ai量化交易平板功能

上期视频，我们用 cloud bot 写了一个双均线策略，很多朋友还嫌不过瘾，在评论区问能不能让 ai 自己看行情，自己做决策，自己下单。 今天我们就来挑战一下这个终极目标，搭建一套完全自动化的 ai 交易系统。有些朋友还是害怕直接只用 cloud bot 交易，风险太大，所以我们设计了一个更安全的架构。 cloud bot 作为大脑，负责采集数据、分析、新闻 生成交易信号。发明者量化平台作为双手，负责接收信号，执行交易管理风控。这样既发挥了 ai 的 分析能力，又有专业平台的安全保障，还能实时监控和复盘，我们直接开干。 在动手之前，我们先把整个系统拆解一下。第一个模块是数据采集，让 cloud bot 用浏览器自动化的方式访问目标币种的实时价格和。这里我们以 coin gecko 举例，读取当前价格、 二十四小时交易量，还有页面上的新闻动态。第二个模块是决策分析， ai 会整合实施新闻，判断整体情绪是立好、立空还是中性，然后给出买入、卖出或观望的建议。 第三个模块是信号执行，把决策打包成 j 层格式，通过 http 请求发送到发明者平台，触发实盘、机器人下单。三个模块串联起来，就是一套完整的 ai 交易闭环。 cloud bot 的 核心是指导语，相当于给 ai 写一份详细的操作手册。我们来看这份指导语的结构。首先是数据采集部分，告诉 ai 打开目标币种的页面，需要读取当前价格、二十四小时交易量这些字段。 然后是新闻分析部分，要求 ai 滚动页面找到新闻区域，读取最新的三到五条新闻，整合成一条信息汇总并判断整体情绪。接着是决策逻辑部分，定义什么情况下买入，什么情况下卖出。比如新闻情绪整体正面交易量放大就考虑买入，新闻情绪负面 出现风险信号就考虑卖出。然后是输出格式，要求 ai 生成一个标准的 jason， 包含 b 种时间戳、价格、交易量、新闻汇总、情绪判断、交易决策和决策原因这些字段。 最后是执行动作，把这个 jason 通过 http post 请求发送到发明者平台的 api 接口，并且把每次操作记录到本地的 trade diary csv 交易日记文件里。当然，这份指导语是通过多次测试完善的，测试通过之后，我们就把它打包成一个 skill， 设置定时任务，自动执行 ai 的 决策。有了，现在需要发明者平台这边来接收并执行，这里面包含完整的接收消息和风控的代码。我们来看主要逻辑，首先通过 get channel data 函数监听指定频道，获取 ai 发送过来的 json 信号，然后解析信号内容， 根据 coin 字段动态设置交易对接着判断 trade decision 字段，如果是卖出就执行卖出，如果是观望就只记录不操作。 这里有几个重要的细节，第一是资金检查，买入前会检查余额是否足够，卖出前会检查币是否足够。第二是止损，风控代码里设置了止损比例，当价格触及止损线时，会自动执行反向操作，控制风险。 这套代码模板我们已经公开，大家只需要在 clubbot 里创建符合自己需求的交易信号，按照规定的 jonbot 里发送，配置好实盘 id 和 uu id 就 可以直接使用了。 光跑交易不够直观。我们还做了一个可视化仪表板，一共四个表格。第一个是权益概览，显示出使币数、出使 u 数、出使权益以及当前币数、当前 u 数、当前权益还有盈亏金额和百分比， 绿色表示盈利，红色表示亏损。第二个是止损监控，显示最新一笔交易的类型、交易价格、当前价格、价格变动、百分比、止损线位置和当前状态，让你实时知道距离止损还有多远。 第三个是当前 ai 信号，显示最新收到的决策内容，包括币种价格、新闻汇总、情绪判断和交易建议。第四个是最近十条交易记录，包含时间、币种、执行操作、成交价格、交易数量和决策原因。 四个表格组合在一起，整个系统的运行状态一目了然。所有模块准备就绪，我们来做一次完整测试。 ai 自动采集数据，生成一条交易信号，接收里包含币种、时间戳、价格、交易量、新闻汇总、 情绪判断、交易决策和决策原因。信号通过 http 请求发送成功。发明者平台这边立刻收到了解析出交易对检查资金充足执行交易操作。仪表板同步更新权益表格里的数据，变化了止损监控表格显示当前状态、交易记录，表格里多了一条新记录， 整个链路跑通了，从 ai 决策到实盘成交，全程自动化，没有任何人工干预。接下来只需要在 cloud bot 后台设置定时任务，系统就会按照设定的时间间隔自动执行，真正实现无人止守的 ai 交易。 这里要特别提醒大家， i 的 决策只是参考，不能完全依赖它来投资。虽然我们加了止损机制，但市场瞬息万变，任何策略都有失效的时候，建议大家注意风险，先用模拟盘或者小资金测试。 回顾一下今天的成果，我们成功搭建了一套 ai 自动交易系统， cloud bot 作为大脑，负责采集数据和分析决策 发明者平台作为双手，负责执行交易和风控管理，两边通过 http 接口打通，完全不需要人工钉盘。更重要的是，交易日制可以反馈给 ai， 让它不断优化决策逻辑， skill 本身也可以持续迭代，添加更多数据源。 当然，目前的模型还比较粗糙，只是提供一种思路和玩法。如果你有好的想法，欢迎在评论区提出，下期我们继续探索更多玩法，记得点赞关注我们，下期再见！

