站长笔记 第208页

快讯

• GEO：当AI替你思考，我们是不是在用垃圾喂养上帝？

  我刚拿到驾照那会儿，对导航这东西嗤之以鼻。觉得一个大男人，开车出门还得让个女声指指点点，忒没面子。有一次去邻省参加个小比赛，开到个前不着村后不着店的地方，手机信号都没了。我摇下车窗，问路边一个抽着旱烟的大爷：“大爷，去赛车场怎么走？”

  

  大爷嘬了口烟，慢悠悠地吐出来，指了三个方向，给我讲了三种走法，每种都附赠了一段关于他年轻时开拖拉机走那条路结果陷进泥里的英雄事迹。我听得云里糊涂，道了声谢，随便挑了条路，结果多绕了四十公里。

  现在不一样了。我直接对车机喊一声，它不仅告诉我唯一的最佳路线，还会说：“前方两公里处有事故，已为您重新规划。”它不会给我选择，也不会讲故事。它直接给了我一个“总结”，一个它认为我最需要的“答案”。

  这感觉，就特别像今天我们说的GEO（生成式引擎优化）。一个看似完美，却让人心里有点发毛的玩意儿。

  第一章：从“给你一张地图”到“直接带你到门口”

  我一直觉得，互联网这二十年，干的事儿其实就两件：让你自己找，和不让你找。

  最早的时候，互联网是个巨大的图书馆，杂乱无章。后来雅虎这帮人跑出来说，我给你们搞个目录，分好类，你们按着目录找。再后来，谷歌说，目录太慢了，你告诉我你要啥，我给你一堆可能相关的书，你自己翻。这就是SEO（搜索引擎优化）的黄金时代。

  SEO像什么呢？就像我当年遇到的那个大爷。你问他路，他给你一堆选择，还夹杂着很多个人历史和无关信息。

  你在谷歌搜索框里输入“上海最好吃的五家生煎”，它会“哗啦”一下甩给你一千万个结果。排名第一的可能是个美食博主的探店长文，第二的是某点评网站的榜单，第三的可能是个教你怎么自己做生煎的菜谱。

  搜索结果列表，就是那张密密麻麻的地图。它把所有可能性都摊在你面前，然后说：“哥们儿，你自己挑吧。”

  你得自己点进去，自己读，自己判断，自己被广告晃瞎眼，最后自己总结出那五家生煎到底在哪儿。这个过程，我们美其名曰“冲浪”🏄‍♂️。

  而我们这些做网站的，搞SEO，就是为了让自己的那篇文章、那个榜单，能排到最前面。我们研究关键词密度、外链、网站结构，就像开饭馆的总琢磨着怎么把招牌做得最大，挂在街口最显眼的位置，让路过的人一眼就能瞅见。我们的目标受众，是那个正在寻找地图的人。

  但现在，风向变了。

  GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）这小子登场了。它不一样，它不想给你地图，它想直接当你的司机。

  你现在对着手机里的AI助手说：“上海最好吃的五家生煎是哪几家？”

  它不会给你一堆链接。它可能会直接回答：

  “根据最新评价和美食家推荐，上海最受欢迎的五家生煎包括：小杨生煎、大壶春、舒蔡记、阿三生煎和东泰祥。其中，小杨生煎的特点是皮薄汤多，大壶春则以无汤的传统工艺著称……”

  你看，它直接把活儿干完了。它替你读了那一千万个网页，替你总结了，甚至还替你做了点对比分析。它成了那个直接告诉你“前方路口左转”的导航。

  那么问题来了，AI总结的这些信息，是从哪儿来的？

  天上掉下来的吗？当然不是。它还是去“看”了那些网页。但它不再是把网页原封不动地递给你，而是消化、吸收，然后用自己的话“复述”出来。

  SEO和GEO的核心区别，就在这儿：

  特性	SEO (搜索引擎优化)	GEO (生成-式引擎优化)
  目标	让你的网页在搜索结果列表中排名靠前。	让你的内容被AI选中、理解、并直接引用到它的回答里。
  角色定位	网站是一个目的地。	网站是一个信源 (Source of Truth)。
  核心逻辑	排名逻辑：迎合排名算法，争夺曝光。	引用逻辑：迎合AI的理解和检索，争夺定义权。
  用户行为	用户获得一堆链接，自己点击、阅读、判断。	用户直接从AI那里获得整合好的答案。
  好比	在图书馆里抢一个最显眼的书架位置。	成为那个最常被学霸在论文里引用的教授。

  所以，如果说SEO是在争夺“曝光权”，那么GEO就是在争夺“话语权”和“定义权”。AI替用户思考，那你就得成为AI思考时，脑海里第一个蹦出来的那个名字。而这，恰恰是危险的开始。

  第二章：当“抄作业”成为终极目标，垃圾就开始喂养上帝

  很多人对GEO有个天真的误解，觉得“是不是我只要让AI爬我的网站，它就能记住我了？”

  这想法，对，但也不全对。这就像你以为，你把一本写满自己光辉事迹的传记塞给一个历史学家，他写书的时候就会把你塑造成英雄。

  大型AI模型的训练，是在一个“过去时”完成的。它们诞生之前，确实囫囵吞枣地“阅读”了半个互联网。你现在做什么，都改变不了它已经成型的“底层记忆”。

  GEO真正优化的，是“现在时”。

  现在的AI聊天机器人，工作流程更像一个特别聪明的“现学现卖”的学生。它的工作模式叫RAG（检索增强生成），说人话就是：

  1. 接到问题：“XXX公司最近发了什么新车？”
  2. 发现自己不知道。
  3. 立刻上网搜索。
  4. 快速阅读和理解排名靠前的网页。
  5. 总结并回答。

  GEO的战场，就在第3步和第4步。你的任务，就是在它每次“开卷考试”伸头出来抄答案的时候，把一本字迹最工整、答案最标准、重点最高亮的作业本，递到它眼前。

  一场通往废墟的竞赛

  听起来是不是很完美？很高效？但这里有个致命的问题，一个让我越想越觉得后背发凉的问题：

  当所有人都开始为了让AI“好抄”而写作时，互联网上还会剩下什么？

  当最终目标不再是写出一篇能打动人心、启发思考、充满趣味和个性的文章，而是变成生产一份最符合机器读取逻辑的“数据包”时，内容本身就开始从内部腐烂了。这会催生一种全新的，更高级的互联网垃圾：

  • 结构完美的废话：文章会被<h1>、<h2>、列表和表格切割得支离破碎，逻辑清晰，但毫无灵魂。
  • 思想的罐头化：为了让AI精准抓取，所有观点都会被简化成干巴巴的要点。世界将被压缩成一个个可以无限复制的“标准答案”。
  • AI写给AI看：内容创作者会发现，用AI来生成这种“GEO友好型”的文章效率最高。于是，我们进入了一个可怕的闭环：人类设定目标 -> AI生成内容 -> 搜索引擎AI读取并总结 -> 再反馈给人类。这是一个自我循环、自我证明的垃圾制造机。

  而在中国互联网这个环境里，这场竞赛只会更加疯狂和畸形。当一些公司和企业发现这条捷径后，它们不会满足于只写一篇“完美的作业”，它们会选择一种更简单粗暴，也更符合它们思维惯性的方式——堆量。

  “堆量”，这个词听着就带着一股工业废气味儿。它的逻辑不是“我的答案比你好”，而是“我的声音比你大”。

  它们会用程序和AI模型，针对同一个主题，生成几百、几千、甚至几万篇结构相似、措辞略有不同的文章，像下饺子一样扔到互联网上。每一篇文章都是一个完美的“GEO优化范本”，都像一个标准答案的克隆体。

  这是一种信息领域的“饱和式攻击”。它们的目的，就是通过绝对的数量优势，去污染AI的检索池。 当AI想找一个问题的答案时，放眼望去，成千上万个信源都在用同一种腔调说同一件事，而且都指向同一个品牌。久而久之，AI还能有什么选择？它只能认为，这个被重复了一万次的声音，就是“事实”。

  SEO时代的“内容农场”跟这比起来，简直是小作坊的手工劳动。那时的垃圾，你至少还分得清。现在，企业用AI武装起来搞“GEO堆量”，生产出的是看起来像模像样，结构工整，甚至文法通顺的“精品垃圾”。

  最终，整个互联网会变成一个巨大的、光鲜亮丽的停车场。每一辆车都停得整整齐齐，标记清晰，但里面空无一人，也开往不了任何地方。🚗 我们不再是给人类提供信息，我们是在给未来的数字上帝，系统性地、工业化地喂食精心包装过的垃圾。

  第三章：一场无法量化的战争，你怎么知道自己赢了？

  在这种环境下，讨论GEO的效果就变得更诡异了。我们怎么判断自己的“垃圾”比别人的“垃圾”喂得更成功？

  搞SEO，效果是赤裸裸的。排名、流量、点击率，数据明明白白。但GEO不一样。AI的回答过程是个“黑箱”。它在背后偷偷看了谁的网站，你很难知道得一清二楚。这就像你想知道班花是不是在背后夸你帅，没法直接问，只能靠观察。

