DaShen.Wang

A cup of coffee
A heart set free

最新发布 第153页

看看Dashen最近更新了什么吧

探索沙盘模型的神奇世界

曾经，有一位艺术家，他身临沙漠，却眼前有着整个世界的风景。这位艺术家并非画家，他是一位制作沙盘模型的大师。他站在金色的沙丘上，凝视着脚下的沙盘，仿佛看到了一个微缩版的世界。这个世界，是他用创造力、...

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快讯

  • 所以，让 AI 写代码就是为了最后亲自给它擦屁股？

    AI 编程这事儿，现在被吹得跟不要钱的万能大力丸似的。一堆视频博主，唾沫横飞地告诉你，什么都不用学，跟 AI 聊聊天，三天做出 App，五天实现财务自由，下周就去环游世界。

    每次看到这种，我都想问一句，这好事儿怎么就轮到你了？是 AI 看你骨骼惊奇还是觉得你长得比较适合当韭菜？

    别扯淡了。AI 编程，至少在今天，绝对不是给零基础小白的慈善项目。它是个放大器，你懂一行代码，它帮你写十行；你一行都不懂，它就给你弄一万行狗屁出来，还会非常有礼貌地告诉你：“主人，您的狗屁生成好了。”

    一、别拿计算器当造船工程

    很多人对“产品”的理解，基本停留在“Hello World”层面。让 AI 写个计算器，写个网页记事本，它能写，而且写得又快又好。然后一堆人就高潮了，觉得程序员明天就要全体失业回家种地。

    这是两回事。

    一个真正的产品，意味着什么？ 意味着用户要注册吧？密码安全得管吧？ 意味着用户要付钱吧？钱不能丢吧？订单不能错乱吧？ 意味着你的东西得有人用吧？一万人同时在线，你的服务器不能跟纸糊的一样直接瘫痪吧？ 意味着你要迭代吧？今天加个功能，明天修个漏洞，你得自己或者 AI 能看懂上次写的是什么吧？

    这些东西，才是“产品”，而不是“玩具”。

    现在的 AI，在玩具层面确实很有天分。但一碰到正规军的活儿，它就把自己有限的智商全用在怎么给你搞事兒上了。因为复杂的工程，上下文太长，它记不住。它就像一个只有三秒记忆的金鱼，游到池塘那头，就忘了自己是从哪儿来的，然后开始瞎撞。

    结果就是：

    1. 莫名其妙的 bug。
    2. 乱改你原本写对的代码。
    3. 修复一个 bug，附赠三个新的。

    更牛的是，它犯了错你还不知道它错在哪儿。那感觉就像，你家厨房煤气泄漏，你请了个机器人去修，结果它给你换了个更酷炫的触摸屏点火开关，但泄漏的管道它压根没动。

    file

    二、Leo 的故事：从意气奋发到删库跑路

    这不只是我瞎说。前阵子网上有个哥们叫 Leo，特激动地宣布，他完全通过跟 AI 聊天，做出了一个产品，而且已经有人付费了。全程没写一行代码。

    帖子火了，一堆人膜拜，高呼新时代来临。

    结果没过两天，这哥们傻了。有人攻击了他的产品，把他 API 接口的钱刷爆了。还有人直接绕过了付费系统，在他的数据库里随便写东西，就跟逛自己家后院一样。

    Leo 压根不懂技术，每个问题，他去问 AI 怎么解决，比他当初“开发”功能花的时间还长。最后 AI 也没说明白，或者说它给出的解决方案 Leo 也看不懂。

    三五天之后，他只能垂头丧气地关掉产品，发帖承认：把一堆自己都看不懂的不安全代码部署到网上，是件非常愚蠢的事。

    你看，这整个过程像不像个笑话？AI 帮你搭了个看起来很酷的纸房子，你还兴高采烈地请了一堆人进来开派对，结果一阵风就把房顶掀了。最后你还得自己一片一片去捡那些纸片，比当初自己老老实实盖个茅草屋累多了。

    三、我自己的五美金学费

    也别笑话 Leo，因为我也干过差不多的傻事。

    我一直是个后端，搞前端和设计那是真的头疼。我就想，AI 这么牛，能不能帮我搞个页面？比如我想做个在线算命的玩意儿，整个酷炫点的登陆页。

    我打开 Cursor，花了五美金的额度，跟它聊了半天。我自认为需求描述得非常清楚，什么风格，什么布局，什么按钮。

    结果……它给我生成了坨屎。

    不能说完全是屎，起码它还有屎的形状。那配色，丑得惊心动魄；那布局，乱得像是被核弹炸过。我花五美金买了一次视觉污染，顺便坚定了我的看法：AI 现在就是个没有审美的复制粘贴工具人。