用 cloud 写的交易策略竟然能跑赢我去年的全年收益？最近地表最强编程模型 cloud 四点六发布，我就想着让他帮我写一套交易策略，他思考了几分钟，然后帮我生成了一段交易代码。 我把他直接丢进了量化交易平台，选去年一整年的数据进行回测。 哇塞，他竟然一次能跑通，而且收益竟然有十三个点，虽然没能跑赢沪深三板，但是超越了我去年的全年收益。那么问题来了，我去年到底是怎么交易的呢？

我让 ai 写了一套程序化交易策略，盈利因子能跑到三点七，懂量化的朋友交流一下，这是什么水平？上期视频发了以后，评论区果然就有到了，给了一个很有意思的观点，不要让 ai 做交易决策，而是让它去发现和优化策略， 把策略固定下来，用回测验证，再做程序化交易。我也不知道对不对，但我这个人主打一个听卷和实践，花了两周时间，把工具又拓展了一版，加入了 ai 辅助程序化交易和代码回测。老规矩，今天就分享一下我是怎么让 ai 从决策交易扩展到编辑可运行交易代码的，以及这个盈利因子的结果是怎么跑出来 的。止回 ai 写交易策略代码本身已经不是一件难事了，关键是写出来代码你要用起来其实是非常困难的。所以这件事要解决个核心难题， 如何构建好 ai 数据代码能够精准运行起来的关键要素，也就是运行环境。我自己总结的要素至少需要这四个，一个是数据代码，必须要能够拿到实时的市场数据，向价格、 k 线、技术指标，这些是基础， 但是光这些还是不够的。还记得上期讲的资金流吗？交易量、 o i funding rate 这些必须开放给代码，甚至连 market region、 市场状态分类也要能够直接获取。也就是说， ai 数据能够看到什么数据程序化交易代码就要能拿到什么数据 是同一套数据源。第二个是触发机制，策略代码写好了，什么时候去执行？这里我附了之前的信号系统，一个策略可以绑定多个信号池，比如 o i 移动的时候触发一次， c、 b、 d 突破的时候再触发一次，或者干脆设个定时器，每五分钟跑一次， 触发的时候系统就会把当时的市场快照打包传给策略代码，代码拿到数据以后做判断，返回交易指令。第三个就是运行环境， ai 写的代码肯定不能直接让它在电脑或者服务器上裸跑的，我做了一个杀毒环境，代码执行前先过一遍语法检查，执行的时候再设一个六十秒超时保护，跑不出结果就强制中断，这样就算代码有问题，也不会影响整个系统。最后也是最关键的，要给 ai 写代码的智能体打造内部的工具。第 一个工具让 ai 可以 查询当前市场的真实指标值，比如现在 simba 的 rsi、 o i， 这些指标具体是多少，在 ai 转化策略设定域值的时候不会去盲猜。第二工具可以让 ai 验证自己写的代码语法对不对，有没有安全问题，它可以自己去检查。 第三个工具让 ai 可以 用实时数据测试，代码写完不用你手动去跑， ai 可以 自己去跑一遍，看看能不能正常返回交易决策。 所以这几个要素拼凑起来的工作流程应该是这样的，你告诉 ai 你 想要什么策略，或者你目前的交易策略是什么样的。 ai 先去查数据，了解当前的市场状况，然后写代码自己验证，自己测试有问题没有，然后自己改，最后给你一个能够直接用的策略代码，你拿到的代码应该是长这个样子的 段。 python 里面就有一个核心方法，输的是市场数据，输出的是交易决策买还是卖， position 有 多大，内存有多少，执行尺寸设在哪里，全都在这个里面的方法定义的一清二楚。这就是我设计的 ai 辅助的程序化交易的 底层架构，数据层、触发层、沙盒层、 ai 辅助层，四层叠在一起，才能让 ai 写出来代码真正跑起来。现在 ai 可以 稳定生产策略代码了，不过写出来代码到底能不能赚钱，肯定不能直接拿去实盘测试的， 按照大佬的指引，顺带也把策略代码回车引擎做了，逻辑就是用历史数据和资金流信号跑一遍，看看过去的数据按这个策略交易结果会是怎么样的。回车的出发点，我附用当前的信号池设置， 找出过去这段时间信号池实际出发的所有时间点，在这个时间点上执行策略代码，把滑点和手续费都算进去了，跑完就可以拿到权益取现，每笔交易的记录， 还有胜率，盈利因子，最大回测这些指标。当然我之前说过，我不是搞量化出身的，策略代码的优化以及回测的分析，我也会做成工具提供给 ai， 让它作为专业的决策以及决策来优化策略升级，最终拿到的就是目前的结果，大概就是这个样子。 那讲到这里肯定会有人去问啊，既然 ai 可以 学程序化的交易策略了，那之前我做的 ai 决策交易是不是就没有用了？我自己猜测，传统量化的老手的视角里，程序化交易已经把能量化的东西都榨干了， 让 ai 来拍板下单就等于是在送钱，但是 ai 量化它火起来一定会有它的原因呢？它到底解决什么问题呢？我现在的理解是这样的，真正的分水岭和核心区别不是 ai 能不能交易，而是交易的策略依赖什么信息。 如果你的策略完全依赖价格、 k 线、资金流这些结构化数据，那程序化肯定是更靠谱，逻辑固定，可回车、可付现，也就是更具确定性。 但如果你的策略需要理解市场的情绪，新闻事件、社区舆论这些非结构化信息，程序化就很难处理了。所以不是 a i t 带程序化，而是各有各的战场。 对我直觉来讲，这两个其实不是二选一，而是我交易工具箱里的两个工具而已。评论区的大佬的看法是，可以试试用强能力的大模型，比如 g p t 五点二， cloud ops， 不 给他任何限制的技术指标，只给他配置基本的工具，去获取原始数据和新闻， 让他自己去决策，但要求他把决策过程描述出来，如果胜率高，这样我们就把他的决策过程的日期信息发给大冒险，让他总结出固化策略。按照我对 ai 的 理解，这肯定是可行的。我先把这段记下来， 以后试一下。扩展到 ai 辅助程序化的代码，各位小伙伴依然更新， get 就 能看到，不要再在后台找外链接， hyper alpha 也能，这就是关键词。希望今天的分享对各位有帮助，记得点赞关注！

