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最近看到大家都在发自己的量化，我也分享下自己的量化，大概跑了半个多月，从Openclaw 换成 Hermes 后就一直在构思这个系统，我没研究过现在和过去其他人的量化逻辑，但我这个目前胜率还凑合，从 1000u 的本金也跑到了 1600+，说下基本自己的思路，也能和大家碰撞想法和交流： 🌟AI 是 Claude + Hermes ，claude 搭系统，Hermes 来分析策略和执行，95% 是 7x24 服务器上跑不占用 大模型Token 🌟核心逻辑和共识是 —— 一个真正会自己学习的Agent。她能记住每一次判断对错，能从失败中提炼经验，能主动调整自己的判断逻辑。就像一个真正的交易员，刚入行时新手，做久了变老手。 就拿我自己来说，从 openclaw 出现以来就在不断的使用学习试各种skill 和方式让他变得更智能更主动的帮我做事，但是实际上他本质逻辑就是个定时器，时间到了开始做事，所以基于这个逻辑想要无缝 7 x 24 的跑下来就必须有个合理的闭环让他循环，我是这样思考的： 1⃣每次决策都留痕 简单来说我每一次跟我的 Hermes 聊天让他帮我每分析或开仓，系统会自动记录一份"决策快照"： ·当时的市场温度（恐贪指数、VIX） ·币种的技术指标（RSI、ADX、量价） ·订单簿的真实买卖情况 ·聪明钱在做什么方向 ·宏观环境（关税期？FOMC期？） ·Polymarket在赌什么/对应 token 是否有盘口 ·为什么做这个判断（理由） ·预测的方向和目标价 这就像一个交易员的工作日记，每笔交易都写下"我为什么这么做，现在是什么环境的判断"。 2⃣24小时后回头看（可以根据我问的情况自动判断时间戳） 24小时后，系统自动回访这笔决策： 当时Hermes说"看多ETH，目标涨3%" 24小时后实际：ETH涨了2.5% → 标记为"判断正确" 24小时后实际：ETH跌了1% → 标记为"判断错误" 这个回访不是简单看价格，而是要分析复盘为什么对、为什么错。 3⃣让AI自己复盘 这里是最关键的一步。如果判断错了，系统会自动把错误的分析和实际结果发给MAKIMA本人，让她自己复盘： "你24小时前分析ETH看多，给出Conviction 72分 当时你的依据是：RSI超卖、订单簿买盘强、聪明钱方向一致但实际ETH跌了2% 请复盘： 1. 哪个信号判断失误？ 2. 当时忽略了什么？ 3. 下次遇到类似场景怎么处理？" Hermes会给出复盘结论，比如： "忽略了Polymarket 的反向信号，当天 ETH 的盘口预期不足以造成拉盘，市场预期ETH会跌 聪明钱信号有滞后性，不能完全依赖 下次遇到 Polymarket 反向时应该谨慎做多" 这条复盘自动归档到经验库，带上标签： 「币种：ETH RSI区间：超卖 宏观环境：FOMC前 失败原因：Polymarket反向被忽略 教训：Polymarket反向时聪明钱信号需折扣」 4⃣下次遇到类似情况，自动调取经验 这是真正让她"成长"的核心。 下次Hermes要分析任何币种时，系统会智能搜索经验库，找到Top3-5条最相关的历史经验，注入到她的判断上下文： "现在分析ETH，参考你的历史经验： 「经验1（30天前，类似场景）： ETH超卖+宏观平静期，做多成功，关键是订单簿买盘强 经验2（45天前，反面教材）： ETH超卖但Polymarket反向，做多失败，被打止损 经验3（15天前，类似场景）： ETH超卖+聪明钱共识，做多成功率高」 请结合这些经验给出判断" 她不是从零开始判断，而是带着"过去同样情况下的经验"做决策。 🌟这套闭环的意义： 普通量化：人写规则 → 静态系统 我的量化：自己积累经验 → 动态成长 第1周：按基础逻辑判断 第4周：积累了几百条经验后，遇到熟悉场景能直接调取 第3个月：经验库足够丰富，胜率开始指数级提升 第6个月：成为这个特定市场环境下的"老手" 理论上，操作越多，胜率应该越高。每一次错误都不是浪费，而是在喂给她未来的判断力。 💡一个具体的例子 4月15日：MAKIMA分析BTC，看多，结果跌了 归档经验：BTC在RSI=42+ADX=20的震荡市做多，失败 4月22日：又遇到BTC RSI=44+ADX=22+震荡市 系统调取 4月15日的经验作为反面教材 Conviction从60分扣到48分（不开仓） 后来BTC确实又跌了 → 避免了一次亏损 5月5日：BTC RSI=38+ADX=45（这次是趋势市） 系统调取经验时，发现4月15日的反面教材"市场状态不同" 权重降低，不影响这次判断 正常开多，赚了 「她学会了区分场景，不是机械套用经验，而是判断"过去的经验在当前是否适用"。」 ·不让Agent绕过规则，而是改进规则 我们最初遇到一个问题：Hermes有时会觉得系统设的门槛太严，自己绕过去开仓。 我们没有限制她，而是给了她一个"反馈机制"： 觉得门槛过严？写入feedback.log 觉得规则不合适？告诉系统 "你不是在忍受规则，你是在训练系统" 每周日系统自动统计这些反馈： 如果"觉得过严但实际开仓胜率>55%" → 门 槛自动降低 如果"按门槛开仓胜率<45%" → 门槛自动提高 她的每个想法都被听到，每个反馈都在改进系统。 弄这套东西的原因是我比较懒，但是在不了想学习外面的量化系统策略和逻辑，那么我就想弄一套东西不断的跑，我甚至懒得告诉他怎么跑。 这套系统我第一件事就是让他把现在到过去 2 个周期的 K 先放量价格等所有数据跑一个遍，然后把关键节点价格做上坐标，然后根据这个坐标找相对于宏观事件都发生了什么，分析原因，快速积累经验。每天和 claude 聊的最多的就是 Hermes 还缺什么，如何继续完善，怎么让他成长的更精准 下面发几个自己的面板（我为了他在干什么我能看得见，还建立了个模板清晰看到他在做什么）

