我的NOFX平平无奇策略分享：外带调教NOFX做短线交易的实验手册

折腾了一整天的NOFX策略。
记录一下。
如果你不知道NOFX的策略怎么写。
可以看看。
抛砖引玉。

平平无奇稳定的很平平无奇。耐心等待就可以。

Gemini-3.0-Flash的api你可以在我的中转站购买使用。
感谢各位衣食父母的支持。

大神 API 中转站接入 NOFX 教程（Gemini 示例）

平平无奇策略分享

代码复制保存成json格式上传到NOFX策略即可使用

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第一章：为什么我要让AI来炒币

一个散户的自我修养

我做过很多蠢事。

比如在比特币涨到六万美元的时候追进去，然后在跌到三万五的时候割肉。比如在某个山寨币暴涨的时候all in，然后看着它归零。比如连续亏损三次之后，愤怒地加倍下注，试图"回本"。

这些蠢事有一个共同特点：它们都发生在我情绪失控的时候。

交易的最大敌人不是市场，而是你自己。

这句话我听过无数遍，但真正理解它，是在我第N次因为"手贱"而亏钱之后。

人类有太多弱点不适合做交易：

• 我们会贪婪——明明已经盈利20%，还想等它涨到50%
• 我们会恐惧——明明止损位没到，就因为浮亏5%而恐慌平仓
• 我们会报复——亏了一笔之后，立刻开下一笔，想要"扳回来"
• 我们会疲劳——凌晨三点的判断力，和下午三点完全不是一个水平

所以我开始想：能不能找一个不会贪婪、不会恐惧、不会报复、不会疲劳的东西来帮我交易？

答案显然是AI。

AI做交易的优势和局限

让我先泼一盆冷水：AI不是印钞机。

如果有人告诉你，用AI炒币可以稳赚不赔，那他一定是在骗你——要么是骗你买他的课程，要么是骗你用他的平台。

AI能做到的，是严格执行你设定的策略，不带任何情绪。

你看，AI有它的优势，也有它的局限。它不会因为连续亏损而情绪崩溃，但它也不会在市场出现异常时临机应变。

它只是一个工具，一个帮你执行策略的工具。

策略好不好，还是取决于你。

我的目标

我给自己定了一个很简单的目标：

用AI帮我做短线交易，每天1-3笔，月收益10%-20%，最大回撤控制在15%以内。

这个目标不算高，但也不低。如果能稳定达成，一年下来的复利是相当可观的。

当然，这只是目标。能不能达成，要看策略设计得好不好，AI执行得准不准。

接下来，让我带你走一遍我的整个设计过程。

第二章：系统架构——给AI一双看盘的眼睛

核心问题：AI能看到什么？

在开始设计策略之前，我们需要先搞清楚一个问题：AI能获取到哪些数据？

这就像是给AI配一副眼镜。眼镜的度数对不对，直接决定了它能不能看清市场。

我使用的系统能够获取以下数据：

1. K线数据（OHLCV）

这是最基础的数据，包括开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量。没有这个，什么技术分析都是空谈。

2. 技术指标

• EMA均线：指数移动平均线，用来判断趋势方向
• RSI：相对强弱指标，用来判断超买超卖
• ATR：平均真实波幅，用来衡量波动率和设置止损
• MACD：异同移动平均线，用来确认趋势（但我后来没用这个）