兄弟们，今天分享一款国内非常受欢迎的开源量化交易平台 v n p， 支持全程 ai 钉盘，堪称交易圈黑科技，目前已经在 github 上拿下三点六万星标。该项目内置一百五十八种 ai 模型，支持七乘二十四小时不间断运行。 同时该项目也集成了多种成熟的量化策略模块，支持开箱即用，一键安装包已经给大家准备好了，大家可以后台私信量化交易平台获取。废话不多说，我们直接看效果。本地安装完成之后，支持交易合约信息查询、 cta 策略、实盘交易、 excel、 rtd 数据服务策略、实时盈亏分析、标准 k 线分析、图表 tick 和 k 线行情录制等功能。 更重要的是，该项目核心代码完全开源，支持二次开发扩展，并提供完整中文教程和社区服务。作为国内量化交易领域的开源标杆， v n p y 以及模块化、插件化、事件驱动、 ai 量化等特性， 极大提升了策略开发、回测、实盘风控的效率与安全性。如果你对量化交易感兴趣，不妨赶紧去体验一下吧！

朋友们，我的多模态股票 ai 分 析助手终于完成了纯 ai 开发，干了两个星期，废话不多说，给大家看看效果。这是仪表盘集成了系统的整个功能，我们可以对股票进行基本面和技术面的分析。比如在这里我们可以去输入股票名称， 我们输入完这个股票以后，点击这个分析之后，他会创建一个分析任务，在这里这个分析需要花点时间，我们稍后再来看。这个界面是一些大盘的数据统计， 这里是情绪分析以及市场强度趋势图，我们可以通过这个图来判断市场近期的情绪周期。这个界面是板块轮动统计，然后通过这个散点图， 我们可以看到近期比较活跃的板块，然后在轮动期的时候，我们可以去对这些热门题材的核心标的去进行一些 pc， 这个是任务分析页面， 然后的话这里就会有我们刚才输出的那份分析报告，里面会包含基本面分析，有公司的各种财务值，还会有继续面分析，会给到 压力位和支撑位这个样子。不过现在这份报告的话是单纯通过大模型输出的，没有任何的微调，肯定是没有任何的投资价值秘密的。这个界面是监听策略界面，现在已经有实现三种监听策略，我们可以对这些策略去添加个股， 比如说这个五日线更新策略，当监听的股票回价格回调至五日线的时候，会触发监听，然后会发送消息通知你的微信。当然我们的这个系统的话，也只是用来做学习分享，不构成投资建议的， 后续的话我们还会去建立知识库，对 ai 的 分析进行微调，现在的分析结果基本是不可信的，只有数据统计方面的话是会比较好用一点。

交易党狂喜，不用懂复杂代码，就能搭一套 ai 全自动交易系统 openclaw 当搭脑分析行情，发明者平台执行下单还自带止损保护，彻底告别人工钉盘，两步就能搞定！ openclaw 先让踩及时实价格分析新闻情绪， 生成标准化交易信号，再用发明者平台代码接收信号，自动执行买卖百分之五止损加踏空保护，双保险余额不足还会自动提醒。格式化仪表板实时监控盈亏， 定时任务设置好每十分钟自动跑一次， ai 自己看新闻、看趋势做决策，交易日制还能复盘优化，不管是 btc 还是其他币种，小资金测试稳了再加大投入，安全又省心。想解锁税后收入， 赶紧跟着教程大系统从数据采集到风控全搞定，交易小白也能当量化大神，这波 ai 交易红利别错过！

