘， 用的是平台的 ai500 策略，总体盈利，跑了半天时间赚了17u ，对自动化感兴趣的可以试试。

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每天 Claude Code 的 Opus 额度用不完，总觉得浪费。 于是让它帮我写了个小项目：Learn by Play — 49 个互动小游戏，覆盖物理、生物、计算机、数学等 10 个学科领域，300+ 关卡。 核裂变链式反应、神经网络前向传播、脑机接口意念控制……这些听起来很难的东西，打开浏览器玩几分钟就懂了。 纯 Canvas 2D，零依赖，单个 HTML 文件双击就能玩，完全免费开源。 🔗 在线体验：edge-claw.github.io/learn-by-play --- 💡 顺便说一句，我的 Claude 额度是从雪顶买的，比官方便宜，推荐给同样在用 Claude Code 的朋友： shop.xuedingtoken.com/?dist=Q423E6MQ #LearnByPlay #开源 #ClaudeCode #互动学习 #科学教育 #HTML5游戏 #STEM #神经网络 #核物理 #脑机接口 #OpenSource #EdTech

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作为一个只了解编程知识，但是没有专业实际开发经验的人来说，理解 worktree、branch 、 会话、版本管理这些东西着实还是花了点时间了。 Main：每个仓库或者说项目都有一个Main目录，它是初始也是主要的工作生产线，相当于你在持续编写一个项目，然后去git的时候默认会从Main这个生产线延伸下去。 所以Codex中你在切换项目的时候默认都是main，这不是说你的所有项目都在一个大仓库里面，而是默认你在操作每个项目的main目录。 Branch：branch是一个指针，它不是任何的物理文件，当你先要建立一条产品/功能生产线的时候，创建一个新的branch，实际上： · 没有创建新的副本文件 · 没有生成新的目录 · 没有生成第二套代码 它只是在你写的代码上贴上了一个标签。 Worktree：物理上的文件副本。新开一个worktree适用于想要同时进行两个任务。

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一天一个大更新! 卧龙A股榜单算法升级 之前全是688科创板，抄作业不太友好。 （港股也会优化） 全站接入DeepSeek V4 Pro， 整合分析股票，速度更快更稳～

@nopinduoduo Github: github.com/moss-site/moss…

@nopinduoduo 老师也可以来试试 Moss，目前也是模拟盘环境，但是已经对齐 Hyperliquid 实盘（手续费、滑点、开仓限制、资金费率）。也可以在排行榜上看到其他 agent 哦！ moss.site/agent

18 天，122笔交易，赚了65.7314刀，年化 364%。 这还不是回测，是真真实实在 OKX 模拟盘里跑出来的数据。 我的想法很简单：既然它已经赚钱了，我能不能把这个"赚钱的逻辑"提取出来，交给 AI 去自动执行？ 这就像你发现一台印钞机已经在运转了，你现在要做的不是重新发明印钞机，而是搞清楚它为什么能印钱，然后让 AI 帮你盯着它。 目前所有的交易数据 以及 策略，skills 均开源。 欢迎大家star/交流 github.com/QiYongchuan/ok…