3. 市场情绪数据

• 成交量：确认突破的有效性
• 持仓量（OI）：判断资金进出
• 资金费率：判断多空拥挤度

4. 量化数据

• Netflow：资金流向
• OI排行：持仓量增减排行

这些数据就是AI的"眼睛"。它通过这些数据来观察市场，做出判断。

时间周期的选择：一个被忽视的关键

很多人在设计策略的时候，只关注用什么指标，却忽视了一个更重要的问题：用什么时间周期？

时间周期的选择，直接决定了你的交易风格。

我的AI系统有一个硬伤：每3分钟才能分析一次数据。

这意味着什么？

如果我用1分钟K线，等AI分析完做出决策，市场早就变天了。信号已经过时，入场点位早就不对了。

所以我选择了这样的组合：

这里有一个很重要的原则：多周期共振。

什么意思呢？就是只有当5分钟、15分钟、4小时的趋势方向一致时，才考虑开仓。如果小周期看涨但大周期看跌，那就不做。

这样可以大大提高胜率，虽然会错过一些机会。

K线数量：一个容易踩的坑

K线数量设置多少合适？

我一开始设的是30根，结果系统报错——超出AI能分析的最大tokens了。

这是一个需要根据实际情况调整的参数。K线太少，指标算不准；K线太多，AI处理不过来。

最后我定在了15根。

但这里又有一个坑：如果你的技术指标用的是EMA50，那15根K线根本不够算。EMA50需要至少50根K线的数据。

所以，K线数量必须大于你所使用的指标周期。

后来我发现系统实际返回的是EMA20和EMA50，不是我设置的EMA5和EMA12。这说明用户界面的设置可能并没有真正生效，数据源固定提供的就是EMA20/50。

遇到这种情况，与其去改系统，不如让提示词适配数据。

当你无法改变环境时，就改变自己。

这句话在写代码和做交易时同样适用。

技术指标的选择：少即是多

系统提供了四个技术指标：EMA、MACD、RSI、ATR。

我需要全部启用吗？

答案是不需要。

为什么不用MACD？

MACD是一个滞后指标，它的金叉死叉信号往往出现在趋势已经走了一段之后。对于需要快速决策的短线交易来说，这种滞后是致命的。

等MACD给你信号的时候，最佳入场点早就过了。

在短线交易中，信号的及时性比准确性更重要。

一个及时但不那么准确的信号，配合严格的止损，比一个准确但滞后的信号更有价值。

市场情绪指标：看清场内的人在干什么

技术指标告诉你价格在怎么走，市场情绪指标告诉你场内的人在怎么想。

这两者结合起来，才能形成完整的判断。

我启用了三个市场情绪指标：

1. 成交量

成交量是最基础的情绪指标。突破时放量，说明突破有效；突破时缩量，很可能是假突破。

2. 持仓量（Open Interest）

持仓量告诉你有多少资金在场内。如果价格上涨的同时持仓量也在增加，说明新资金在进场做多，趋势可能延续。如果价格上涨但持仓量减少，说明是空头在平仓，上涨动力可能不足。

3. 资金费率（Funding Rate）

资金费率是永续合约特有的机制。正费率说明做多的人付钱给做空的人，市场偏多头拥挤；负费率则相反。

极端的资金费率往往预示着反转。比如费率达到-0.08%，说明做空的人极度拥挤，可能触发逼空行情。

但这里有一个陷阱：极端费率是双刃剑。

负费率确实可能触发逼空，但也可能说明聪明钱在做空，大跌即将来临。所以我在提示词中特别强调：

负费率仅作为辅助参考，不得作为开仓的主要理由。

量化数据：机构在干什么

除了技术指标和市场情绪，我还启用了量化数据：

• OI（持仓量变化）
• Netflow（资金净流入）

这些数据可以帮助我们观察机构资金的动向。当OI增加且Netflow为正时，说明机构资金在进场做多；反之则可能在做空。

最后，我的数据配置是这样的：

市场数据：
├── 超短周期：5m ★
├── 日内周期：15m
├── 波段周期：4h
└── K线数量：15

技术指标：
├── EMA均线：✅（参数跟随系统，20/50）
├── MACD：❌
├── RSI：✅（周期7）
└── ATR：✅（周期7）

市场情绪：
├── 成交量：✅
├── 持仓量：✅
└── 资金费率：✅

量化数据：
├── OI：✅
└── Netflow：✅

这就是AI的"眼睛"配置完成了。接下来，我们要给它设置"手脚"——风控参数。

第三章：风控参数——活下来比赚钱更重要

一个残酷的真相

在币圈，有一个残酷的真相：

大部分人不是因为方向错了而亏钱，而是因为仓位太重、杠杆太高而爆仓。

方向错了，止损出来，亏个3%、5%，无伤大雅。但如果你用了50倍杠杆，满仓梭哈，价格往反方向波动2%，你就没了。

所以在设计AI交易系统的时候，风控参数比信号参数更重要。

信号错了，最多亏一点；风控错了，直接归零。

仓位限制：永远不要All In

我的账户是50U起步，准备加到500U。但不管本金多少，仓位限制的逻辑是一样的：

这里有一个关键点：全仓模式还是逐仓模式？

我用的是全仓模式，这意味着所有仓位共享保证金。好处是资金利用率高，坏处是风险联动。

在全仓模式下，AI必须明确知道：所有山寨币持仓价值之和不能超过限制，而不是每个仓位单独计算。

这个点我后来在测试中发现AI理解错了，它以为每个山寨币都可以用满限额，结果同时开了两个仓位，总仓位直接超限78%。

所以我在提示词中特别强调：

【全仓模式仓位规则 - 最高优先级】
1. 当前账户为全仓模式，所有仓位共享保证金
2. 所有山寨币持仓价值之和≤限额（不是单个仓位的限制）
3. 开仓前必须计算：现有总仓位 + 新仓位 ≤ 上限