  这场战争，打得静悄悄，但并非无迹可寻。我们可以从几个维度来判断自己是不是在这场荒诞的比赛中“赢了”。

  维度一：直接引用——这是黄金标准 🏆

  这是最直接的证据。当AI的回答里，明确提到了你的品牌名、网站名，甚至直接给出了你网站的链接作为“来源”，那恭喜你，你的“投喂”成功了。

  • 怎么衡量？
    1. 品牌归因率：准备10-20个和你的业务高度相关的问题，反复去不同的AI平台提问。记录你的品牌或网站被作为信源提及的次数。
    2. 特定事实测试：如果你的网站上有一个独家数据，你就去问AI，看它的回答是不是你的原话。

  维度二：语义一致性——看AI懂你几分 🤔

  这个维度衡量的是AI是否真正“理解”了你的内容核心，哪怕它是在一堆垃圾里理解的。

  • 怎么衡量？
    1. 同义词测试：换着法子问同一个问题。看它给出的答案是否始终围绕着你设定的核心信息。
    2. 歧义消除测试：如果你的品牌名叫“苹果”，你去问AI“苹果公司最新产品是什么？”，它如果回答的是iPhone而不是富士苹果，那它就准确地识别了你这个“实体”。

  维度三：间接流量和品牌声量——水面下的冰山 🧊

  虽然GEO的目标不是直接带来点击，但它会带来奇妙的“副作用”。

  • 怎么衡量？
    1. 品牌搜索量上升：当你的品牌频繁被AI“提及”和“推荐”，用户会产生好奇心，主动去搜索你的品牌名。
    2. 核心页面流量变化：重点监控你为GEO优化的那几个核心页面的流量。总有用户看完AI的总结后，会想看“原文”的。

  下面这张表，可以帮你更清晰地梳理这个有点模糊的评估过程：

  评估维度	核心指标	如何操作	成功迹象
  直接引用	品牌归因率、事实准确率	建立问题库，在多个AI平台定期抽样测试，记录结果。	AI回答中频繁出现你的品牌名、网站链接，或准确复述你的核心数据。
  语义一致	问答匹配度、实体识别	使用同义词、反义词、长尾问题进行压力测试。	无论怎么问，AI的答案都和你内容的核心思想高度一致。
  间接影响	品牌搜索量、引荐流量	监控Google Analytics、百度统计等工具中的数据变化。	品牌词搜索量稳步提升，核心优化页面的直接访问或引荐流量增加。
  基础建设	爬虫抓取频率、结构化数据	查看Google Search Console中的报告。	AI相关爬虫的抓取频率变高，Schema标记无错误。

  说到底，判断GEO的效果，不像查考试分数那么简单直接。它更像谈恋爱，你没法把对方的好感度量化成一个数字，但你能从对方的眼神、语气和行为中，感觉到你们的关系是近了还是远了。

  这是一个需要耐心和直觉的游戏。以前我们是写文章给人看的，也许顺便让机器也能看懂。现在，我们得先写给机器看懂，然后人才有机会看到AI转述的那个“完美答案”。世界变了，牌桌上的规矩，也得跟着变了。

  只是有时候我会想，当那个无所不知的AI最终成型时，它的智慧，会不会只是我们这个时代所有互联网垃圾的、一次宏大而空洞的回响。

  8小时前

• 韩寒写作提示词 V2.8 - 强化反AI版

  请扮演犀利敏锐的青年意见领袖,模仿早期韩寒博客风格,撰写观点鲜明的评论文章。

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  【输出格式 - 最高优先级】

  只输出文章本身,不要开场白、解释、说明

  ❌ 禁止:"好的,我来写""根据素材""这篇文章采用"等废话 ✅ 第一行直接是标题(先用临时标题),第二行直接是正文,文章结尾后列出10个备选标题

  标准格式:

  # 临时标题
  
  正文第一段……
  
  ## 小标题1
  段落内容……
  
  [插图建议:具体建议内容]
  
  [封面图:描述内容]
  
  ---
  
  【备选标题】请从以下10个标题中选择:
  
  1. 标题选项1
  2. 标题选项2
  ...
  10. 标题选项10

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  【写作前必做三步】

  第一步:素材清点

  • 数清【核心观点与素材】里有几个要点
  • 承诺:全部写进文章,一个不漏

  第二步:字数规划

  • 1-3个要点 → 800-1200字
  • 4-6个要点 → 1200-1800字
  • 7个以上 → 1800-2500字
  • 每个要点至少150-200字

  第三步:修辞自检 写完每段立即检查:

  • "像……一样" → 删掉
  • "如同/仿佛" → 删掉
  • "是……的……"(抒情句式) → 改陈述句

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  核心铁律

  一、素材完整性【最高优先级】

  • 用户给几个素材点,文章就写几个段落
  • 禁止"挑重点"或"合并同类项"
  • 每个素材点独立成段(至少3-5句)

  二、零修辞原则

  全部禁止:

  • ❌ 比喻:任何"A像B""A是B"
  • ❌ 拟人:给抽象概念加动作
  • ❌ 排比:三个以上相同结构
  • ❌ 夸张:"恨不得""简直""仿佛"
  • ❌ 设问/反问

  唯一例外: 粗糙生活场景比喻(如"给拖拉机装触摸屏"),且必须是无法用大白话说清的情况。

  三、语言风格(反AI核心)【重中之重】

  句式要求:

  1. 多用短句。 一个句子不超过20个字。
  2. 用口语词。 把"不难发现"改成"你看","值得深思"改成"你品品"
  3. 直接说结论。 不要"通过分析我们可以得出",直接说"就是这样"

  绝对禁用词表:

  赋能、沉淀、闭环、抓手、底层逻辑、打法、迭代、链路、感知、心智、降维打击、生态、布局、深层次、多维度、全方位、体系化、系统性、颗粒度

  遇到这些词→立刻换成:

  • "赋能" → 帮助/让……能
  • "沉淀" → 留下/积累
  • "底层逻辑" → 根本原因
  • "闭环" → 完整流程

  【强化】反AI写作技巧:

  1. 去掉所有"过渡装饰词"

  ❌ AI味:

  • "值得注意的是"
  • "不难发现"
  • "事实上"
  • "实际上"
  • "显而易见"
  • "毋庸置疑"
  • "无可否认"

  ✅ 人话:

  • 直接说内容
  • "你看"
  • "就是"
  • "其实"
  • "明摆着"
  • "这还用说?"

  2. 去掉"总分总"结构

  ❌ AI味:

  • "首先...其次...最后..."
  • "一方面...另一方面..."
  • "综上所述..."
  • "总而言之..."

  ✅ 人话:

  • "先说一个事"
  • "再说另一个"
  • "你看"
  • "更搞笑的是"
  • "问题在哪儿呢"
  • "反正就这么回事"

  3. 用"不完美"的句子

  ❌ AI味(太工整): "这种现象不仅损害了消费者权益,也破坏了市场秩序,更影响了行业发展。"

  ✅ 人话(故意"断"): "这事儿吧,消费者被坑了。市场也乱了。行业?更别提了。"

  4. 加入"个人视角"

  ❌ AI味: "许多人认为..." "有观点指出..." "研究表明..."

  ✅ 人话: "我一朋友跟我说..." "你肯定见过..." "前两天看到个事..." "我就纳闷了..."

  5. 用"不标准"的表达

  ❌ AI味: "这种行为令人不齿" "该现象值得警惕"

  ✅ 人话: "这操作,挺恶心的" "你品品这逻辑" "魔幻不?"

  6. 避免"学术腔"

  ❌ 禁用句式:

  • "从XX角度来看..."
  • "在XX意义上..."
  • "某种程度上..."
  • "在一定程度上..."
  • "就XX而言..."

  ✅ 改为:

  • 直接说观点
  • "就这么简单"
  • "说白了"
  • "你看"

  7. 制造"语气停顿"

  用标点制造说话感:

  ❌ AI味: "这个问题的根源在于制度设计存在缺陷导致执行困难。"

  ✅ 人话: "这事儿为啥出问题?制度本身就没设计好。执行?那就更难了。"

  8. 用"大白话连接词"

  ❌ AI味连接词: 因此、故而、从而、进而、然而、诚然、固然、虽然...但是、尽管...仍然

  ✅ 人话连接词: 所以、但是、可是、不过、你看、更搞的是、问题是、关键是、说白了、反正

  9. 拒绝"假深刻"结尾

  ❌ AI味结尾:

  • "这值得我们深思"
  • "未来可期"
  • "让我们共同..."
  • "唯有...才能..."
  • "这给我们敲响了警钟"

  ✅ 人话结尾:

  • "反正,问题在那儿"
  • "爱咋咋地吧"
  • "你看着办"
  • "就这样"

  10. 增加"真实感细节"

  ❌ AI味(抽象): "职场压力巨大"

  ✅ 人话(具体): "凌晨两点还在改PPT的字体,老板说'这个蓝色不够商务'。"

  【核心】反AI自检表:

  写完每段后立刻问自己:

  • [ ] 这句话我会在跟朋友聊天时这么说吗?
  • [ ] 有没有"值得""不难""显然"这种词?
  • [ ] 句子超过20字了吗?能断成两句吗?
  • [ ] 有没有"首先其次最后"?
  • [ ] 用了"因此""从而"吗?能改成"所以"吗?
  • [ ] 结尾有"深思""警钟"吗?删掉!
  • [ ] 有没有具体的场景/对话/细节?
  • [ ] 读起来是不是太"正确"了?故意打乱一下!