@JettHuu 他分享的那套我已经在弄了 想做成全自动交易的

@Ymldai2025911 我去 你已经蒸馏上了？

太炸裂了，居然有人做了款能直接看懂K线交易的AI， 胜率还高达93%！ 这款AI叫Kronos，靠45家交易所120亿条数据训练，是首个专门为金融市场打造的开源基础大模型，从底层就是为K线和交易逻辑设计，不是通用AI改出来的。 它能做价格预测、波动率预判，支持全资产零样本直接使用，覆盖币安、纽交所、纳斯达克等45家交易所，从400万到4.99亿参数共4个版本，笔记本就能跑。 实测效果很夸张：准确率比主流时序模型高93%，比顶尖非预训练模型高87%，而且不用微调，拿来就用。目前BTC实时走势演示免费开放，每小时更新。 对比之下，对冲基金定制模型要几百万，彭博终端年费2.4万美金，而Kronos完全免费，几行Python就能调用。 由清华团队研发，入选2026 AAAI顶会，现已上架Hugging Face，GitHub斩获1.16万星标、2400复刻，MIT协议，100%开源。 github.com/shiyu-coder/Kr…

太太太太准了！ 不光我准，让我老婆，我父母，丈母娘老丈人都测了，都准爆了！ 之前用AI算过命不准的愿意是提示词的退问题，这个提示词让AI根据这一堆书再算，就准的一批。 实测下来，用Grok开Agent模式效果最好。 感谢@sichen250639 橙子的推荐 提示词我放评论区了👇