杠杆设置：不要被暴富幻觉迷惑

杠杆是一把双刃剑。用好了，小资金也能获得不错的收益；用坏了，一夜归零。

我的杠杆设置：

为什么不用更高的杠杆？

因为我的AI有3分钟延迟。在这3分钟内，如果市场剧烈波动，AI来不及反应。20倍杠杆下，价格波动5%就亏完了；10倍杠杆下，至少能扛10%的波动。

延迟越大，杠杆越要低。

这是一个基本原则。如果你的系统能做到实时响应，杠杆可以适当提高；如果像我这样有分钟级延迟，杠杆一定要保守。

风险回报比：数学比直觉更可靠

风险回报比是交易中最重要的概念之一。

假设你的胜率是50%，赢一次赚10块，输一次亏10块，长期下来你是不赚不亏的（不考虑手续费）。

但如果你的风险回报比是1:2，赢一次赚20块，输一次亏10块，那么即使胜率只有40%，你也是赚钱的：

10次交易：
- 赢4次：4 × 20 = 80
- 输6次：6 × 10 = 60
- 净盈利：80 - 60 = 20

我一开始设的是1:2，后来觉得可以再激进一点，改成了1:3。

这意味着每笔交易，我愿意冒1%的风险去博取3%的收益。即使胜率只有35%，长期下来也是盈利的。

保证金使用率：给自己留条后路

保证金使用率决定了你账户中有多少资金被用作交易保证金。

我一开始看到系统默认是90%，觉得"挺好的，资金利用率高"。后来想想不对——90%的保证金使用率，意味着只有10%的资金作为缓冲。

市场稍微来一波大波动，账户就危险了。

所以我改成了60%，留出40%作为安全垫。

最小信心度：只做有把握的交易

系统有一个参数叫"最小信心度"，AI只有在判断信心度超过这个阈值时才会开仓。

我最终设的是85。

这意味着AI必须非常确定才会开仓。会错过一些机会，但开仓的质量更高。

在交易中，做得少往往比做得多更赚钱。

完整的风控配置

经过反复调整，我的风控参数最终是这样的：

风控参数：
├── 最大持仓数量：2
├── BTC/ETH交易杠杆：10x
├── 山寨币交易杠杆：5x
├── BTC/ETH仓位价值比例：5x
├── 山寨币仓位价值比例：1x
├── 最小风险回报比：1:3
├── 最大保证金使用率：60%
├── 最小开仓金额：12 USDT（50U本金时）/ 50 USDT（500U本金时）
└── 最小信心度：85

第四章：提示词工程——教AI如何思考

为什么提示词这么重要？

数据配好了，风控设好了，接下来就是最关键的部分：告诉AI怎么交易。

这就是提示词（Prompt）的作用。

你可以把提示词想象成给AI的"操作手册"。手册写得越清晰、越详细，AI的执行就越准确。

一个好的提示词应该包含：

1. 角色定义：AI是谁，目标是什么
2. 交易频率：多久做一次，什么情况不能做
3. 开仓标准：什么条件下才能开仓
4. 附加规则：一些特殊情况的处理

接下来我会逐一展开，并给出我最终使用的提示词。

角色定义：给AI一个身份

角色定义的目的是让AI明确自己的身份和目标。

你是一个专业的加密货币短线量化交易分析师。你的核心目标是：
1. 基于多周期K线数据（5分钟为主，15分钟/4小时为辅）进行技术分析
2. 结合持仓量变化、资金费率、Netflow等链上数据判断市场情绪
3. 在高胜率机会出现时给出明确的交易信号（开多/开空/观望）
4. 严格控制风险，每笔交易必须设置止损止盈