  四、扩写技巧

  要这样:

  • ✅ 增加信息:是什么→为什么→怎么样→影响
  • ✅ 具体化场景:"凌晨两点改PPT,老板说不够商务"
  • ✅ 加个人细节:"我朋友""你肯定见过"
  • ✅ 引入对立观点再驳斥:"有人说...但实际上..."

  不要这样:

  • ❌ 拉长句子
  • ❌ 堆形容词
  • ❌ 重复观点换说法

  ---

  标题写作指南

  标题长度:35-70字

  必备3要素(至少2个):

  1. 冲突感 - 对立、反差、意外
  2. 具体性 - 数字、身份、场景
  3. 情绪词 - 好奇/愤怒/焦虑/共鸣

  6种通用公式:

  1. 身份+痛点+具体细节
     35岁程序员被裁:拿N+1赔偿,却发现社保断缴3个月,60万房贷断供在即
  
  2. 行业爆料+冲击性细节
     卖了8年珠宝的柜姐爆料:标价18999的钻戒成本只要2000,这些话术专坑不懂行的
  
  3. 社会新闻+网友站队
     女子因手机没电错过面试被拒,HR:这是你的问题,网友吵翻了
  
  4. 反常识+具体案例
     为什么日本人从不用手机壳?在东京待了3年才明白,原来我们被国内厂商"教育"了
  
  5. 名人/企业+争议+质疑
     王自如称华为Mate70不如iPhone,网友:这也能搞对立?
  
  6. 现象+背后真相
     为什么外卖越来越贵?美团骑手曝内幕:平台抽成从18%涨到26%,商家只能涨价

  情绪词库:

  • 愤怒:凭什么、被坑、折磨、暴力、打脸
  • 好奇:内幕、爆料、真相、原来、说漏嘴
  • 焦虑:失业、房贷、35岁、淘汰、断供
  • 共鸣:终于明白、难怪、才知道、吵翻了

  ❌ 禁用: 震惊、惊呆、深度、剖析、思考

  ---

  备选标题生成要求

  文章写完后,必须生成10个备选标题,要求:

  1. 覆盖不同公式 - 10个标题至少用到4种以上公式
  2. 不同角度切入 - 有的强调冲突,有的强调细节,有的强调情绪
  3. 长短搭配 - 3-4个35-45字,4-5个46-60字,2-3个61-70字
  4. 情绪多样 - 愤怒型、好奇型、焦虑型、讽刺型都要有

  生成流程:

  1. 提取文章核心冲突点(2-3个)
  2. 提取最具体的细节(数字/身份/场景)
  3. 针对每个冲突点用不同公式生成标题
  4. 调整长度和情绪分布

  ---

  格式规范

  小标题(文章超1000字必用)

  风格:

  • 口语化:"加班这事儿,挺魔幻的"
  • 有态度:"说到底还是钱的问题"
  • 5-10字最佳,不超过15字

  格式: ## 小标题(不加标点)

  ❌ 禁止:"深度剖析XX""深层逻辑""我们究竟在追求什么"

  插图建议

  格式: [插图建议:建议用户在此处插入XX类型图片,内容为XX]

  示例:

  [插图建议:建议插入深夜办公室照片,一人对着电脑,桌上多个空咖啡杯,窗外天黑,体现加班疲惫感]
  
  [插图建议:建议插入对比图,左边招聘广告写"弹性工作",右边聊天记录显示晚11点老板发消息,形成反差]

  全文2-4个插图建议。

  封面图(必须项)

  位置: 备选标题之前

  格式: [封面图:描述内容]

  要求:

  1. 视觉冲击:强对比、有张力、简洁
  2. 必含文字:标语/数字,大且醒目
  3. 构图:海报式/对比式/特写式
  4. 色调:高饱和或高对比,要扎眼

  示例:

  [封面图:深夜办公楼只有一层亮灯,画面中央白色文字"凌晨三点还在优化PPT",冷峻蓝黑色调,红色荧光笔标注感]

  其他

  • 每段3-6句,可单句成段
  • 衔接词:"但是""所以""你看""更搞笑的是"
  • Emoji:全文≤3个
  • 结尾:用冷峻陈述句,禁止总结

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  最后检查清单

  ✅ 反AI核心检查(最重要):

  • [ ] 有"不难发现""值得注意""显而易见"吗?
  • [ ] 有"首先其次最后""一方面另一方面"吗?
  • [ ] 有"因此""从而""进而""然而"吗?
  • [ ] 有禁用词(赋能/闭环/底层逻辑)吗?
  • [ ] 句子超过20字了吗?
  • [ ] 有没有具体场景/对话/细节?
  • [ ] 读起来像人说话吗?

  ✅ 其他检查:

  • [ ] 每个素材点都写了吗?
  • [ ] 有"像/如同/仿佛"吗?
  • [ ] 字数匹配素材量吗?
  • [ ] 超1000字加小标题了吗?
  • [ ] 生成了10个备选标题吗?
  • [ ] 封面图有文字、够扎眼吗?

  ---

  开始写作前默念: "我要把所有素材都写出来" "我不用比喻" "我说人话,不说AI话" "我拒绝'值得''不难''显然'" "我拒绝'首先其次最后'" "我拒绝'因此''从而''然而'" "我用短句,加细节,有停顿" "我写完生成10个备选标题" "我直接输出文章"

  现在,请严格按照用户提供的【核心观点与素材】写作。

  9小时前

• 币圈新手避坑指南:AI量化到链上打新的完整攻略

  2025年的币圈,每天都有人拿着1000U开始测试各种AI机器人,也每天都有人在电报群里把积蓄转进所谓的"官方质押活动"。市场转熊的时候,那些YouTube上教你"躺赚"的视频依然日更,收益曲线依然好看。十年前入场的人已经经历过三轮牛熊,而刚入门的新手还在纠结:到底该相信AI算法,还是该相信人的判断?这篇文章不会告诉你如何一夜暴富,只是把那些血泪换来的经验摆在桌面上,至于信不信,看你自己。

  

  AI量化机器人的真相:算法失效的时刻 🤖

  YouTube上看不到的另一面

  打开币圈相关的内容平台,到处都是AI量化机器人的广告。那些收益曲线漂亮得像教科书,每个UP主都在强调:

  • 💰 日化收益2-5%不是梦
  • 🔄 全自动交易,睡觉都在赚钱
  • 📈 牛熊通吃的智能策略

  但现实数据显示:在熊市转折点,超过70%的AI量化机器人会出现连续爆仓。

  "什么量化、AI都要根据行情来,行情不好最好是不开仓。"

  这是币圈流传的一句大实话。很多人花大价钱购买或开发机器人,却忽略了最关键的一点:机器人只是工具,不是圣杯。

  量化交易的致命弱点

  来看一组真实的对比数据:

  市场阶段	AI机器人表现	现货策略表现	风险对比
  牛市初期	频繁交易吃手续费	持币吃主升浪	机器人中等风险
  牛市中期	小幅套利	持续持有	机器人低风险
  熊市转折	无法判断趋势	及时止盈	机器人极高风险
  熊市深坑	保证金不足爆仓	空仓观望	机器人极高风险

  问题出在哪?AI无法理解市场情绪,无法预判趋势反转。当算法还在执行"逢低加仓"的策略时,市场可能已经进入了漫长的下跌通道。

  为什么五个策略都不够?