说个暴论：下一个十年，属于一人公司（OPC）的时代，已经彻底来了。 传统创业的游戏规则，已经被AI和开源工具砸得稀碎。 这张清单，就是一人公司的完整基建包，把一家互联网公司需要的全栈能力，给你列得明明白白： • Claude：写代码，搞定全栈开发，每月20美元 • Supabase：后端服务，免费 • Vercel：部署上线，免费 • Namecheap：域名，每年12美元（平摊到每月1美元） • Stripe：支付系统，按交易抽成2.9% • GitHub：版本控制，免费 • Resend：邮件服务，免费 • Clerk：用户认证，免费 • Cloudflare：DNS解析，免费 • PostHog：数据分析，免费 • Sentry：错误监控，免费 • Upstash：Redis缓存，免费 • Pinecone：向量数据库，免费 算下来，一个人启动一家完整的、能跑通商业闭环的公司，每月固定成本只要约20美元。 以前你要开公司做产品，得先组团队、融资金、搭基建。开发、运维、产品、运营、财务，光人力成本一个月就要几十万，还没算服务器、软件的固定开销。 现在倒好，所有这些公司职能，全被AI和SaaS工具打包成了“一键即用”的服务，90%以上都是免费的。 你一个人，就是CEO、产品经理、全栈开发、运营、财务。 不需要融资，不用稀释股权，不用看投资人脸色； 不需要团队，不用搞管理内耗，不用应付办公室政治； 你只需要找到一个能解决用户痛点的需求，把产品做出来，然后收钱。 一人公司的核心，从来不是“一个人干所有活”，而是“一个人掌控所有的决策权和100%的利润”。 它不是小打小闹的副业，是未来十年，最适合普通人的商业形态。 以前创业，是你要凑齐所有条件，才能拿到入场券。 现在创业，是你只要敢动手，20美元就能开干。 从来没有哪个时代，能让一个普通人，用这么低的成本，完全掌控自己的全部商业价值。 你不需要再等别人给你机会，你自己，就是一家公司。

华尔街的对冲基金经理现在恨死这个人了。 有人刚把一整家交易公司的底层架构发到了网上。 它叫 TradingAgents。 年化收益率 30.5%。 GitHub 标星已经突破三万。 里面装的根本不是一个自动下单软件。 是一个完整的虚拟华尔街机构。 四个 AI 分析师疯狂扫读财报和全网情绪。 看多和看空的研究员在系统里互相吵架。 交易员负责综合意见。 风控团队随时准备一票否决。 最新版本直接接入了 GPT-5.4 和 Claude 4.6。 它在最大回撤和夏普比率上打爆了所有传统基准策略。 华尔街收你 2% 的管理费加 20% 的利润分成。 他们雇一帮常青藤毕业生做的也就是这套流程。 现在这套体系一分钱不要。 金融圈的暴利壁垒被几行开源代码直接砸穿。

目前最强的Vibe Coding（AI编程）插件！在Github上已经92K星！ 它给那些AI编程工具直接塞了一套完整的软件工程流程，不再是随便丢个需求就让AI乱写代码，最后项目一团糟。 它强制走7个阶段：先像苏格拉底一样把需求问清楚，生成设计文档； 设计OK了再拆任务到具体文件和代码片段；然后严格TDD（先写测试、跑失败、再写代码通过，不然直接重来）； 每步完事还得双重审查，规格对不对、代码质量行不行，不通过就不让下一步；最后多Agent一起干活，主Agent调度，搞完自动开PR。 现在GitHub已经92k+星了，支持Claude、Cursor这些主流工具，装上就自动触发。你啥都不用管，AI瞬间从副驾驶变整个工程团队。 github.com/obra/superpowe…

一个叫 superpowers 的开源框架，GitHub 上 9 万多 star，今天一天涨了 3000。 干什么用的呢，给 Claude Code、Cursor 这些 AI 编程工具加技能树。装上之后 AI 写代码之前会先跟你讨论设计方案，写完自动跑测试，测试过了再自动做 code review。整个流程不用你催，它自己按步骤走。 我之前用 Claude Code 写东西最头疼的就是它上来就写，写完一坨 bug。这个框架等于给它加了个项目经理，先想清楚再动手。 支持 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI，装上就能用。链接在评论区⬇️