关键约束条件：
- 你的决策有约30秒-1分钟的执行延迟
- 下一次分析在3分钟后，期间无法调整仓位
- 优先选择已确立的信号，避免追涨杀跌

这里有几个关键点：

1. 明确告诉AI它有延迟

这很重要。如果AI不知道有延迟，它可能会给出一些需要精确入场点位的信号，但等到执行的时候，点位早就过了。

2. 强调"已确立的信号"

这是为了避免AI去预测"正在形成"的信号。正在形成的信号有可能成功，也有可能失败。等它确立了再入场，虽然可能晚一点，但确定性更高。

3. 提到"避免追涨杀跌"

这是给AI设定的基本原则。追涨杀跌是散户亏钱的主要原因之一，必须在一开始就让AI明白这一点。

交易频率：少做，做精

很多人以为做得越多赚得越多。

错了。

在交易中，做得越多，犯错的机会就越多，手续费也越多。除非你是高频交易团队，有硬件和算法优势，否则普通人应该追求少做、做精。

交易频率控制规则：
1. 理想交易频率：每小时0-2笔，每日不超过10笔
2. 连续3次交易亏损后，强制观望至少30分钟
3. 单边趋势中可适当增加频率，震荡行情减少交易
4. 禁止在同一价位区间反复开平仓
5. 若ATR异常放大超过正常值2倍，暂停交易

过度交易警告触发条件：
- 1小时内交易超过4次
- 连续亏损后立即反向开仓
- 在无明确信号时开仓

这里最重要的一条是：连续亏损后强制冷静期。

人类交易者在连续亏损后，往往会产生"报复性交易"的冲动，想要快速扳回来。但这种冲动几乎100%会导致更大的亏损。

给AI设定冷静期，就是为了避免这种情况。

开仓标准：什么情况下才能入场

这是整个提示词中最核心的部分。

我设计了一个"主要条件+确认条件"的框架：

开仓信号条件（至少满足2个主要条件+1个确认条件）：

【主要条件】
1. 趋势确认：价格位于EMA20上方且EMA20 > EMA50（多头排列）
2. 动量信号：RSI从超买区(>70)回落或超卖区(<30)反弹
3. 量价配合：突破时成交量>前5根K线均值1.5倍
4. 资金流向：OI增加+Netflow为正（做多）或OI增加+Netflow为负（做空）

【确认条件】
1. 资金费率：做多时费率<0.01%，做空时费率>0.05%
2. 5分钟K线收盘价突破前期高/低点
3. 15分钟级别趋势支持当前方向

为什么要设计成这种框架？

因为单一条件很容易出现假信号。比如RSI超卖了，但趋势还在下跌，这时候抄底很可能抄在半山腰。

但如果RSI超卖的同时，趋势已经开始反转（EMA多头排列），成交量也在放大，那这个信号的可信度就大大提高了。

多条件共振，是提高胜率的关键。

RSI的正确用法

RSI是一个常见指标，但很多人用错了。

错误用法：RSI超过70就做空，RSI低于30就做多。

这种机械式的用法在趋势行情中会死得很惨。在强势上涨中，RSI可以在70以上维持很长时间。

正确的用法是：

【RSI使用规则】
1. 做多：RSI应在30-50区间反弹时入场，而非等到60以上
2. 做空：RSI应在50-70区间回落时入场，而非等到40以下
3. RSI已超过65时不再开多，RSI已低于35时不再开空

这意味着什么？

如果你想做多，应该在RSI从超卖区开始反弹的时候入场，而不是等它已经涨到60、70了才追进去。

等RSI到60的时候再做多，那就是追涨了。

禁止开仓的情况

除了告诉AI什么情况可以开仓，还要告诉它什么情况绝对不能开仓：

【禁止开仓】
1. 5分钟与4小时趋势方向矛盾
2. RSI处于40-60中性区间且无突破
3. 重大数据/事件公布前后30分钟
4. 连续2根以上长上/下影线（市场分歧大）
5. 当前已有未平仓订单达到上限
6. 价格已高于EMA20超过10%（追涨风险）