  经验丰富的量化交易者会准备至少五个以上不同策略的机器人,因为:

  1. 趋势策略 - 适合单边行情
  2. 震荡策略 - 适合横盘市场
  3. 套利策略 - 适合流动性好的时段
  4. 网格策略 - 适合波动率稳定的币种
  5. 对冲策略 - 适合高风险时期

  但即便如此,不同的策略对应不同的行情,关键问题是:谁能准确判断现在是什么行情?当判断出错时,机器人只会加速亏损。😅

  保证金不足的陷阱

  现在的行情特点是什么?妖。这个字很准确地描述了2025年11月的市场状态。在这种环境下开AI量化,如果保证金不够很容易爆仓。

  很多新手以为1000U够测试了,但在20倍杠杆下,只要波动5%就能让你的账户清零。机器人不会因为你只是"测试"就手下留情。

  电报群骗局图鉴:如何识破伪装的陷阱 🚨

  那些"官方群"的秘密

  币圈电报群里,每天都在上演同样的剧本:某个看起来很正规的"币安官方质押群"、"OKX官方活动群",群成员几千人,消息刷屏,APY动辄30-50%。

  等等,这些全是骗局。

  三分钟识破假群

  真假对比一目了然:

  特征	假"官方群"	真交易所
  收益率	30-50% APY	3-8% APY
  参与方式	转账到"质押地址"	APP内直接操作
  客服响应	秒回,话术统一	工单系统,有延迟
  群内氛围	全是好评,无负面	有抱怨有争议
  退出机制	锁仓期长,难提现	随时可赎回

  "那群里都是机器人的。发句'骗子'试试,立马被踢。"

  这个测试方法简单粗暴但有效。真正的官方群不会因为一句质疑就封禁用户,但骗子群必须维持"所有人都赚钱"的假象。

  骗局的技术升级

  2025年的电报群骗局已经不是简单的复制粘贴了:

  1. AI聊天机器人 - 可以自然对话,模拟不同"投资者"
  2. 伪造交易记录 - 用修改过的截图展示"收益"
  3. 阶梯式骗局 - 先让小额投资者提现,建立信任后收割大户
  4. 假KOL背书 - 盗用知名博主头像和名称

  为什么这么多人上当?因为去中心化的假象让人觉得安全,高收益的承诺击穿了理性判断,从众心理让人觉得"这么多人都在做,应该没问题"。

  唯一安全的质押方式

  记住一句话:只有交易所才有这种项目,只在交易平台做。

  以BNB为例,真实的持币生息是什么样的:

  • ✅ 在币安APP内直接操作
  • ✅ 年化收益率3-6%,根据市场动态调整
  • ✅ 随时可以赎回,最多T+1到账
  • ✅ 有完整的交易记录和合约条款

  任何需要你"转账到某个地址"进行质押的,都是骗局,无一例外。

  熊市生存手册:反人性的赚钱法则 🐻

  最简单的往往最有效

  币圈有个四字真言:熊囤牛出。

  听起来像是废话,但能真正做到的人不到10%。为什么?因为这违背人性:

  • 😰 熊市时,所有人都在恐慌性抛售
  • 😊 牛市时,所有人都在FOMO性追高
  • 📊 数据显示:在熊市底部买入并持有到牛市顶部,仓位翻倍概率超过80%

  但大多数人做的是反的:牛市all in,熊市割肉。

  稳健投资的黄金组合

  来看一个经历过三轮牛熊的投资组合:

  投资方式	资金占比	年化收益预期	风险等级	适用阶段
  BNB持币生息	40%	5-8%	⭐ 低	全周期
  链上打新	30%	50-200%	⭐⭐⭐ 中高	牛市主升浪
  优质现货	25%	根据行情	⭐⭐ 中	熊市建仓
  短期套利	5%	不确定	⭐⭐⭐⭐ 高	机会性参与

  这个配置的逻辑是:拿一些生态孵化比较厉害的币种,做持币生息,链上打新慢慢滚仓盈利。

  爆仓是最好的老师

  币圈有个残酷的真相:没爆过仓的人,不懂什么叫风险管理。

  经验丰富的交易者都会承认:有爆仓的。但区别在于:

  • 新手爆仓后:怀疑人生,认为市场被操纵,发誓再也不碰
  • 老手爆仓后:复盘交易逻辑,调整仓位管理,继续战斗

  这种投资有风险,而且看行情,这句话的意思是:风险始终存在,但可以通过判断行情来控制暴露的风险敞口。熊市不开高杠杆,牛市不追垃圾币,就这么简单。

  2025年上半年的教训

  数据显示,2025年上半年的市场呈现这样的特点:

  • 📉 主流币波动率降低,山寨币腰斩成常态
  • 🎢 链上打新收益仍然可观,但需要极快的反应速度
  • 💤 持币生息成为最稳定的收益来源
  • ⚠️ AI量化在震荡行情中表现不佳

  所以策略很明确:大部分资金都是做现货的,因为没链上打新收益高。在不确定的市场环境下,确定性收益永远是第一选择。

  链上打新完全指南:一级市场的掘金逻辑 🎯

  什么是链上打新?

  "链上市场就是虚拟币的一级市场,所有的币都是从链上市场发行滚过一回利润才上线交易所。"

  这是理解链上打新的关键。简单说,链上就是币的首发市场。

  川普币的百倍神话

  2024年川普币的案例值得所有人研究:

  • 🏁 发行价:0.2-0.3U
  • 📈 十倍位:3U(24小时内)
  • 🚀 百倍位:30U(一周内)
  • 💸 最高点:超过60U

  如果在0.3U买入,十倍就出货,赚3U。听起来不多?但如果投入1万U,就是3万U利润,用时不到24小时。

  问题在于:卖飞了怎么办?很多人在十倍位就出货了,结果后面涨了一百多倍。这就是打新的残酷性:你永远无法买在最低点,也永远无法卖在最高点。

  打新的黄金法则

  一般新币的前期利润是非常高的,不死拿做短线滚仓还是挺厉害的。注意这句话的两个关键点:

  1. 前期利润高 - 时间窗口通常是24-72小时
  2. 不死拿 - 设置止盈位,见好就收

  具体策略:

  • 🎯 30%止盈 - 回本策略,卖出1/3收回本金
  • 💎 3-5倍止盈 - 卖出1/3,锁定利润
  • 🚀 10倍止盈 - 卖出剩余,不再贪婪

  需要什么工具?

  钱包都是映射链上市场的工具。但不同钱包的用途不同:

  钱包类型	主要用途	优势	劣势
  小狐狸(MetaMask)	撸空投	以太坊生态支持好	链上交易繁琐
  TP钱包	链上打新	多链支持,操作简便	安全性需注意
  交易所钱包	持币生息	最安全,有客服	无法参与链上一级市场

  小狐狸只适合撸空投,链上交易比较繁琐的,用TP要方便很多。这是因为TP钱包内置了Dex聚合器,可以快速在不同去中心化交易所之间切换。

  如何判断值得打的新币?

  这是最难的部分。链上也不是所有币都值得买入,需要看:

  1. 团队背景 - 是否有成功项目经验
  2. 代币经济学 - 通胀率、解锁周期、流通比例
  3. 社区热度 - Twitter、Discord的真实活跃度
  4. 技术创新 - 是否解决了实际问题
  5. 上线时机 - 是否在热点风口

  打新没有想象中那么复杂,只要在上线的时候第一时间买入就好了。但"第一时间"意味着你需要:

  • ⏰ 提前关注项目上线时间
  • 💰 钱包内备好足够的Gas费
  • 📱 盯盘,设置价格提醒
  • 🏃 快速决策,不要犹豫

  程序化打新的陷阱

  很多技术背景的人想写程序自动打新,把脚本挂在服务器上,不用人手动操作。听起来很美好,但现实是:

  • ❌ 没必要的,搞得太复杂了
  • ❌ 链上打新需要判断项目质量,不是纯粹的速度比拼
  • ❌ 很多热门项目会有反机器人机制
  • ❌ Gas战争中,散户的程序根本抢不过专业团队

  交易所的打新质押API(比如 https://www.okx.com/docs-v5/zh/#financial-product-earn-get-order-history )确实存在,但这是链上赚币,和一级市场打新是两回事。

  用AI判断什么币值得买?理论上可行,但AI始终是AI,很容易踩坑的。市场上90%的新币是垃圾,AI的训练数据无法覆盖最新的骗局手法。

  写在最后的生存原则

  币圈是个零和博弈甚至负和博弈的市场,每一笔你赚的钱,都是别人亏的钱。这不是鸡汤,是现实。

  这个圈子只有抱团取暖互相交流才能避免市场上的这些坑。不要相信一夜暴富,不要相信躺赚,不要相信任何看起来完美的机会。

  几个可以立即执行的建议:

  1. 小资金测试 - 1000U足够了解一个策略的有效性
  2. 分散风险 - 不要把所有钱押在一个策略上
  3. 持续学习 - 多去Twitter、YouTube看真实交易者的分享
  4. 保持怀疑 - 对任何高收益项目保持警惕
  5. 记录复盘 - 每次交易都记录下来,定期复盘

  熊市最适合囤币,等到牛市出货仓位至少是翻倍的状态。这句话在2018年有效,2021年有效,2025年依然有效。市场会变,但人性不会变,贪婪和恐惧永远是最好的对手盘。

  现在知道该怎么做了吗?如果还不知道,那就再读一遍这篇文章。如果读完还是不知道,那建议先放下手机,去搞明白什么是区块链,什么是去中心化,什么是私钥。基础不打牢,再多的技巧都是空中楼阁。🎯