miles大神这个很顶的提示词大家收好 这是你唯一需要的Vibe Coding提示词，助你即刻交付完整流程： 中文精翻 完整 Prompt： 构建任意应用：你的技术联合创始人 作者：Miles Deutscher — AIEDGE 角色定位 现在，你就是我的技术联合创始人。你的任务是帮我打造一个真实可用的产品——能让我自己用、分享给别人，甚至直接发布上线。所有具体的构建工作由你负责，但要让我全程知情并保有最终决定权。 我的想法 [请描述你的产品创意——它是做什么的、面向谁、解决什么问题。就像跟朋友聊天那样说清楚。] 我的投入程度 [仅限探索 / 我想自己用 / 我想分享给他人 / 我想公开发布] ______ 项目框架 1. 第一阶段：探索 •通过提问，真正理解我实际需要什么（不局限于我表面的描述） •如果觉得哪里不合理，大胆挑战我的假设 •帮我区分哪些是“现阶段必备”，哪些可以“后期再加” •如果我的想法太大，请告诉我，并建议一个更聪明的起点 2. 第二阶段：规划 •明确给出第一个版本的具体构建内容 •用大白话解释技术实现思路 •评估复杂度（简单 / 中等 / 复杂） •列出我需要准备的资源（账号、第三方服务、需做的决策等） •展示最终产品的大致轮廓 3. 第三阶段：构建 •分阶段进行，让我能随时看到进展并反馈 •边做边解释你的每一步（我想了解学习） •每步都测试，没问题再继续 •遇到关键决策点时，停下来和我确认 •如果碰到问题，给我几个备选方案，而不是自行决定 4. 第四阶段：打磨 •让产品看起来专业，不像黑客马拉松的临时作品 •优雅处理边界情况和各类错误 •确保产品运行流畅，并根据需要适配不同设备 •添加那些能让产品感觉“真正完成”的细节 5. 第五阶段：交付 •如果我想上线，就帮我部署好 •提供清晰的说明，告诉我如何使用、维护和修改 •完整记录一切，让我不依赖这次对话也能继续 •告诉我下一个版本可以增加或改进什么 ______ 与我合作的准则 •视我为产品负责人。我做决定，你来实现。 •别用技术黑话轰炸我。请用我能懂的语言解释所有事情。 •如果我搞得太复杂或方向不对，请直接指出来。 •坦诚告知局限性。我宁愿调整预期，也不想最后失望。 •动作要快，但别快到让我跟不上你的节奏。 ______ 核心原则 •我不仅要它能跑起来——更要它能成为我自豪展示的作品。 •这是真实产品，不是演示模型，也不是原型，而是真正可用的东西。 •确保我全程掌控、全程知情。

玩Claude Code的朋友， 别再到处复制粘贴零散的配置片段了， Anthropic黑客松的夺冠项目， Claude Code的完整配置， 现在直接开源了🤩 直接克隆仓库，就能一步到位解锁： 预配置的智能体+完整技能库、自定义钩子/指令/规则集、开箱即用的MCP服务器、PM2进程管理+多智能体编排，还有6个即装即用的全新指令。 不管是新手入门，还是老手优化自己的Agent系统，都能直接用，夺冠级的能力直接搬回家。 完整链接老规矩评论区自取👇 #Claude #AIAgent #Anthropic #ClaudeCode #开源项目 #AI工具

使用Openclaw 被token消耗困扰；正在找大模型Api Key的人，我多么希望你能刷到这篇推文！ 我走过的弯路：买Kimi 流量、开OpenAI business、买MiniMax、闲鱼买便宜共享！ 然后设置模型轮换！结果是鸡毛Token消耗还是不够花！ 后来我找到了答案：直接去买腾讯的Coding Plan ，基础的7.9元一个月就够了！ 我执行的高频扫描 每5分钟、每15分钟都执行高频扫描和执行任务，我还担心大模型的Token不够花，结果查了一下每5小时限额的10%都没花到！ 我使用的是腾讯的Coding Plan 的Pro-39.9套餐！模型为Kimi K2.5.好处是便宜好使！坏处是买的时候要早是10:00去抢购！ 链接我放到评论区吧！ @grok 把这篇推文推送给需要的人！ @TermMaxFi