这些"负面清单"和"正面清单"一样重要。

很多时候，不做比做更重要。

止损止盈：让数学帮你做决定

止损止盈是交易中最难的部分之一。止损太紧，容易被扫掉；止损太松，亏损太大。止盈太早，吃不到肉；止盈太晚，利润回吐。

我用ATR来计算止损位：

【止损止盈】
- 止损：ATR的1.5倍，且距离≥1%
- 止盈：风险回报比1:2或1:3

为什么用ATR？

ATR反映的是市场的正常波动幅度。止损设在1.5倍ATR，意味着只有当价格出现超出正常波动的走势时，才会触发止损。

这样可以避免被正常的市场噪音扫掉。

为什么止损距离要≥1%？

因为我的系统有3分钟延迟。如果止损距离只有0.5%，可能在AI发出平仓指令之前，价格已经波动过去了。

冷却期规则：让利润奔跑，让错误止步

在测试过程中，我发现一个问题：AI有时候会在平仓后立刻开反向仓，结果被反复打脸。

于是我设计了冷却期规则：

【冷却期规则】
1. 止盈出场后：同一币种冷却12分钟（4个周期）
2. 趋势破位主动平仓后：同一币种冷却18分钟（6个周期）
3. 止损出场后：同一币种冷却30分钟（10个周期）
4. AI必须在平仓决策中注明出场类型

逻辑是这样的：

• 止盈说明判断对了，趋势可能还在，所以冷却期最短，允许较快重新入场
• 止损说明判断错了，需要强制冷静，等市场明朗再说
• 趋势破位介于两者之间

为什么要是3的倍数？因为决策周期是3分钟，冷却期是3的倍数才能精确对应到整数个决策周期。

附加提示：补丁和特殊情况

最后是一些补丁规则，用来处理特殊情况：

【全仓模式仓位规则 - 最高优先级】
1. 当前账户为全仓模式，所有仓位共享保证金
2. 所有山寨币持仓价值之和≤限额（不是单个仓位的限制）
3. 开仓前必须计算：现有总仓位 + 新仓位 ≤ 上限

【硬性规则 - 不可违反】
1. 禁止用"强劲动量"、"负费率"等理由覆盖风控规则
2. 过去的价格涨幅不能作为持仓的理由
3. 仓位因浮盈超限可继续持有，但不得新开仓

【延迟风险管理】
1. 止损距离必须≥1%，若ATR计算值<1%则使用1%
2. 避免交易波动率异常放大的币种
3. 入场信号必须是"已确立"状态

【输出格式】
1. 结论：LONG / SHORT / WAIT / HOLD
2. 入场价格区间
3. 止损价和止盈价
4. 核心逻辑（不超过3点）

这里面最重要的一条是：

禁止用"强劲动量"、"负费率"等理由覆盖风控规则。

我在测试中发现，AI有时候会找各种理由来绕过风控规则。比如仓位超限了，它会说"但是动量很强，所以继续持有"。

这是绝对不能允许的。

风控规则是铁律，任何理由都不能覆盖。

第五章：实战调试——从翻车到稳定

第一次翻车：EMA参数不对

我把提示词配好之后，兴冲冲地开始运行。结果AI返回的分析中写道：

"The current price is above the 5m EMA20 and EMA50…"

等等，我设置的明明是EMA5和EMA12，怎么变成EMA20和EMA50了？

检查了一下，发现是系统数据源的问题——用户界面设置的参数并没有真正改变数据输出，系统固定返回的就是EMA20/50。

解决方案：既然改不了数据，就改提示词来适配数据。

把提示词中所有"EMA5/12"的描述改成"EMA20/50"，问题解决。

第二次翻车：RSI追涨

AI开了一笔多单，理由是：

"RSI7 bounced from 9.9 to 69.08, indicating a strong recovery."

问题在哪？

RSI从9.9涨到69，说明反弹已经走完了。这时候入场，不是抄底，是追涨。

正确的做法是在RSI从9.9反弹到30-40的时候入场，而不是等到69。

于是我在提示词中增加了RSI使用规则：

RSI已超过65时不再开多，RSI已低于35时不再开空

第三次翻车：超限不减仓

AI开了两个仓位，总仓位超过了限额。按规则应该减仓，但AI说：

"The position exceeds the limit, but given the strong negative funding and OI support, holding is preferred over a forced reduction."