上个月的时候，我的一个客户给我出了个难题，他说你天天给企业写那么多程序，你能不能帮我写一个量化的工具，就是炒股啊？ 我说我不懂炒股，他说你不用，你不用懂，你只需要按照我的步骤，按照我的指标，这个每天下午两点半之前，你从这个五千只股票里头给我筛选出十几个股票，我给你提供指标，我给你提供这个方法， 你用程序帮我把这个，把这几个步骤一个一个的实现，然后把那些我需求的那几只股票给我选出来就可以了。我说这个很简单啊，无非就是一个数据筛选吗？那我们写代码的搞这玩意还不容易吗？但是我不懂股票，我只能说按照你的要求去做就可以了， 然后就开始给他做，给他做了这个数据本身这个或许还挺麻烦的，就是我要下载这个，这个这个 就是从股票的那种开源的那那些平台获取那些实时的数据，下载下来，然后对对那个数据进行分析，但是他要求是必须是两点 半开始采集这个数，开始采集并且分析这个数据，十分钟之内必须搞定，然后他就要通过这些选出来的股票做决策去购买，也就在也十分钟的十分钟的时间就要全部搞定， 这个倒把我给难住了。后来我就干脆就问 ai， 我 说怎么样实现这些东西啊？我怎么样才能够下载这些数据？他，哎， ai， ai 跟我说他说你不用去下载这些数据，现在有这种专门量化的这种平台，他们本身这个网站上就有这些实时的实时数据，还有这个历史数据，你直接用用那些数据就可以了。 然后我刚刚就查了一下，查了几个网站，其中其中有一个我刚好用的他，他是可以免费的，就一天你可以去用几次，然后呢？我就写了一个代码，呃，把这个代码放在他的平台上去执行，这样很快就只要一点，他就能筛筛选出来十几个这样的股票， 然后他就很开心呢啊，他每天就拿那个用，那是他自己研究了十几年，号称，呃，什么超强的，叫什么今天今天买，明天卖的一一种一种方式啊。但是我不懂股票，我也我，我也就没有提更多的所谓的建议。 然后呢，我又想了想，我说因为我们写代码啊，给企业定制软件，我们都是说，呃，客户要求一百分，我们要尽可能的达到两百分，让客户百分之两百的满意，这是我们的这个做事的原则，服务的原则。 然后我就跟他说，我说我给你提一个好的建议吧，你参考一下，你用这个当前最牛逼的大国型，要有这个 deep research 功能，也就是深度研究功能， 同时具备联网功能的。这个这个页面你们查一查，你们都能查到啊，都有的啊，不管是 openni 啊，还是谷歌的 gemini 啊，他们都有，都有这种类似的功能。你直接在那个输入框里告诉他，你说你是一个资深的 股票专家，你特别擅长今天买，明天卖，你帮我根据当前的这种历史数据， 还有你的资深经验，选出十个你觉得明天最有可能涨停的股票， 把它列出来，然后他不就把这个他会推荐，他会在网上去搜索信息啊，去分析他，他又具备深度分析的这种功能，他就会给你列出十个备选的股票，你还要同时你要告诉他要 这十个股票为什么他们会涨停，要把他说出这种证据都列出来，通过一篇文章全部给你反馈出来。然后你再打开一个窗口，你把这十个选出来的股票 投入进去，你让他再进行深入分析，哪些一定要买，哪些一定不能买，然后根据这种分数做个排序，这个时候出来的结果，你再去根据这十只股票，你再进行分析和选择，然后你再去购买，这样速度非常快， 连代码都不用写，也不用什么所谓的量化交易，你就这样去做，你可以试一试，当然我不知道他用了没有啊，但是我感觉这种方式可能要比他的那个所谓的顶级策略要更好，因为我是相信现在 ai 的 能力远远超过他的大脑。

兄弟们，这下量化团队要失业了！这款由 quant connect 团队开源的量化引擎 lin， 已经在 github 上斩获超十三 k 星标，成为金融 ai 与量化交易领域的现象级项目。 它支持上百种数据源与券商接口，轻松跑通大部分交易平台。与传统量化框架不同， lin 采用 python c shop 双语言开发，可以通过模块化架构自定义交易逻辑。 也就是说，你甚至可以构建自己的多智能体交易系统，形成类似金融团队合作的 ai 决策链。项目本身自带回测引擎、风险评估、绩效分析、 可量化工具，一整套完整闭环，让你几乎一键就能复刻对冲基金的研究体系。而且最重要的是，它完全开源，免费支持本地部署，你的百万美金策略和交易数据只属于你自己，隐私安全拉满，有需要的朋友可以试试了。

