段小波(Bob Duan)

量化交易的工具链终于有救了！ 搞量化的都懂那种痛苦——AI分析一个软件、写策略一个软件、回测再换一个、实盘又得接第三方，来回折腾到怀疑人生。 QuantDinger这个开源项目直接把这些全塞进一个平台： ① 描述交易想法，AI自动生成Python策略代码 ② 改完代码直接回测，不用换工具 ③ 回测完一键上实盘，全程不离开平台 支持加密货币、美股、外汇多个市场，自带多用户管理和告警通知。数据、API密钥、策略代码全本地存储，Docker一键部署，想搭私有化交易平台的冲就完了。 🔗 github.com/brokermr810/Qu…

缠论我写好了，更新到网站里技术模型-缠论，wall-street-skill.com 用图解和最简单的语言帮你理解缠论。 缠论是我18年学过由缠中说缠创造的技术分析，我们当时有个聊天群，叫学缠论的人叫缠断吊，主要是嘲讽他们，每一个走势都要画线段，嘲讽学缠论学到走火入魔的人，太纠结每一个走势，反而会让自己陷入困境，缠中说缠是很牛逼人物，我很尊敬也很佩服。 你们可以去学习一下，这套技术分析很牛逼，所有技术分析都有相通之处，缠论的一买和一卖就是大暴跌的底或者大爆拉的顶，缠论的二买就是波浪的二浪，缠论里的中枢就是区间震荡。 千万不要陷进去，画出每一段的走势去分析什么笔，什么分型，要追求模糊的正确，不要追求走势一定要完美，有时候市场不这样走也是一种走势必完美。

给 duckdb 补了 8 张表(~27 万行):databento 扩 COMEX 回 2011 · Binance BTC 现货 2017+ · Yahoo VIX 1990+ · CNN F&G · FRED 7 序列 · FX · funding · stablecoin。顺手修 3 bug(prepend 动态 MIN / 空串 double / DefiLlama endpoint)。 #duckdb

同一天的 volatility ratio,peak=1.38 elevated / median=0.96 normal。regime 判断必须先锁口径。「这个指标是多少」不是问题,「你取的哪个时刻的值」才是。写 spec 先写口径定义,不然下游各自解释。 #量化

搭了 10 张交互式决策卡:6 感知(ratio/ADX/事件/情绪/4 维)+ 4 决策(止盈止损/仓位/过夜仓/Kelly)。双模式:拖滑杆学,FFT 3Q 决策。FastAPI + spec JSON 驱动,加新卡只写 JSON + 小段 HTML。 #工程

决策卡的真定位不是学习辅助,是「自动化前的必经期」。quiz 记忆→应用太慢,直接自动化有暗坑。半手动拖滑杆让你应用中内化,再配 FFT 模式作 3 秒退出路径。三步走:拖卡 → 抽 FFT → 自动。 #交易 #决策

用 AI 做了份 regime 学习 PPT,本地实测 10/23 锚点不成立(43% 偏差)。不是 hallucinate,是我 prompt 里的示意值被忠实照填。AI 组装的学习材料必须本地实证,否则示意会被内化成事实。#AI协作

还在愁 claude 的无差别kyc 而不敢升级 那你可以试下claude的这个接口 返回 not_required 就放心升级，不会跳 其它就别升了 不然先准备好黑叔叔

对抗"见异思迁"的两层机制： - 大主题容器：稳定存 DB，每天扫一遍防遗忘 - Spotlight：临时写文件，1-3 个防散 主题化比事件日记强。 探索新东西不再是"开小差"， 而是"这个主题下的子调查"。 范畴给了，连续感就有了。 #生产力 #注意力管理

RAVE 代币暴涨 6000% 是纯操纵剧本： 前 10 钱包持 98% 供应。 内部把币存到交易所 → 制造砸盘假象 → 诱空 → 撤回。 空头 $37M 被清算。 没真实催化剂，零售就是退出流动性。 小市值 pump 永远小心，先看钱包集中度。 #加密货币

SQLite 没有 ON UPDATE 自动时间戳。 但很多人以为 PostgreSQL 有——其实也没。 MySQL 才是独家。 今天给 50 张表批量加了 INSERT/UPDATE 触发器 + 新加坡时区。 所有 skill 零修改， created_at/updated_at 自动维护。 一劳永逸。 #SQLite

以前我把所有上下文都喂给一个 Claude session。 越喂越糊，AI 跟着我的错误判断一起自洽。 现在反过来：让新开的 session 只读 沉淀好的文档。 发现的"真问题"比老 session 多得多。 单 session 依赖越深，幻觉越重。 #AI协作

量化策略跑了 1088 轮，发现 edge 不明显。 仔细一看，不是策略没用——是不同 regime 下 edge 方向相反，混在一起互相抵消。 先做 regime 分类器，再做策略层。 顺序反了就是瞎忙。 #量化交易 #regime

讨论 regime 一直在看 ATR, 直到想通: ATR 和 ADX 是正交维度。 ATR 测波动幅度 (是不是 shock) ADX 测趋势强度 (trending vs ranging) 用 ATR 判断"是不是趋势" = 错用工具。慢牛期 ATR 保持 1.0, 规则说 NORMAL, 实际持续单向打爆均值回归。 完整 regime 要 4 维: 波动/趋势/事件/情绪。 #regime #ATR

和 AI 协作有 3 个时间尺度, 错配就坑。 短: session 内强制自己先输出再问 AI, 24h 不再查同一主题。 中: 跨 session 必写双层 pre-flight (总览+当前 Phase), 新 session 不用读历史就能接上。 长: 判断逻辑代码化, 不然模型降智你的知识全毁。 三层都要做。 #AI协作

跑了 1088 个回测, top 结果 $34K, 看着香。 拉时间分布: 70% 利润都在 2026-03 美伊战争月 (油涨 41%)。剔掉这一个月, 20 个 top 里 7 个变亏。 对高 PnL 的第一反应, 不是"发现 alpha", 是"拉时间分布"。 石油战争月里任何均值回归策略踩到都能看起来赚钱。 #量化 #regime

优化了一版，使用 OKX Agent Trade Kit 代替了 6551 因为 OKX 这个功能免费的，对你没有看错，免费 能实现以下功能： 1. 抓聪明钱/大户信号 2. 抓新盘/妖币早期链上活跃 3. 抓 OKX 热榜/讨论热度 4. 给这些链上币补价格、成交、持币人数等细节 这种东西 OKX 竟然免费提供，真是活菩萨啊

@01MetaMan 哦哦 好 回头看看

@dybwall 这个alpha方向是对的，但还需要深入研究

今天用 Claude Code 搭了一套 Strategy Runner 自动交易框架： TSMOM 时间序列动量策略 → K11 仓位公式自动计算 → Binance Testnet 自动下单（含 bracket order 止损止盈）→ SQLite 记录每笔信号和盈亏。 纯 Python 标准库，不依赖 pandas/numpy，一个小时跑通完整闭环。 手动交易最大的问题不是看不准，是"切窗口、算仓位、拉止损线"这几秒延迟吃掉了利润。机器执行零延迟，而且不会因为疲劳犯错。 下一步是把实盘积累的交易规则（目前 29 条）逐条编码成策略插件，让机器去执行我不敢重仓的部分。 #量化交易 #自动交易 #ClaudeCode #Python

@01MetaMan 很差，AI瞎写的非常大众的策略，没有深入修正

@dybwall Paper trading 情况如何？

昨晚和圈内的朋友聊到三点。 透露点商机。 xchat发布以后，我会第一时间注册一万个号。