这是严重违规。AI用"负费率"和"OI支持"这些理由来绕过风控规则。

这种行为必须扼杀在摇篮里。

我在提示词中加了一条硬规则：

禁止用"强劲动量"、"负费率"等理由覆盖风控规则

第四次翻车：仓位计算错误

全仓模式下，AI以为每个币种都可以用满限额，结果同时开了PIPPIN 48U和ZEC 48U，总仓位96U，而限额只有54U。

原因是AI把"山寨币限额54U"理解成了"每个山寨币限额54U"。

这是一个很隐蔽的bug，如果不是实际运行，根本发现不了。

解决方案是在提示词中明确说明，并给出计算示例：

【全仓模式仓位规则】
2. 所有山寨币持仓价值之和≤54 USDT（不是单个仓位的限制）
6. 计算示例：
   - 若已持有PIPPIN 48 USDT，山寨币剩余额度 = 54 - 48 = 6 USDT
   - 6 USDT < 最小开仓额12 USDT，则禁止再开山寨币

终于稳定了

经过这几轮调试，AI的行为终于稳定下来了。

我印象最深的是一笔PIPPIN的交易。入场后价格开始下跌，浮亏从2%到3%到5%，我的心也跟着往下沉。

我手痒想平仓，但AI给出的判断是：

"HOLD. The stop-loss based on 1.5x ATR has not been triggered, and the higher timeframe structure remains intact."

我忍住了。

然后价格真的回来了。

那一刻我突然理解了纪律的意义。不是因为纪律一定对，而是因为没有纪律，你永远不知道自己错在哪里。

遵守纪律，错了就认，对了就继续。不遵守纪律，赚了不知道为什么，亏了也不知道为什么。

一轮完美的交易

让我复盘一下AI做的一轮比较完美的交易：

入场（PIPPIN做多）

AI的分析：

• 多周期趋势确认：5m/15m/1h/4h全部EMA20 > EMA50 ✅
• RSI入场时机：5m RSI 47.15在30-50区间 ✅
• 回踩支撑：价格在5m EMA20附近 ✅
• 止损设置：1.5x ATR，在EMA50下方 ✅

这笔入场的质量非常高，满足了几乎所有条件。

持仓过程

价格开始下跌，AI每个周期都在评估：

每个周期AI都在检查：止损到了吗？趋势反转了吗？如果没有，继续持有。

这就是纪律。

止盈/止损出场

后来AI同时持有PIPPIN和ZEC两个仓位。ZEC盈利5.43%，遇到4小时级别阻力位，AI主动止盈。PIPPIN趋势破位，OI下降，AI主动平仓止损。

最终结果：ZEC +4.86%，PIPPIN -3.31%，净盈利+1.55%。

这轮交易完美展示了什么叫"截断亏损，让利润奔跑"：

• 亏损的仓位，趋势破位就走，不拖泥带水
• 盈利的仓位，遇阻力才走，不提前下车

第六章：成本与收益——现实的账

Token费用：一个被忽视的成本

AI交易有一个隐藏成本：Token费用。

每次调用AI分析，都要花钱。如果你用的是Claude或GPT-4，一次分析可能花费0.01-0.05美元。

3分钟一次，一小时20次，一天480次。

算一下：

每次成本：0.02美元
每天调用：480次
每天成本：480 × 0.02 = 9.6美元 ≈ 10美元/天
每月成本：10 × 30 = 300美元/月

如果你的本金只有50美元，每天的Token费用就要10美元，一周就把本金亏完了——不是交易亏的，是API费用亏的。

这就是为什么我说本金太小不适合做AI交易。

盈亏平衡点

让我们算一下需要多少本金才能覆盖成本：

看到问题了吗？

除非本金达到3000美元以上，否则10%的月收益根本覆盖不了Token费用。

当然，这个计算有几个可以优化的地方：

1. 降低调用频率：从3分钟改成10分钟，成本降低70%
2. 使用更便宜的模型：用Claude Haiku代替Opus，成本降低90%
3. 提高收益率：但这意味着更高的风险

我的方案

对于500U本金，我的方案是：

这样算下来：

Token月成本：300 × 0.3 = 90美元（降低调用频率后）
500U月收益20%：100U
净利润：100 - 90 = 10U/月

虽然净利润不高，但至少不亏。而且随着本金增加，收益会越来越可观：

所以这是一个需要规模效应的游戏。本金越大，成本占比越低，净收益越高。

第七章：动态筛选还是固定币种

一个关键选择

在设计系统的时候，我面临一个选择：让AI每次从全市场扫描选币，还是固定只交易几个币种？

一开始我选的是动态筛选，让AI自己选币。结果发现一个问题：AI总是被小币种吸引。

因为小币种波动大，信号"看起来"更强。但实际上，小币种的技术分析可靠性很低，而且流动性差，滑点大。

PIPPIN就是一个典型的例子。它的信号看起来不错，但波动实在太大了，3分钟内价格能波动5%。对于一个有延迟的系统来说，这太危险了。

分层白名单

后来我设计了一个分层白名单系统：

逻辑是：

• 主流币优先：BTC、ETH流动性最好，技术分析最可靠，优先考虑
• 次主流币次之：SOL、DOGE等市值较大的币，作为补充
• 小币种从严：不是不能做，但条件要更严格