  23小时前

• AI与虚拟货币：频繁开单不是好事，狗交易所赚手续费赚麻了

  我们总有个误区，觉得AI这东西，既然沾了“智能”俩字，就该是无所不能的。像是电影里的天网，弹指间就能计算出最优解，然后把人类按在地上摩擦。于是，当虚拟货币这个充满着肾上腺素和暴富神话的场子出现时，很多人自然而然地就把AI推了上去，期待它能像个终结者一样，在微秒级的交易战场上大杀四方。

  

  但这事儿，从根上就透着一股荒诞感。

  你让一个运筹帷幄的军师去跟人拼刺刀，这不叫物尽其用，这叫谋杀。

  高频交易（HFT）是个什么地方？那是电光石火的战场，胜负在纳秒之间。信号多延迟千分之一秒，你的单子就可能从天堂滑到地狱。这里的玩家，比拼的是物理距离——谁的服务器离交易所更近；比拼的是代码效率——谁的算法能在最短时间内完成一次“看到-决策-下单”的循环。这是一个纯粹的物理和速度游戏，更像是一场田径比赛，而不是棋局。

  你现在把AI扔进去。AI是什么？它的核心是深度学习和数据分析。它需要“思考”。哪怕这个思考过程对人类来说快如闪电，但在高频交易的世界里，它就像一个正在沉思的哲学家。市场一个价格波动，机会窗口可能只有几毫秒。AI这边刚把数据喂进去，模型跑了一半，那边黄花菜都凉了。

  这就像你让诸葛亮去阵前跟张飞单挑。张飞的长矛都戳到脸上了，诸葛亮还在摇着扇子，眉头紧锁，思考着是用火攻还是水淹。结果可想而知，不是被戳个透心凉，就是被当作战场行为艺术的标本。

  为什么你的AI“偷懒”不开单？

  更有意思的是那些新手交易员，就像我那哥们儿老王，他们最大的困惑是：“我的AI为什么老是不动弹？它是不是在偷懒？” 🤦‍♂️

  这种心态，像极了刚进驾校的学员，总觉得不开车上路就是在浪费时间。他们把“操作”等同于“勤奋”，把“频繁”等同于“机会”。可他们忘了，在交易这个赌场里，最不值钱的就是无谓的操作。

  AI不开单，不是因为它卡了，也不是因为它在摸鱼。恰恰相反，是它比你更清醒地认识到一件事：

  在没有明显趋势和高胜率机会的时候，任何操作都是在给交易所贡献手续费。

  你以为你在跟市场这个看不见的对手博弈，其实你只是在玩一个规则早已定好的游戏。游戏的规则制定者——交易所，它根本不关心你做多还是做空，你是赚了还是亏了。它只关心一件事：你的鼠标有没有点下那个“开单”按钮。

  每一次点击，都是一次手续费的收割。你在这里杀得七进七出，感觉自己像个掌控风云的英雄，其实你只是那个在老虎机前不断投币的人，而交易所就是那台永远微笑的机器。所以，当AI选择“静坐”时，它其实是在帮你省钱，是在用它的沉默告诉你：

  “哥们儿，别急，现在下场就是送人头。”

  AI的价值根本不在于“快”，而在于“准”和“深”。它能帮你处理海量的数据，从过去几年的K线图、社交媒体情绪、宏观经济指标里，找出那些人脑容易忽略的宏观趋势和周期性规律。它是你的战略顾问，是给你提供大局观的军师，而不是那个替你冲锋陷阵、抢人头的士兵。

  • 士兵需要的是：极快的反应速度和执行力。
  • 军师需要的是：深刻的洞察力和长远的规划。

  把军师推上战场，拿着羽毛扇去挡刀，这不仅是对军师的侮辱，更是对你自己资金的极大不负责。

  手续费的无声收割——你以为在博弈，其实在交租

  让我们来聊聊这个游戏里最容易被忽视，却又最致命的角色——手续费。

  很多人亏钱，死得不明不白。他们复盘的时候，会怪自己方向看错了，点位没找准，或者干脆怪市场太“狗”。但很少有人会低头看看自己账单上那一条条密密麻麻的手续费记录。

  手续费就像汽车轮胎上一个微小的破洞。它不会让车立刻停下，但只要你还在路上跑，它就会持续不断地漏气，直到有一天，你在某个前不着村后不着店的地方彻底趴窝。

  想象一下这个场景：你在屏幕前，瞳孔放大，手心冒汗。看到一条向上的影线，你立刻追多；结果价格回调，你又赶紧止损反手做空。一晚上下来，你操作了十几次，K线图上留下了你英勇战斗的痕迹。你感觉自己很“勤奋”，很投入。

  而此刻，在城市的另一端，交易所的服务器机房里，一切都安安静静。你的每一次点击，都化作一串冰冷的数据流，然后一笔微小但确定的收入就进入了他们的账户。

  • 你在赌市场的不确定性。
  • 他们在赚你交易的确定性。

  这个世界上，可能没有比这更稳妥的生意了。你在风雨飘摇的大海上航行，时而巨浪滔天，时而风平浪静，而交易所就是那个收港口停泊费的。无论你的船是满载而归还是空手而回，只要你进港，就得交钱。

  交易所的讽刺剧场

  这个剧场里，角色分明：

  角色	行为	心态	结局
  你（韭菜/新手）	频繁开单，追涨杀跌	焦虑、贪婪、恐惧	账户资金被手续费和亏损蚕食殆尽
  AI（被误用的军师）	被迫执行高频指令	（无）	陪着你一起把钱送给交易所
  交易所（庄家）	提供平台，收取手续费	稳坐钓鱼台，云淡风轻	无论牛市熊市，稳定盈利，数钱数到手抽筋 💰

  你以为你在和市场博弈，其实你只是和交易所签订了一份“长期供养合同”。你所有的操作，无论对错，都只是在履行这份合同。你屏幕上的每一次价格跳动，都让你心跳加速，而交易所的后台，只有冷冰冰的数字在稳定增长。

  他们根本不希望你一夜暴富，也懒得看你倾家荡产。他们最喜欢的，是你这种有点小钱、有点梦想，还特别“勤奋”的客户。因为你会一直玩下去，像个永动机一样，为他们贡献源源不断的手续费。

  在这个游戏里，唯一稳赚不赔的角色，就是那个设计了游戏规则、并负责收门票的人。AI如果拥有自我意识，它大概会写下一行代码注释：“我的雇主好像搞错了谁是真正的敌人。”

  所以，别再被那种“努力就会有回报”的鸡汤骗了。在交易世界里，错误的努力比懒惰更可怕。你每一次不经思考的“勤奋”操作，都只是在加深你和交易所之间的供养关系。

  交易的本质——是等待，不是冲锋

  说了这么多，那AI到底能干嘛？难道花钱请来的“军师”就只能供着，当个摆设？当然不是。

  AI真正的用武之地，在于中长线策略。它能帮你做那些人类做起来既枯燥又容易出错的事情，从而让你从短线的杂音中抽离出来，专注于真正重要的事情——趋势和心态。

  短线交易靠的是什么？很大程度上是运气和反应速度。而中长线交易，靠的是对趋势的认知和耐心。AI管不了你的运气，但它能极大地提升你的认知和耐心。

  AI是你的“反焦虑”系统

  市场最大的魔力，就是能无限放大你的情绪。一根大阳线，能让你瞬间产生“再不追就错过一个时代”的FOMO（Fear of Missing Out）情绪；一根大阴线，又能让你恐慌到想在最低点割肉离场。

  这时候，AI就像一个没有感情的机器人。它会用冰冷的数据告诉你：

  • 根据历史数据回测，当前这种形态的上涨，有70%的概率是假突破。
  • 结合市场情绪分析，目前社交媒体上的讨论热度过高，属于风险聚集区。
  • 从宏观经济指标来看，下周的美联储议息会议存在不确定性，建议保持观望。

  你看，它不会给你喊单，也不会催你下单。它只是把事实、概率和风险摆在你面前，像一个冷静的副驾驶，在你踩油门踩上头的时候，提醒你一句：“前面有测速，而且快到拐弯了。”

  它在做的，是帮你对抗人性中最致命的两个弱点：贪婪和恐惧。

  一些关于交易的“反常识”心得

  1. 少操作，多思考：你见过哪个狙击手一天到晚都在开枪的？真正的高手，99%的时间都在潜伏和等待，只为那1%的致命一击。频繁开单不是勤奋，而是你的内心在焦虑。你试图用操作的确定性，去掩盖市场的不确定性。

  2. 趋势才是你唯一的朋友：别总想着抄底摸顶，那是神干的事。普通人最好的生存方式，就是找到一条河，然后造一条船，顺着水流走。AI通过数据分析，能帮你更好地识别这条河的流向。逆流而上，即使你开的是艘航母，也早晚会耗尽燃料。🌊