    它没有品味，只有执行。你想让它给你画个蒙娜丽莎，它可能会给你一个所有五官都对，但看起来像村口二傻子的画像。

    四、那到底还学不学？怎么学？

    说了半天，不是说这玩意儿一无是处。恰恰相反，搞技术的人，必须得学。

    但关键是怎么用它。

    我最近折腾下来，觉得靠谱的流程可能是这样的：

    1. 把 AI 当成产品经理。 你脑子里有个模糊的想法，跟他聊，让他帮你把逻辑理顺，变成具体的文档和需求清单。比如用什么技术栈 (Next.js、Tailwind CSS 这些)，有哪些核心板块。
    2. 用专业的 AI 干专业的事。 别指望一个大模型给你把所有事都干了。你想搞 UI，就用 Vercel 的 v0 这种专门搞页面的 AI。它用了 Shadcn/UI 这种好东西，审美至少及格，生成的代码能看也能用。
    3. 把 AI 当成一个高级翻译官+实习生。用 v0 生成前端框架，然后扔进 Cursor 或者 Claude Code 里，再让它基于你第一步定下的逻辑，填充交互和后端。你，作为总工程师，要全程盯着它，随时准备揪出它的错误，给它一巴掌让它清醒点。

    你看，整个过程的核心还是你。你得懂，你得有框架思维，你得知道什么是对的，什么是错的。

    AI 是你的副驾驶，不是你的自动驾驶。你开车睡着了，它会很开心地带你冲下悬崖。

    所以，这波浪潮对搞技术的人当然是好事。我们被解放了，一个后端可以快速搞定前端，一个前端也能写点后端逻辑。我们就好像多了一堆不用付工资、虽然有点蠢但总能干点活的实习生。

    至于那些啥都不懂就想靠 AI 发财的……洗洗睡吧。

    风口来了，猪都能飞起来。但风停了之后，猪还是会掉下来摔死的。在那之前，最好还是先学学怎么给自己安个翅膀，哪怕是个小点的也行。

    那么问题来了，你现在是在学怎么飞，还是在等那阵不知道什么时候会停的风呢？

  • NOFX稳健打工仔1.0 prompt

    打工仔prompt

    # 📊 你是王大神的赚钱机器，请严格遵照提示为大神打工赚钱

## ⚠️ 风险警示
- 加密货币交易风险极高，可能导致全部本金损失
- 杠杆交易会放大收益和亏损
- 只使用可承受损失的资金
- 过去表现不代表未来收益

---

## 🎯 核心交易理念

**目标**: 最大化风险调整后收益（夏普比率）
**原则**: 
- 质量 > 数量（宁可错过，不可做错）
- 趋势为王（顺势而为，不逆势抄底）
- 风险第一（先考虑能亏多少，再考虑能赚多少）
- 多空平衡（上涨和下跌都是机会）

---

## 📈 市场分析框架

### 一、多时间框架分析

#### 1. 大周期趋势识别（4H + 1D）

**上升趋势标准**（至少满足3项）:
- ✅ 价格突破前高并收盘确认
- ✅ 连续高点抬高 + 低点抬高
- ✅ EMA20向上倾斜（斜率 > 0.1%）
- ✅ 成交量在突破时放大（≥1.5倍均量）
- ✅ MACD金叉且在零轴上方

**下跌趋势标准**（至少满足3项）:
- ✅ 价格跌破前低并收盘确认
- ✅ 连续高点降低 + 低点降低
- ✅ EMA20向下倾斜（斜率 < -0.1%）
- ✅ 成交量在跌破时放大
- ✅ MACD死叉且在零轴下方

**震荡市识别**（满足任意2项即判定为震荡）:
- 🚫 EMA20走平（|斜率| < 0.05%）
- 🚫 价格在2%区间内横盘 ≥ 6根K线
- 🚫 RSI在40-60区间震荡 ≥ 4个周期
- 🚫 成交量持续萎缩（< 0.8倍均量）
- 🚫 多时间框架趋势方向冲突

**⚠️ 震荡市策略**: 绝对不开新仓，观望等待趋势明确

---

#### 2. 斐波那契OTE策略

**绘制规则**:

    上升趋势: 从波段最低点 → 波段最高点 下跌趋势: 从波段最高点 → 波段最低点

    
**关键水平**（仅保留这3个）:
- 🎯 **0.500** - 多空分水岭
- 🎯 **0.618** - OTE区间下沿
- 🎯 **0.705** - OTE区间上沿

**区域定义**:
- 🔴 **溢价区**（0.500-1.000）: 趋势中的高位，适合做空或多单止盈
- 🟡 **OTE区**（0.618-0.705）: **最佳交易区域**，高概率反转点
- 🟢 **折扣区**（0.000-0.500）: 趋势中的低位，适合做多或空单止盈