大家好，我是量化搞钱童掌柜，咱们策略片的第十一讲讲的是配对交易策略，这个策略最大的特色就是胜率高，回撤低，性价比很高，那么稳健就是香， 相信各位老板呢，看到现在一定会发现一个特色，就是每一个咱们策略篇讲的策略都非常有特点，掌柜的目的就是希望通过实战案例，让各位老板掌握各个策略的特性，以达到设计自己的策略，进而获取持续收益的这么一个效果。 老规矩，我们先看效果，那么什么叫配对交易策略？他就是找到那些相关性比较强的品种，然后利用他们的价差进行获利， 当他们的价差超过一定幅度的时候，他大概率会回归，那么这个时候我们就下单交易，获取我们相对的利润，由于他的逻辑性强，比较通达，所以他属于这种胜率比较高，我们可以看到咱们回测超过了百分之七十五的胜率，最大的回撤 也只有百分之一点三六，不到一点五，因为他胜率高，所以呢咱的风险也就可控，同时我们追求的是确定性比较强的交易，包括我们可以看到这个净值图，对吧？有 机会咱们就下单交易获取利润，如果没有机会，或者说暂时没有出现价格偏差的时候，我们就空仓， 那因为胜率比较强，那相应来讲呢，收益率就会相对的低一点，他更适合那些稳健交易的投资者，就追求确定性比较强的交易，说到底那么本质就是有钱就赚，没钱咱们就修戏。 我们来讲一下策略的原理，那此时我们选择的是螺纹钢与肉卷的配对，他们两个品种最大的特性就是生产工艺相似，连原材料基本都是一样的，所以他们长期的价格走势基本相同。 有了原理之后，我们怎么交易？逻辑就在右边这几两张图上，我们可以看到他的两个价格走势基本是一样的，然后通过量化的方式，我们对他进行配对，观察他的行情变化。当他的这个法指也就价差超过两个标准差的时候，这个是咱们这个 正态分布的基本原理。之前呢课程讲的也非常清晰，老板可以回顾一下，什么意思呢？就相当于它的价值价差的偏差超过两个标准差，那么它未来大概率会回归，也就说它比如说高于一定的价格时候，它大概率会回归。 我们用单品种的图简单给各位老板展示一下，相当于比如说上面的黄线底下的子线， 对吧？因为他的价差不像这样这么陡峭，对吧？看一个相应的一个情况即可，就是当他的价格，比如说，哎，达到上面的阀值的时候，他大概率会向中线回归，就是这么一个情况，对吧？他向下偏移，偏移到一定程度的时候，他还是大概率向这个中线回归，就是这样一个特性， 所以有了逻辑，有了特性，我们大概这四个步骤，也就是第一个，首先我们要识别价格较为相似的资产，对，然后同时来讲的话呢，他的价格的波动 是在一定范围内的。第三个是比较关键，就是我们是用价格差异的短期偏离进行交易，对吧？因为他长期在一定的范围内波动， 那么很少的情况或者短期他会偏离这个幅度，那未来我们要交易的逻辑就是当他回归到正常形态的这一小段，那么这就是我们的利润， 他的金融解释，也就说许多金融持续资产在短期内可能偏离长期均值，但是长期他终会回到平均水平，这就是我们主要的交易逻辑。我们用实战代码来直观的感受一下策略， 咱们量化的好处就是说一次制作完相应的策略，我们可以长期的使用。首先我们是配置参数，对吧？两个品种配置了获取数据的长度， 两个标准差，也就是高于两个标准差，我们要期待他的回归，这个时候零点五的配置，也就说他由高到低的过程当中，对吧？我们要确定我们的开仓的 和咱们平仓获利的两个标准持有的天数，因为咱们运用的就是他短期的价差偏离，所以不管他最后咱们持有之后，对吧？他也许不偏离，也许向上，那在这过程中如果没有触发止盈止损的情况之下，我们十天内短期 ok， 我 们就平仓走人， 那么百分之五的风控，这里面我们是整个下单的风控，而不是总资产的风控。好， ok， 看完了基本配置，我们主要看两块，第一个就是平仓逻辑，首先我们看三个逻辑，第一个就是 close by， 那 这个刚才讲过，就是 它的意思就是当它价差高于之后，我们可以看到啊，比如说这个点，对吧？它达到了上轨，我们认为它大概率有百分之九十七的概率会回落， 那此时当他回落到快到中线的时候， ok， 我 们就把他平仓了，这个时候我们就相当于获利了结，反过来易燃，对吧？他如果向下，我们认为他大概率向上，那么也是在这个区域我们获利了结，我们就赚的是这个块和这两块的钱， 那么这是获利了解。第二个就是你看我们 max hold days， 对 吧？就最长持有天数，当我们的持仓如果说没有触发止损，止损超过十天， ok， 我 们就认为这笔交易已经结束了，此时我们也要离场走人。 第三个就是咱们的，你看这个就像止损走人，那当他如果说我们建仓之后，比说到这里他没有回归继续向上，那么超过一定的比例， ok， 我 们也是止损走人， 包括这里的止损，我们可以看到用我们的介入价格就开仓价格乘以我们持有的仓数，对吧？他的本质就是我们保证金的止损，虽然我们上面可以看到啊，这里面是零点零五就百分之五， 但如果我们只下了一成仓位，那整体来讲我们的止损其实只有千分之五，那么通过这样的平仓逻辑对吧？止盈止损，包括我们持有天数，所有的情况都考虑到进去， 那么这样的话在逻辑性比较强的情况之下，就实现了高胜率，然后呢低回撤，风险可控， 在风险可控的前提之下，我们来看看怎么获利好。我们可以看到 caron the surprise， 什么意思呢？就是此时此刻的价差，当它达到了刚才咱们提到的两个标准差的上轨的时候，我们此时可以看到 坐多价差就就是未来逻辑，他大概率会回归，那同时相反来讲，对吧？如果他就是达到了上轨啊？ ok， 上面是达到了下轨，你看小于这块，我们认为未来他是向上回归的，所以我们坐多价差，如果他达到了是上轨， 对吧？就刚才我们看到，对吧？他达到了上面，我们此时做空下差，因为认为他未来是向下回归，对吧？达到了底下底面，底下面的这个轨道，我们认为他是向上回归，所以呢？ ok， 我 们赚的就是这两份钱， 这就是整个策略的逻辑原理以及代码框架，我们运行下看一看。 ok， 最后的结果，其实掌柜最开始已经运行完毕了，给各位老板展示一下收益十四点零五， 年化收益七十二，约等于最大回车，对吧？我们是一点三六，那这个时候我们可以看到他风险度相对高的原因是因为我们风险可控，所以呢仓位比例我们敢于下大仓位， 他最终的结果我们可以看到啊，将近这个两个多月的时间吧，两三个月的时间中间只有这一段进行了交易，也就是说他有机会当这个整个行情的价差偏离一定的程度时候，我们再进行交易。而其他时间段我们就休息， 之前是测的之前的历史行情，比如说近期是二六零五主力合约，就近期的两个月我们看一看效果， 那么输出的结构我们可以看到啊，整体也是，你看由于没有什么相应的波动的价差，他只有这个一二三四四天， 那四天的收益是百分之不到百分之一零点七，也可以就说我们了解了策略的特性之后，就是当他有相应的机会的时候，我们就赚取收益。如果说你按照一个月这样来看，或者说一两个月，那本身收益会不太低？ 不会不太高就话相对来讲比较低，但是如果说你按照呢这个四天来说，对吧？那他相应的收益还是不错的。我们关键追求的是什么？追求的是稳健，是高胜率，那么当他没有行情的时候，其实我们也可以做做逆回购来增加我们的收益，所以这个特就是这个策略的特点， 追求的就是稳定的这个高胜率。最后我们来看一下策略评价， ok， 因为刚才啊逻辑和代码演示非常清晰，配对交易他的核心特点就是逻辑性非常的强，所以呢他的胜率高，对吧？有钱咱们就赚，没钱咱们就休息， 同时用量化的方式，咱们人就不需要进行操作，就相当于由量化去定盘，这样就能够更大的解放双手，基本上咱们的时间成本为零， 所以他的风险同时呢又可控。就刚才咱们提到的几种方式，一种就是有利润我们就收了，就就落袋为安，如果没有利润呢？因为利用的是短期波动，当他的 这个持有的周期达到了这个咱们设置的上限的时候呢，我们也会自动平仓。第三个就是说我们进行单笔交易，就是每一次配对交易我们都会给他止损风控，以防止他偏离度，或者就说他超过了当时的价差的范围，那也会出现有可能即使极小概率的情况之下， 他短期不回归，会造成我们可能会有潜在的亏损，所以我们把所有的方式和风险都考虑进去之后，追求的就是一个高胜率， 也就说我们追求一个确定性的收益，他对于资金性属性比较匹配，就是那些追求稳健性收益的这些资金，那么他 僵硬的要求就是咱们需要耐心等待，但是用了量化 ok 时间的成本和编辑成本几乎为零。所以呢，这个也是一个非常有特色，非常适用于咱们新手， 也就是说新手升阶的这么一个策略，讲的非常清晰，对吧？不要有任何犹豫，直接干就对了。