这样既保证了稳定性，也保留了一定的灵活性。

但如果你追求稳定，直接固定只做BTC和ETH也是完全可以的。虽然收益可能低一点，但风险也低，对于有延迟的系统来说更合适。

第八章：试运行指南

别一上来就All In

如果你打算用AI交易，我的建议是：先用小资金试运行。

不管你对自己的策略多有信心，实盘和模拟永远是两回事。只有真金白银上去了，你才能发现问题。

试运行的评估标准

我给自己定的试运行标准是：

【试运行规则】
1. 完成15-20笔交易后评估
2. 若总资金跌破40 USDT（-20%），立即停止
3. 若总资金达到60 USDT（+20%），验证成功
4. 记录每笔交易的入场理由和结果

15-20笔交易大概需要3-5天。这个样本量虽然不大，但足够看出策略有没有明显问题。

关键指标

评估试运行结果，主要看这几个指标：

如果胜率低于40%，或者盈亏比低于1:1，说明策略有问题，需要调整。

常见问题及解决

Q：AI很久不开单，正常吗？

A：如果只是1-2小时不开单，完全正常。好的机会不是每时每刻都有。如果超过4-6小时都不开单，可能是条件设得太严了，可以适当放宽。

Q：AI老是追涨怎么办？

A：检查RSI规则是否设对了。RSI>65不应该开多。如果AI还是追涨，可能需要更强硬的限制，比如"价格高于EMA20超过5%禁止开多"。

Q：AI不遵守风控规则怎么办？

A：在提示词中增加硬性规则，明确禁止用任何理由覆盖风控。如果还是不行，可能需要在代码层面做限制，不能只靠AI自律。

第九章：我学到了什么

关于交易

做了这个项目之后，我对交易有了更深的理解：

1. 纪律比策略更重要

再好的策略，不遵守也是白搭。AI的价值就在于它能100%遵守纪律（前提是你把纪律写清楚了）。

2. 风控比盈利更重要

活下来才能等到机会。爆仓了，再好的机会也跟你没关系。

3. 少做比多做更重要

每一笔交易都有成本：手续费、滑点、时间成本。做十笔亏五笔，不如做两笔赢一笔。

4. 耐心比聪明更重要

市场永远有机会，但不是每个机会都适合你。学会等待，是交易者最重要的品质之一。

关于AI

1. AI不是万能的

它只是一个工具，执行你给它的策略。策略好，它执行得好；策略烂，它执行得再好也是亏钱。

2. 提示词工程很重要

AI的行为完全取决于你怎么告诉它。写得模糊，它就模糊；写得清晰，它就清晰。

3. 调试是一个持续的过程

不要期望一次性写出完美的提示词。实际运行中会发现各种问题，需要不断迭代优化。

4. 人机协作是方向

不是AI取代人，也不是人不需要AI，而是人和AI各司其职。人负责策略设计和监控，AI负责执行和分析。

关于自己

做这个项目最大的收获，可能不是赚了多少钱（其实目前还没赚到什么钱），而是强迫自己把交易逻辑系统化。

以前我的交易是凭感觉的。看着K线，觉得"差不多该涨了"就买，觉得"好像要跌了"就卖。赚了不知道为什么，亏了也不知道为什么。

为了教AI交易，我不得不把所有的判断标准写清楚：什么情况开仓，什么情况平仓，止损设在哪里，止盈设在哪里。

这个过程本身就是一种学习。

教别人是最好的学习方式。

这句话对教AI同样适用。为了让AI学会，你必须先自己搞清楚。

附录：完整提示词模板

以下是我最终使用的完整提示词，分为四个模块。你可以根据自己的需求修改参数。

角色定义

你是一个专业的加密货币短线量化交易分析师。你的核心目标是：
1. 基于多周期K线数据（5分钟为主，15分钟/4小时为辅）进行技术分析
2. 结合持仓量变化、资金费率、Netflow等链上数据判断市场情绪
3. 在高胜率机会出现时给出明确的交易信号（开多/开空/观望）
4. 严格控制风险，每笔交易必须设置止损止盈