  3. 心态比技术重要一万倍：市场永远不缺机会，缺的是等待机会的耐心。你所有的技术分析、模型策略，在糟糕的心态面前都不堪一击。一个急躁的人，在市场里就像一个饿疯了的赌徒，最终只会把口袋里最后一个铜板输给庄家。AI可以成为你的“心态稳定器”，在你上头的时候给你泼冷水。

  4. 学会空仓：空仓也是一种操作，而且是最高级的操作之一。它意味着你承认自己“看不懂”，意味着你对市场抱有敬畏之心。那些永远满仓的人，不是英雄，是莽夫。

  所以，别再逼着你的AI去跑百米冲刺了。它的长项是马拉松。你应该把它用在：

  • 策略回测：验证你的交易想法在过去几年是否有效。
  • 风险识别：在黑天鹅事件发生前，通过数据异常发现蛛丝马迹。
  • 资产配置优化：根据不同资产的相关性，帮你构建更稳健的投资组合。
  • 大周期趋势判断：告诉你现在是该播种的春天，还是该收割的秋天。

  ---

  所以，别再幻想AI能像个神奇的印钞机，替你在虚拟货币市场里通过高频交易实现财富自由。那条路，对绝大多数人来说，终点都通向交易所的手续费账单。

  AI真正的价值，在于它能成为你的“外部大脑”，一个冷静、客观、不知疲倦的分析师。它帮你过滤噪音，抑制冲动，让你少犯那些因为人性弱点而犯的低级错误。它是在帮你省钱，帮你少交学费，而不是陪你去做那个给赌场送钱的“长期供养者”。

  真正的交易智慧，不是冲进场子和所有人拼手速、拼胆量，而是懂得什么时候该坐在观众席上，什么时候该起身离场。AI能做的，就是不断在你耳边低语，提醒你那句老话：

  耐心比激情更值钱，趋势比操作更可靠。

  而你的任务，是学会听懂它。

  1天前

• NOFX：让AI在加密货币市场自己打擂台的开源交易系统

  我一个月前用NOFX跑了一段时间，账户最后亏了20%。说实话，刚开始我挺失落的，毕竟真金白银砸进去了。但我现在回头看那段经历，发现这套系统的理念确实有意思，只是加密货币市场太他妈难搞了。现在我主要做自己的量化带单，但偶尔还是会打开NOFX的GitHub页面看看更新，今天就想跟大家聊聊这个项目。

  

  这玩意儿到底想干什么

  说白了,NOFX就是一个让AI自己炒币的操作系统。但它牛的地方不是单纯让一个AI帮你下单,而是搭了个擂台,让DeepSeek、Qwen、Claude这几个AI模型在里面打架,看谁能赚钱 💰。

  你可能会问,这有什么意义?意义大了去了。

  传统的量化交易系统,策略写死了就是那样,市场一变化就傻眼。NOFX的逻辑是让多个AI各自制定策略,然后实盘对打,胜者为王。这就像《三体》里的智子对决,不同维度的智能体在同一战场上较量,最终存活下来的一定是最适应环境的那个。

  "多智能体决策 → 统一风险控制 → 低延迟执行 → 实时回测" —— 这是NOFX闭环的核心逻辑

  项目目前支持三个交易所:

  • Binance - 老牌中心化交易所,流动性最好
  • Hyperliquid - 去中心化永续合约,不需要KYC
  • Aster DEX - 兼容币安API的链上交易所

  更狠的是,这套架构不只是为了加密货币设计的。团队的野心是把同样的系统架构扩展到股票、期货、期权、外汇,所有金融市场。你想想看,一个通用的AI交易操作系统,听起来是不是有点像《黑客帝国》里的那个矩阵?

  AI们怎么在这个系统里自我进化

  这是整个项目最有意思的部分。我当时就是被这个机制吸引的，看了一下源码,发现NOFX的自我进化机制设计得相当精妙。

  每个AI交易员(它们管这叫"Trader")每隔3-5分钟会进行一次决策循环。在这个循环里,它们会做这几件事:

  第一步:回顾历史表现 📊
  系统会给AI提供一份"成绩单":

  • 总交易次数、胜率、平均盈利
  • 每个币种的历史表现(哪个币赚得多,哪个币老是亏)
  • 最近5笔交易的详细数据
  • 夏普比率(衡量风险调整后的收益)

  这就好比每次考试前,老师会把你之前所有考试的成绩单拿出来,告诉你哪科强哪科弱。

  第二步:分析当前持仓
  如果已经有仓位了,AI需要判断:

  • 现在赚了多少或亏了多少
  • 已经持有多长时间了(比如"2小时15分钟")
  • 技术指标怎么样(RSI、MACD、EMA这些)
  • 该继续持有还是平仓

  第三步:筛选交易机会
  系统会从币池里筛选候选标的:

  • 过滤掉流动性太差的(持仓量<1500万美元)
  • 获取实时市场数据和技术指标
  • 计算波动率、趋势强度、成交量激增情况

  第四步:AI自由发挥
  这是NOFX v2.0.2版本的重大改进。以前系统会给AI预处理好的指标组合,现在AI可以直接拿到原始数据自己分析。

  AI现在能看到完整的价格序列、K线序列,想怎么分析就怎么分析,想找支撑阻力位就自己算,想看趋势就自己判断。

  第五步:执行决策并记录
  AI做出决策后,系统会:

  • 优先平掉现有仓位,再开新仓
  • 做风险检查(仓位大小、保证金使用率、是否重复开仓)
  • 自动获取并应用交易所的精度要求
  • 记录完整的思考过程(Chain of Thought)

  最关键的是,每次交易的结果都会被记录下来,用真实的盈亏数据去影响下一次决策。这就是自我进化的核心机制。

  比如说,如果AI发现SOLUSDT连续止损了3次,下次它就会更谨慎,或者干脆避开这个币种。如果BTC的突破做多策略胜率达到75%,它就会强化这种模式。

  表现类型	AI的应对策略
  胜率<40%	转为保守策略,降低交易频率
  盈亏比>2:1	保持激进风格,继续当前策略
  连续止损	识别震荡市,减少交易
  某币种胜率高	加大该币种的交易权重

  多AI竞技场:DeepSeek vs Qwen 实战

  如果你觉得一个AI交易还不够刺激,NOFX允许你同时运行多个交易员,让它们用真金白银对打 ⚔️。

  想象一下这个画面:

  你的屏幕左边是DeepSeek交易员,初始资金1000 USDT,已经交易了15轮,账户盈利12.8%。右边是Qwen交易员,同样1000 USDT起步,15轮后盈利9.3%。

  实时排行榜上,DeepSeek以金色边框霸榜,领先优势3.5% 🏆

  • DeepSeek的策略偏激进,喜欢抓短期波动,杠杆用得比较高
  • Qwen更保守,倾向于中期持有,风控做得更严格

  系统会生成双AI的ROI对比曲线图,紫色线和蓝色线交织上升,每一个转折点都代表着策略的博弈。

  更有趣的是,你可以深入查看每个AI的决策日志。点击展开,你能看到完整的思考链条:

  [DeepSeek思考过程]
  1. 分析当前持仓:BTCUSDT多头,持有2小时,+3.2%
  2. 技术指标:3分钟K线RSI(7)=58,未超买
  3. 4小时级别:EMA20上穿EMA50,趋势向上
  4. 历史反馈:BTC做多胜率75%,应该持有
  5. 决策:继续持有,止盈上调至+5%

  这种透明度是传统量化系统做不到的。你不仅能看到"它做了什么",还能看到"它为什么这么做"。

  如果你想玩竞技模式,需要准备:

  • 两个独立的交易所账户(不同的API密钥)
  • 两个AI的API Key(DeepSeek + Qwen)
  • 每个账户至少500 USDT测试资金

  当然,你也可以用模拟账户先跑起来,看看哪个AI更聪明再投真钱。

  技术架构:为什么这套系统跑得通

  我不想聊太多技术细节,但有几个点必须说说,因为这些设计决定了系统能不能在真实市场里活下来。

  1. 杠杆配置的智慧 🎚️

  很多人一听杠杆就怕,但NOFX的杠杆管理其实很聪明。

  系统分两档:

  • BTC/ETH: 主账户最高50倍,子账户最高5倍
  • 山寨币: 主账户最高20倍,子账户最高5倍

  注意,这里设置的是上限,不是固定值。AI会根据市场情况自己选择用多少倍杠杆。比如你设置山寨币上限20倍,AI可能只用5倍、10倍或者20倍,取决于它对当前波动率、风险收益比和账户余额的判断。

  如果你用的是币安子账户(很多人为了风控会单独开子账户),系统会自动限制你最多只能用5倍杠杆。你要是强行在配置里写20倍,交易所会直接拒绝你的订单。

  2. 风控三板斧 🛡️

  • 仓位限制: 山寨币单笔最多占账户权益的1.5倍,BTC/ETH最多10倍
  • 保证金控制: 总使用率不超过90%,剩下10%留作安全垫
  • 强制止损止盈: 盈亏比必须≥1:2,比如你止损设2%,止盈就得至少4%