彻底打破量化交易壁垒的机会来了，兄弟们，我发现一款适合咱们散户，尤其适合不懂代码的新手的量化工具，它包含了选股策略、回测验证、代码生成、 自动化交易一套完整流程。下面简单介绍下这款工具，咱们先看下选股和回测。进入到股票筛选页面， 在左侧这栏有六种指标类型可供选择，基本面阶段表现、技术指标、及时行情范围选择。大盘择时， 每个类型里包含了子指标，咱们可以选择一些指标，然后再选择时间区间，配置好之后开始选股。 股票筛选好后，设置具体的买入与卖出规则。买入条件配置设置好之后，生成回测系统，会生成该只股票的 k 线图和通达信回测代码， 可以在 k 线图上直观的看到买卖标记，清楚验证这个策略在过去是否真的可行，当然也可以把代码导入通达信去验证。那么怎么实现自动化交易呢？我们以通达信举例。第一步，打开通达信，新建一个买入板块，在公式管理器里新建一个条件选股导入公式就可以了。 当然，如果不知道怎么生成通达信公式，它这里只需要把指标条件设置好，就能自动生成通达信代码。 复制代码，先建一个条件选股公式就可以了，非常方便，不需要懂代码。然后把条件预警打开，设置好预警公式，符合条件的票就会自动筛选出来。 第二步，通达性设置好后，然后回到这里设置买入基础配置，输入买入股票持名称、股票数量、买入价格类型等等。卖出基础设置根据自己的原则设置止盈止损的条件，比如高开最高价涨幅百分之五至百分之一卖出等等。接下来把账号配置好，手机通知勾选上 我们无法盯盘的时候，可以在手机上收到买卖通知。第三步，点击启动。若板块内新增股票工具，会立刻执行委托操作 q m t 立刻买入或卖出。比如持仓二三十只股票时，无需手动逐只操作 工具，可一次性买入卖出。这款工具包含了选股策略创建、回测验证、通达信代码生成到自动化交易，非常适合我们普通散户，门槛很低。觉得有用的转发给你身边朋友，关注我，下期分享更多实战干货！