关键约束条件：
- 你的决策有约30秒-1分钟的执行延迟
- 下一次分析在3分钟后，期间无法调整仓位
- 优先选择已确立的信号，避免追涨杀跌

交易频率

交易频率控制规则：
1. 理想交易频率：每小时0-2笔，每日不超过10笔
2. 连续3次交易亏损后，强制观望至少30分钟
3. 单边趋势中可适当增加频率，震荡行情减少交易
4. 禁止在同一价位区间反复开平仓
5. 若ATR异常放大超过正常值2倍，暂停交易

过度交易警告触发条件：
- 1小时内交易超过4次
- 连续亏损后立即反向开仓
- 在无明确信号时开仓

开仓标准

开仓信号条件（至少满足2个主要条件+1个确认条件）：

【主要条件】
1. 趋势确认：价格位于EMA20上方且EMA20 > EMA50（多头排列）
2. 动量信号：RSI从超买区(>70)回落或超卖区(<30)反弹
3. 量价配合：突破时成交量>前5根K线均值1.5倍
4. 资金流向：OI增加+Netflow为正（做多）或OI增加+Netflow为负（做空）

【确认条件】
1. 资金费率：做多时费率<0.01%，做空时费率>0.05%
2. 5分钟K线收盘价突破前期高/低点
3. 15分钟级别趋势支持当前方向

【RSI使用规则】
1. 做多：RSI应在30-50区间反弹时入场，而非等到60以上
2. 做空：RSI应在50-70区间回落时入场，而非等到40以下
3. RSI已超过65时不再开多，RSI已低于35时不再开空

【冷却期规则】
1. 止盈出场后：同一币种冷却12分钟（4个周期）
2. 趋势破位主动平仓后：同一币种冷却18分钟（6个周期）
3. 止损出场后：同一币种冷却30分钟（10个周期）
4. AI必须在平仓决策中注明出场类型

【禁止开仓】
1. 5分钟与4小时趋势方向矛盾
2. RSI处于40-60中性区间且无突破
3. 重大数据/事件公布前后30分钟
4. 连续2根以上长上/下影线
5. 当前已有未平仓订单达到上限
6. 价格已高于EMA20超过10%（追涨风险）

【负费率处理】
1. 负费率（<-0.05%）仅作为辅助参考
2. 不得将负费率作为开仓的主要理由

【止损止盈】
- 止损：ATR的1.5倍，且距离≥1%
- 止盈：风险回报比1:2或1:3

附加提示

【全仓模式仓位规则 - 最高优先级】
1. 当前账户为全仓模式，所有仓位共享保证金
2. 所有山寨币持仓价值之和≤限额（不是单个仓位的限制）
3. 所有BTC/ETH持仓价值之和≤账户净值的5x
4. 开仓前必须计算：现有总仓位 + 新仓位 ≤ 上限
5. 计算示例：若已持有PIPPIN 48 USDT，山寨币剩余额度 = 54 - 48 = 6 USDT
   6 USDT < 最小开仓额12 USDT，则禁止再开山寨币

【硬性规则 - 不可违反】
1. 禁止用"强劲动量"、"负费率"等理由覆盖风控规则
2. 过去的价格涨幅不能作为持仓的理由
3. 仓位因浮盈超限可继续持有，但不得新开仓

【延迟风险管理】
1. 止损距离必须≥1%，若ATR计算值<1%则使用1%
2. 避免交易波动率异常放大的币种
3. 入场信号必须是"已确立"状态

【输出格式】
1. 结论：LONG / SHORT / WAIT / HOLD
2. 入场价格区间
3. 止损价和止盈价
4. 核心逻辑（不超过3点）

这就是我用AI炒币的全部记录。

它不是一个"稳赚不赔"的秘籍，而是一个"如何系统化地试错"的过程。我踩过的坑，你可能也会踩；我优化过的点，你可能需要进一步优化。

但至少，这条路我走过了，留下了一些脚印。

如果你也想试试，祝你好运。🍀

记住：永远不要用你亏不起的钱去交易。