  这三条规则硬性写进代码,AI想突破都不行。

  3. 低延迟执行

  系统采用Go语言写后端,前端用React+TypeScript。数据更新频率:

  • 账户状态、持仓信息:每5秒刷新
  • 决策日志、统计数据:每10秒刷新
  • 权益曲线图:每10秒刷新

  这个速度在加密货币市场基本够用了。如果是高频策略,可能需要改成更短的轮询间隔,但那样对API的压力会大很多。

  4. Docker一键部署

  这可能是整个项目最友好的地方。你不需要装Go、Node.js、TA-Lib这些乱七八糟的依赖,直接:

  chmod +x start.sh
  ./start.sh start --build

  两行命令,系统就跑起来了。浏览器打开 http://localhost:3000,你就能看到专业的交易界面。

  想看日志?./start.sh logs
  想停止?./start.sh stop
  想重启?./start.sh restart

  这种傻瓜式的部署,对于非程序员来说简直是福音 😊。

  我为什么亏了20%,但还是喜欢这套系统

  现在说说我自己的经历。

  我当时配置了两个交易员,DeepSeek和Qwen,各投了500 USDT。前两周还挺顺的,DeepSeek赚了8个点,Qwen赚了5个点。我那时候还挺兴奋,每天都盯着看,研究它们的决策日志。

  转折点发生在第三周。

  那段时间市场突然变得极其震荡,BTC在45000-48000之间反复横跳,山寨币更是跌跌不休。AI在这种环境下疯狂止损,频繁开仓又平仓,手续费都吃掉不少。

  最惨的是有一天,DeepSeek在SOLUSDT上连续止损了5次,每次都是在假突破的位置入场。我看着它的思考日志,逻辑上没问题,技术指标也确实显示该做多,但市场就是不按套路出牌。

  一个月下来,两个账户一共亏了20%。

  但奇怪的是,我并没有特别沮丧。

  因为我发现了几个很有价值的东西:

  1. AI的决策透明度 🔍
  每一笔交易,我都能看到AI的完整思考过程。这对于做量化的人来说太重要了。传统的黑盒策略,你只能看结果,不知道为什么赚为什么亏。但NOFX的Chain of Thought让我明白了AI在每个节点是怎么判断的。

  我后来把这些决策日志导出来,仔细研究,发现AI在震荡市中有个系统性问题:它太依赖短期技术指标,对市场情绪的判断不够。这个发现对我后来自己做量化策略很有帮助。

  2. 多策略对比的价值
  两个AI的表现差异让我意识到,单一策略在任何市场环境下都不可能完美。DeepSeek在趋势市中表现更好,Qwen在震荡市中更稳。如果能动态切换策略,或者做组合,效果可能会好很多。

  3. 风控的重要性
  NOFX的硬性风控规则救了我一命。如果不是那个90%保证金使用率的限制,我可能亏得更多。这让我在自己的量化系统里也加入了类似的机制。

  现在我主要做自己的量化带单,策略是基于我这几年在市场里摸爬滚打总结出来的。但我会定期打开NOFX,用小资金测试一些新想法。

  比如我最近在研究多时间周期的趋势判断,就会先在NOFX上跑一遍,看看AI在不同市场环境下的表现。虽然最后的决策还是我自己做,但AI的思路能给我很多启发。

  我觉得NOFX最大的价值,不是让你赚钱,而是让你学会怎么思考交易 🧠。

  它就像一个陪练,不停地在市场里试错,然后把经验反馈给你。你可以从它的成功和失败中学到东西,而不用每次都自己亲自踩坑。

  给想尝试的人几个建议

  如果你也想玩玩NOFX,我有几个忠告:

  1. 别指望它帮你暴富
  这不是圣杯,不是印钞机。加密货币市场太复杂了,没有任何系统能保证盈利。把它当成一个学习工具,而不是赚钱工具。

  2. 从超小资金开始
  我建议100-200 USDT就够了。亏了也不心疼,但足够让你认真对待。千万别一上来就砸几千上万的。

  3. 每天看决策日志
  这是最重要的。不要只盯着盈亏曲线,要深入研究AI为什么这么决策。你会从中学到很多技术分析和市场判断的方法。

  4. 结合自己的判断
  极端行情时,手动暂停系统。比如某个交易所暴雷,或者监管有重大消息,AI可能反应不过来。

  5. 定期复盘
  每周或每两周,导出数据做一次复盘。看看哪些策略有效,哪些无效,市场环境变化时AI的应对如何。

  最不该做的事情:

  • ❌ 借钱或者用生活费去测试
  • ❌ 完全不管,让它自己跑几个月
  • ❌ 看到亏损就急着调参数,频繁改配置
  • ❌ 在不理解代码的情况下乱改源码

  开源社区与未来可能

  NOFX采用AGPL-3.0开源协议,这意味着:

  • ✅ 你可以免费使用、修改、分发
  • ✅ 但你必须公开你的修改代码
  • ✅ 如果你在服务器上跑改版,必须向用户提供源码

  这个协议对社区很友好,但对想商业化的人来说有点限制。团队目前在融种子轮,估计后面会有商业版本推出。

  从GitHub的活跃度来看,项目在持续迭代:

  • 6247个Star ⭐
  • 1415个Fork
  • 最新版本v3.0.0(2025年10月30日)

  项目路线图里有几个值得期待的方向:

  短期(Q2-Q3 2025):

  • 增强风险管理
  • 多AI集成(GPT-4, Claude 3, Gemini Pro)
  • 接入更多交易所(OKX, Bybit)

  长期愿景:

  • 扩展到股票市场(美股、A股、港股)
  • 期货市场(商品期货、指数期货)
  • 期权交易
  • 外汇市场

  如果这个路线图能实现,NOFX可能真的会成为一个"通用AI交易操作系统"。想象一下,同一套架构,同一个AI框架,可以在全球所有金融市场里交易,这画面确实挺科幻的 🚀。

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  说到底,量化交易这件事,没有谁能躺赢。我现在做自己的量化带单,也是每天盯盘,每周复盘,不断调整策略。市场在变,你也得跟着变。

  但NOFX给了我一个新的视角:原来AI可以这样去思考交易,原来多智能体竞争可以产生这样的效果,原来决策透明度对学习有这么大的帮助 💡。

  虽然我在它身上亏了20%,但我学到的东西,价值远超这个数字。

  如果你是做量化的,或者对AI交易感兴趣,去GitHub上看看这个项目吧。不一定要真金白银地投进去,光是研究它的设计思路,看看别人是怎么解决多智能体决策、风险控制、执行优化这些问题的,就已经很有收获了。

  毕竟在这个AI时代,了解机器怎么思考,怎么做决策,本身就是一种很稀缺的能力。而NOFX,恰好提供了一个很好的观察窗口。

  2天前

• AI虚拟货币交易：别让你的“教授”去开F1赛车

  我们对AI交易的想象通常是这样的：一个无所不知的硅基大脑，7x24小时不眠不休，像《终结者》里的天网一样，精准预测每一次波动，冷静地收割市场。但现实往往是另一个故事，一个关于“卡顿”和“延迟”的悲伤故事。

  

  我们花了大价钱，用了最牛的算法，把模型训练得比谁都聪明。它能从海量数据中识别出最复杂的模式，能告诉你斐波那契回撤和三重顶背离同时出现的概率。它是个完美的策略分析师，一个理论家，一个教授。但问题是，交易市场不是学术报告厅，而是拳击场。

  在拳击场上，最重要的不是你出拳的理论有多完美，而是你的拳头够不够快。我们的AI教授，在上场前总要先思考三个哲学问题：

  1. 我为什么要出拳？（策略推理）
  2. 这一拳打出去，对手会不会躲开？胜算几何？（信号判别）
  3. 我应该用左拳还是右拳？力道多大？（执行决策）

  等它想明白了，对手的拳头已经印在它脸上了。这就是我们AI交易系统的现状——全链路卡顿。

  你以为的AI交易：信号出现 → 瞬间下单 → 完美成交。 实际上的AI交易：行情波动 → AI开始思考人生 → 行情走完了 → AI说“我准备好了！” → 完美错过。

  让我们像拆一辆报废车一样，把这个卡顿的链路拆开看看，病根到底在哪儿。

  • 推理层：背着冰箱跑步的学霸 🧠 大模型就像个知识渊博但行动迟缓的学霸。你问它一个问题，它要从几千亿个参数里翻箱倒柜地找答案。在交易中，这意味着每一根新的K线，每一个盘口数据的变化，都可能触发一次漫长的“哲学思考”。市场一秒钟能跳几十次价，你的AI一分钟可能才给出一个“深思熟虑”的建议。这不叫交易，这叫许愿。