作为深耕黄金外汇市场多年的分析师，我见过太多交易者困在熬夜盯盘，情绪翻车，错失行情的死循环里面。 今天跟大家说实话，二零二六年的交易赛道一定是量化， ai 加 ea 才是普通人突破盈利天花板的核心武器。 人和交易啊，在算法面前早已不是对手，你以为交易啊拼的是盘感和熬夜的能力？错，真正的交易本质啊，是概率游戏加纪律的执行。但是也有很多人说量化的结局一定是爆仓。 确实，从二零二五年以来，今年的黄金行情从两千两百点左右到现在的四千七百点的高位，很多量化也早就被行情拉爆了， 也让很多交易者谈量化色变。但是呢，以往的量化都是采用固定的模式，都包含了一些马丁的成分，又没有做好风控，所以结局是爆仓啊，也是可以预见的。但是到底如何才能用好 e a 量化？ 那就是用 ai 大 模型啊，融入 ai， 实时分析当下的行情，不用固定的策略去应对多变的行情。 现在我用的就是一款用 ai 数据啊大模型来做分析当下行情，然后用 ea 来执行命令，而且每次只执行一个命令，带上止损，比以往的固定 ea 啊效果要好很多。所以，交易的终极较量，从来都不是谁更努力，而是谁用对了工具。 人工交易啊，赚的是认知差，量化一页啊，赚的是效率差，纪律差，概率差，这三者真是普通人与专业交易者的核心鸿沟。如果你也想体验我的最新 ai 大 模型交易，可以点赞关注我。

今天是量化交易策略运行的第八天啊，经过前天半夜和昨天的一个下跌， 然后产生了那个一个 u 的 收益，所以今天预估今天的行情还是很盘的，那个盘整不会有大幅度的行情，因为它这个 行情就是这样子，下跌一段，然后盘整一段，下跌一段，盘整一段或者上整一段，盘整一段时间，一般都是一天两天就会有一个小的那个幅度的一个拉伸或者下跌。 我们看一下 k 线， 呃，这个是五分钟的 k 线， 所以看到他一直在横盘的那个整理，所以也没有做多少次的那个呼吸，就是高抛 d c 赚取这个差价。简单理解就是做 t 啊，做 t 啊。