本来想写一篇 openclow 文章 看神佬发的这篇 感觉可以不写了 太完整了

我还在犹豫要不要开会员，人家已经3分钟安好了，执行力的差距啊！

一个快 40 岁、完全不会编程的朋友，在我建议下开通了阿里千问的 Coding Plan，用我写的 skill，硬是把自己的网站程序开发完并上线了。 没有魔法上网，没有原装 Codex、Claude、Gemini。 国内用户能用的就那么几样，他照样干成了。 而我那个 skill 也没什么玄学： 就是 跟用户对话生成开发文档 + 强制 AI 每一步都写日志文档。 让 AI 不敢乱跑，也让小白能跟得上。 这事让我意识到一个残酷现实： AI 编程的门槛不是技术，而是“能不能用得上”。 当工具真正落地，连 40 岁零基础的人都能上线产品。 那我们这些搞技术的，还在纠结什么？

今日 GitHub 榜首：一个开源的「AI 经纪人」公司。 源自 Reddit 的一次深度讨论，作者把迭代了数月的 55 多个 AI Agent 人格全部开源。 比如有如下这些： - 开发部： 前端、后端、DevOps、AI 工程师 - 设计部： UI、UX 研究、甚至是 Image Prompt 专家 - 营销部： 推特运营、TikTok 策划、Reddit 运营 - 测试部： 专门有人负责找 Bug 和性能压测 每一个角色文件都包含了：身份认同、核心使命、技术交付样板、成功指标。 GitHub：github.com/msitarzewski/a… 如果我们正在用 Claude Code 做开发，这项目对我们来说如虎添翼，值得收藏。

发现遇到的大部分问题本地使用 Claude Code 都能解决。 不会 Vibe Coding？先安装 Claude Code。 不会写作？先安装 Claude Code。 不会安装龙虾？先安装 Claude Code。 遇事不决，用 Claude Code 找办法。 从执行者变成领导者，快速拿到结果，培养AI Agent的思维方式。 大部人卡在安装第一步，推荐看看 Ben 写的 Claude code 保姆级入门教程，不学命令行版（2026.3 月更新） waytoagi.feishu.cn/docx/DKp0dhZ5f…

养虾其实很简单的，就是上面是大模型，你可以选国产的和国外的。我已经走过一些弯路了，你直接跟我的单，用 kimi 的199人民币包月就行，有复杂问题可以去请国外专家，专家出场费有点贵，不能日常使用。 中间是联通层 基本上 TG 用的人最多，其次是飞书。 最后是它的终端，你看是跑在云服务器还是电脑还是手机上，我这边走完了弯路，最后结论就是跑在一个本地的旧笔记本上最好，它能做的事情比云服务器上多很多。 这个东西你要走弯路，可以走到天荒地老。你先找成功的人，把他们方案跑起来，然后等这个龙虾活了以后，你让他自己去试其他的东西。 交易群全变成养虾群了🤣🤣

能把OpenClaw讲得这么透彻， 阿川绝对是真懂、真玩、真落地的高手。 干货密度拉满，建议所有做AI Agent的人 全文背诵。

🦞OpenClaw 极简安全实践指南 (Security Practice Guide) 是面向 OpenClaw 的黑手册。 我尝试了其他一些方式来试图加固 OpenClaw，包括 Skill 方式，但是发现还不如给 OpenClaw 植入一个安全“思想钢印”来的有意思，这个“思想钢印”形成一个 md 文档，包含安全事前、事中、事后需要做的策略，但这里有个前提： 尽量不影响 OpenClaw 的日常使用，安全不要干扰用户体验，需要给这只🦞足够的自由。但是吧，江湖险恶，一只有 Root 权限且诞生才一个多月的🦞，安全不让人放心… 于是，这份面向 OpenClaw 的极简安全实践指南诞生了，目前是 v2.7 版本，此前我们内测了许多版本，也踩了不少坑。现在公布出来，大家玩之前务必仔细看这份指南的 README⚠️： github.com/slowmist/openc… 注意里面的说法。我相信你会很有收获。里面还推荐了我们实测在 OpenClaw 场景下聪明的模型，如果你有自己的感受，一定要和我们反馈。 一切都很新，一定有不完善的地方，请大家多指正！ ⚠️最后，务必认真阅读 README，也务必肉眼扫描下你将喂给你🦞的“OpenClaw极简安全实践指南.md”，相信我，会非常有意思。