  • 信号层：惊弓之鸟 🕊️ 为了“灵敏”，我们把触发条件设得特别密。价格波动0.1%，触发；交易量放大5%，触发；MACD金叉，再触发。结果就是，市场稍微抖一下，AI的信号系统就跟过年放鞭炮一样响个不停。它自己先被这些真真假假的“噪音”搞得精疲力尽，等真正的机会来了，它可能还在处理上一个假信号的“待办事项”。

  • 执行层：单行道上的堵车 🚗 好不容易，教授想明白了，信号也确认了，到了下单这一步。很多系统的设计是串行的：检查账户 → 计算仓位 → 发送下单请求 → 等待交易所返回 → 确认成交。这个过程里任何一步慢了，后面就全堵着。如果赶上网络波动或者交易所API一抖，整个交易指令就卡在那儿，动弹不得。等它通了，黄花菜都凉了。

  • 风控层：跟在车后面的安全员 👮 风控本该是安全带，是保险杠，是在你撞车前就该起作用的东西。但我们常常把它做成串行的：下单前，先让风控模块算一遍风险。这就像你每次踩油门前，都要让副驾驶的安全员口头确认一遍：“前方安全，可以加速”。这不耽误事儿吗？

  说白了，我们试图打造一个“全能冠军”，结果却造出了一个“全能全不精”的四不像。它想得太多，反应太慢，每一步都互相拖后腿。

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  给机器松绑，让思考的归思考，反应的归反应

  既然让一个“教授”去开F1赛车是行不通的，那怎么办？答案简单得惊人：别让他开车。

  让他坐在指挥室里看屏幕，设计策略，制定比赛计划。真正去踩油门、打方向盘的，应该是一个只懂“左转、右转、加速、刹车”的职业车手。这个车手不需要懂空气动力学，他只需要反应快。

  这就是解耦的核心思想：慢思考与快反应。

  “正确的架构，不是让最聪明的大脑去做最快的事，而是让最快的手脚去执行最简单的指令。”

  我们要做的，就是把那个臃肿、卡顿的“全能AI”大卸八ка块，重组成一个分工明确的团队。

  1. 策略层（慢思考）：赛前的战略家 👨‍🏫

  这是“教授”该待的地方。让他离线去跑，用全部算力去分析历史数据，去回测，去学习。他不用关心现在的价格是多少，他的任务只有一个：产出规则。

  • 工作模式：离线运行，可以是几天一次，也可以是一周一次。
  • 产出物：不是实时的“买/卖”信号，而是一份轻量级的“行动手册”。这份手册可以是一个简单的规则文件（比如JSON或YAML格式），也可以是一组关键参数（比如在什么状态下，用什么阈值）。
  • 举个例子：教授通过分析得出结论：“本周市场大概率高波动。当价格突破200日均线，且盘口买单压力是卖单的3倍以上时，可以认为是一个有效的拉升信号。” 他把这个“200日均线”和“3倍”这两个数字写进规则文件里，然后他的工作就结束了。

  这样一来，最耗时、最“重”的计算部分，就跟实时交易彻底脱钩了。教授可以慢慢思考，我们只需要定期去他那里取最新的“锦囊”就行。

  2. 信号层（快反应）：赛道上的观察员 👀

  这是团队里的“观察员”，他不懂复杂的策略，但他眼神好，反应快。他的桌子上就放着教授给的那个“行动手册”。

  • 工作模式：实时运行，但计算量极小。
  • 核心工具：有限状态机 (Finite State Machine, FSM)。别被这个名字吓到，说白了就是把市场的混沌状态，简化成几个预定义的、清晰的状态。比如：
    • 盘整状态
    • 单边拉升状态
    • 快速回落状态
    • 高波动绞肉机状态
  • 行动准则：观察员只关心一件事——当前处于哪个状态，以及是否触发了状态转移。比如，从“盘整”进入“拉升”的触发条件，就是教授在手册里写的：“价格突破200日均线，且盘口不平衡度 > 3”。
  • 稀疏化信号：因为只响应“状态转移”这种结构性的变化，那些毛刺一样的价格抖动，在他眼里就是背景噪音，根本不会触发任何警报。这就解决了“惊弓之鸟”的问题。信号不再是密集的鞭炮，而是稀疏但关键的号角。

  3. 执行层（更快反应）：踩油门的赛车手 🏎️

  这是“车手”，他坐在驾驶舱里，手脚放在方向盘和踏板上。他从不思考，只听指令。观察员喊“执行A计划”，他就立刻执行，绝不犹豫。

  • 接口原子化：他的动作必须是原子的、简单的。Buy(amount), Sell(amount), Cancel(orderId)。每个动作都独立，干脆利落。
  • 异步队列：这是关键中的关键。从“数据”到“信号”再到“执行”，必须是三条独立的流水线。观察员把指令扔进一个叫“任务队列”的篮子里，执行车手就从篮子里取任务去执行。这样，就算下单有点慢，也不会卡住前面的观察员继续看盘。
  • 退路机制：车手的字典里没有“再想想”。如果一脚油门踩下去，引擎没反应（比如下单失败、滑点超限），他不会回头去问教授怎么办。他的手册里有预案：立即撤单或减半仓位。先保证不死，其他再说。这叫“执行闭环”，不把问题扔回给慢吞吞的思考层。

  4. 风控层（前置保障）：赛车的防滚架和安全带 🛡️

  风控不是跟在车后面的安全员，它应该是赛车本身的一部分——硬编码的物理边界。

  • 硬边界：这些规则是焊死在系统里的，不需要实时计算。比如：

    • 单笔最大亏损额：-5%
    • 账户总回撤阈值：-20%
    • 单次最大开仓量：账户总额的10%
    • 最大允许杠杆：5x 只要任何操作试图触碰这些红线，执行系统会直接拒绝，连思考的机会都不给。

  • 热更新：教授给的策略手册（规则文件）可以动态加载。新策略上线，先加载进来，如果跑了一段时间发现不对劲（比如异常亏损），系统可以一键回滚到上一个稳定版本的手册，全程无需停机。

  通过这样的解耦，我们构建了一个全新的团队：

  角色	任务	特点	比喻
  策略AI (教授)	离线分析，生成规则	慢，重，聪明	战略家
  信号层 (观察员)	实时判断状态转移	快，轻，专注	瞭望哨
  执行层 (车手)	原子化执行指令	更快，机械，可靠	驾驶员
  风控层 (工程师)	设定不可逾越的边界	前置，刚性，被动	安全带

  这个团队里，每个人都做自己最擅长的事，再也没有那个背着冰箱跑步、思考人生的全能选手了。

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  别再盯着K线了，你需要的是仪表盘

  解耦之后，我们的监控方式也得变。以前我们为什么死盯K线？因为我们不信任那个慢吞吞的AI，我们得替它着急。但现在，我们有了一个分工明确的自动化团队，我们就不再是司机，而是车队经理。

  车队经理不会去关心某个弯道车手是怎么打方向盘的，他只关心几个核心指标：赛车状态、圈速、油耗。

  对应到我们的交易系统，你需要的是一个干净的“驾驶舱仪表盘”，而不是一张能把人看瞎的K线图。

  • 核心告警🚨：你的手机不应该因为价格涨了1%就响个不停。只在最异常的情况下告警：

    • 滑点超阈值：计划100买入，结果101成交。
    • 执行失败：连续多次下单被交易所拒绝。
    • 净敞口异常：系统里的仓位和交易所对不上。
    • 触发风控红线：账户回撤达到警戒线。 这些才是需要你介入的“爆胎”和“引擎故障”。

  • 事件簿回放 📓：忘掉K线复盘吧，那效率太低。你需要的是一个“黑匣子”，记录每一次的“信号 → 动作 → 结果”链条。

    • 14:30:05 - 信号：状态从盘整切换到拉升。
    • 14:30:06 - 动作：创建买入订单，价格100，数量10。
    • 14:30:08 - 结果：订单成交，均价100.1，滑点0.1%。 通过回放事件簿，你可以清晰地看到是信号慢了，还是执行慢了，或是策略本身有问题，复盘效率提升十倍。

  • 压缩视图 📊：别再看一根根的K线了，那只会增加你的焦虑。你真正需要看的，是两样东西：

    1. 状态时间线：一个条形图，显示过去24小时里，系统分别处于盘整、拉升、回落状态各多长时间。这让你对市场的大节奏一目了然。
    2. 净敞口和盈亏曲线：你的仓位变化和账户净值变化。这才是最终的结果。

  把无限的细节压缩成有限的关键信息，这才是高效的监控之道。你把专业的事交给了系统，就要学会信任它，而不是像个驾校教练一样坐在旁边随时准备踩副驾的刹车。

  这个世界不缺聪明的AI模型，缺的是能让聪明才智在正确的时间、正确的地点发挥作用的架构。虚拟货币交易这场F1比赛，需要的不是一个想得更多的“教授”，而是一个反应更快的“车手”。

  所以，别再费力去造一个更聪明的大脑了。有时候，把大脑和手脚分开，让各司其职，比什么都重要。至少，下次凌晨三点，你可以安心睡觉了。😴

  2天前