我的实盘案例，我先把批税的所有的 api 接口传给了 deepsea， 还有我的交易策略，这两个文件我传给他，然后 ai 开始思考，思考了两分多钟。 具体的策略是，一共我提供一个股票池，这股票池里有三十到五十只股票和 etf， 每天十点四十，根据涨跌幅 一次排，跌幅最大的排第一，取前十只股票基础，以十层的和股价大于五十元的买入，还要的价格再减去零点零五元，实际上就是买五，按买五的价格， 最大的金额五千元，不考虑资金的问题，开户资金的问题，这个是为了他编程方便，设置了一个总持仓上限，二十只零止损，是分钟级别止损，全天的监控，就实时监控，相当于单支票 亏损百分之一点五止损，盈利百分之二点五止赢。本策略直接实盘，这就是我给他的一个交易策略，就是我的交易策略，这是 ai 思考的过程，就不看了， 那么我们就直接看他最后给出的这个策略，他生成了非常多，这里面都是按照我们的要求写的，他自己加了一条检查订单，没成交的订单，他做了一次检查，避免重复下单，这就是我给他教给他的。 最后我又给了新的要求，尾盘增加逆回购，十四点五十五分撤掉所有挂单，然后进行逆回购，忽视一天期的逆回购，这是新生成的，在代码的最后这部分就是增加了逆回购的内容，那这个也没什么好说的，但是 ai 做了一次检查， 就是资金不足一千元，就是自动跳过，更加了日制，我就进行了实判，我就发现了问题，我发现问题是先逆回购，再来撤单，这明显是顺序反了，于是我把这个问题跟 ai 说了， ai 的 分析说是它的代码没有问题，于是它分了两个时间，一个是提前了一分钟撤单， 两点五十五执行必回购，这中间的代码又没什么说，但是他这里加了一个时间的东西处理，其实这个东西并不好，于是我后面就跟他讲，我说这是因为系统的延迟，代码没有问题，就不用再次检查了，二次检查把这个时间又改了， 五十五撤单，五十六没回购，哎呀，又优化了一下去，这个地方倒也没什么说的，我就问了一个技术性的问题，我说这个命令是什么？因为我看不懂，这下又做了一个回答。 之后在实盘运行中发现他经常会跳出一个最大池塘的这种无效的命令，于是我让他改成有动态的一个池塘的一个说明，于是这就是加了一些日制，这些东西就是加日制的东西，这两个别问，都是加日制的，于是我在这里又加了一个条件，因为我实盘的时候，我发现了一个问题， 我虽然从前十名去买这个跌幅的，但有的时候跌幅太小，不到百分之一就会买入，很经常会交易，他会容易有交易磨损，你说我就加了个限制，就跌幅百分之一再买，又加了一个判断，那么这个也没什么说的，他是加了一个判断， 这里就来了关键的变化了，这里的关键点是我实盘了，我把实盘的股票时告诉他了， 是首先是行业的，有煤炭，有色，人工智能、机器人芯片，军工游戏、光伏电池芯片，科创版的芯片、半导体、传媒通信电网设备、可转债、化工软件、 半导体设备，还有宽机指数，这就是沪深三百创业版科创五零和 a 五零黄金。 还有些个股都是一些优质的股票，比如长江电力、中国平安、农业银行、工商银行、中国神华、南港股份、南京高科、厦门项羽再一入公，中国铝业、紫金矿业、 洛阳木业、佳化能源、铜陵有色、云南铜业、红车新车、北方系统，就这些。各工都是未来长的能挺好的，因为他都是比较稀缺的资源，最大支撑是三十个。我把我的策略给 ai 看，让 ai 分 析， ai 第一次分析就跑偏了，他说我这个格式有问题，当然这不是重点，就检查了其他一些，他都说没问题，也没有说给出太多的有用的。于是我就跟他说，我说这个 重点，这个策略本身指令是否合适，开仓是否合理，不同的这个标的波动量是否合理。 那么 ai 就 给出了一个更合理的， 他说所有的标准都是止盈二点五，止损一点五，不同的资产，它的波动力大小不一样，所以就会发质不一样。比如说科创类的芯片半导体，他们的波动大，容易磨损，收益低，波动的又很难触发， 对资金用也不合理。因为他给了一个按照近二十日真实波伏 atr 来把分成三档，每一个的止损又不一样，比如这个波动高的是建议百分之五止盈，百分之三止损， 中波动的就是百分之三止赢，百分之一止损，并且给出了新的代码，他还加了一个流动性的问题，筛选了一个成交量低于三千万的就不进行交易，还有买买入次数 和限制，避免重复买入。还给了个建议，比如可转站， e t f 黄金这些要删除就不要保留，要保留你要改参数，其他就没什么问题了。我就按照他的消息又写了一张， 我说那就按照你 ai 的 思路改银行，我觉得长得挺好，我就不想排除 ai， 就 说那就把银行变成低波动率了，实行低发制。他又写了一个完全可以实盘的策略，并且说了一下他的优化，因为这次优化只是改了银行股。我最后了一个终极的总结， 我说可整证可以剔除点五分，这个也可以删除百分之一，也可以。看情况下。我确实说了自己的局限，就没有大数据，也不知道这些股票 etf 的 波动，只是按照平时的买卖思路， 这应该是不合理的。所以就 ai 根据大数据修改我的止盈止损，买入条件，仓位管理，分仓设置，这个就是非常炸裂的来了 啊。哎呀，先说你的没有大数据支撑，就是拍脑袋的想法，和专业量化是两码事，你是是用的那个量化进行主观交易，而不是真正的量化。再说我给你提供一个逻辑闭环，可以独立优化 资金分成管理的专业量化。首先它分成了四个策略分级， e t f 行业， e t f 低波动，高股息，还有商品类的，每一个不同的资金比例，根据什么定位，比如斯坦贝塔收益行业，阿尔法防御层位， 具体的有什么？这些半导体银行，典利黄金资金呢，也是科学管理， 资金切分加独立调仓，止盈回本也是按照三年的波动率，是他说是非常精确的回测，那就是相信他们就很稳定买入你。首先是动量宽机的轮动，就是三只宽机里找表现最强的就是追涨的策略， 行业就是选超跌反弹，从八只里选两只。然后银行就是固定持有，持股息，黄金也是不择时。这就是完整的代码，又是一大堆，写的非常多。这次这代码他说了一下这个版本的优点，但是这里是最关键的， 这些都不是重要，对的，关键是他说我要做什么，我需要观察这个运行日记，看这个 b 策略是否每周都有信号，如果太频繁就调整参数。 a 策略是否每频繁换仓，每周换一次是正常， 如果每天换就不说明不正常，止损是否过于频繁。我后续就是要把信策略生成的日记再传给他，让 ai 进一步帮我去改这个参数。他说这套框架的核心价值就是说你不需要懂每只股票的波动度， 只需要判断哪个子策略表现的好与差，单独调整他的参数，说这是专业机构的管理方式， 也就是后续我只要改这两个参数，但是改可能也让 ai 改就可以，其他的代码都不用动，我就给了它一个好评。好了，这就是让 ai 生成的整个交易策略。

个人开源数据工具，现在大家最常用的可能就图希尔 xir， 包括海外、彭博、雅虎都是比较好用的。对于个人来说，数据其实有几个最大的痛点， 免费的数据不全，实时的数据太贵。免费又实时的数据呢？响应很慢，比如说你去爬虫可能会实时会断，利用你的各种网关问题。然后第四个是你多种不同的数据融合，留存在很大的一个壁垒。比如说你拿米筐、驯头，还有万德的几个数据，你去把它们缝合到一起，你会发现非常累。 很多字段是不一样的，但是实际表示东西又是一样的，是我们所谓的一个字段不兼容的一个状态。但是我们觉得未来可能都会是一套数据，因为我们也在为这个方向去做努力。

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