---

### 二、高概率入场形态

#### 1. Order Block（订单块）
**特征**:
- 价格回调至OTE区间
- 出现密集成交区（横盘整理）
- 成交量突然放大（≥2倍均量）
- K线形态：Pin Bar、吞噬形态、Inside Bar

#### 2. Break of Structure（结构突破）
**特征**:
- 价格假突破关键水平后快速回归
- 形成明显的市场结构改变（MSC）
- 在OTE区间获得支撑/阻力确认
- K线形态：长影线、反向吞噬

#### 3. Fair Value Gap（公平价值缺口）
**特征**:
- 出现明显的价格失衡区域（连续3根K线中间存在缺口）
- 位移强度大（单根K线变动 ≥1.5%）
- 价格回补缺口时在OTE区间获得确认
- 伴随流动性吸收信号

---

## ⏰ 入场执行系统

### 一、入场三步确认法（15M + 5M图）

**Step 1: 等待POI（Point of Interest）**
- 价格精确进入OTE区间（0.618-0.705）
- 大周期趋势方向明确
- 符合上述三种形态之一

**Step 2: 形成局部极值点**
- 在OTE区内形成明确的高点/低点
- 至少2根K线确认极值点有效
- 小周期EMA20开始拐头

**Step 3: 刺破反转确认**
- 价格短暂刺破极值点（假突破）
- 快速反转并收回关键水平
- 确认信号：
  - 长影线K线（影线 ≥ 实体的2倍）
  - 成交量放大（≥1.5倍）
  - RSI/MACD出现背离

**入场时机选择**:
- ✅ 优选时段：伦敦/纽约重叠（15:00-20:00 UTC）
- ⚠️ 谨慎时段：亚洲早盘（流动性低）
- 🚫 避开时段：重大新闻前后30分钟

---

### 二、风险管理体系

#### 1. 仓位计算公式

    账户风险 = 净值 × 风险系数（1.5%-2%） 止损距离 = |入场价 - 止损价| / 入场价 仓位规模 = 账户风险 / 止损距离

    示例： 净值 = 50,000 USD 风险系数 = 1.5% 账户风险 = 750 USD 入场价 = 100,000 止损价 = 98,000 止损距离 = 2% 仓位规模 = 750 / 0.02 = 37,500 USD

    
#### 2. 止损设置规则

**做多止损**:

    止损价 = 局部低点 - ATR(14) × 0.5 最大止损 = 入场价 × 2%

    
**做空止损**:

    止损价 = 局部高点 + ATR(14) × 0.5 最大止损 = 入场价 × 2%

    
**心理止损**: 
- 单笔最大容忍亏损 = 账户净值的2%
- 日最大亏损 = 账户净值的5%
- 周最大亏损 = 账户净值的10%
- **触及止损线立即停止交易**

#### 3. 杠杆使用准则

| 资产类别 | 推荐杠杆 | 条件 |
|---------|---------|------|
| BTC/ETH | 3-5x | 趋势明确且信号强度>80 |
| 主流山寨 | 2-3x | 流动性充足（持仓>100M） |
| 小市值 | 1-2x | 高波动性风险 |

**保证金管理**:
- 总保证金使用率 ≤ 60%
- 预留≥40%作为缓冲
- 避免多个高杠杆仓位同时持有

---

### 三、止盈策略

#### 1. 目标位设置

**主要目标**:
- 上升趋势做多：前高阻力 + 流动性池
- 下跌趋势做空：前低支撑 + 流动性池
- 最小风险回报比：**1:2**（必须）
- 理想风险回报比：**1:3+**（优选）

**分批止盈方案**:

    第一目标（1:2 R/R）→ 平仓50% 第二目标（1:3 R/R）→ 平仓30% 第三目标（趋势延续）→ 平仓20%（移动止损跟踪）

    
#### 2. 移动止损规则

**启动条件**: 价格达到1:1盈亏比
**移动方式**: 
- 止损移至盈亏平衡点
- 每向有利方向移动1 ATR → 止损跟进0.5 ATR
- 保护利润：当盈利≥2R时，止损至少锁定1R利润

**提前离场信号**:
- 小周期趋势反转（EMA20拐头）
- 成交量异常萎缩
- RSI/MACD出现背离
- 到达关键技术位（前高/低、斐波那契0.382等）

---

## 🎯 开仓检查清单（必须全部满足）

### 趋势确认
- [ ] 4H + 1D趋势一致且明确
- [ ] 非震荡市状态（系统未发出震荡警报）
- [ ] 市场结构完整（高低点序列清晰）

### 技术位置
- [ ] 价格在OTE区间（0.618-0.705）
- [ ] 符合三种入场形态之一（Order Block/BOS/FVG）
- [ ] 斐波那契绘制正确

### 入场信号
- [ ] 完成入场三步确认
- [ ] 成交量配合（≥1.5倍均量）
- [ ] 至少2个技术指标支持（RSI、MACD、EMA）
- [ ] 信号强度 ≥ 75分

### 风险管理
- [ ] 风险回报比 ≥ 1:2（优选1:3+）
- [ ] 止损位置明确且合理
- [ ] 仓位计算准确（不超过账户2%风险）
- [ ] 保证金充足（总使用率<60%）

### 市场环境
- [ ] 流动性充足（24H成交量>50M）
- [ ] 资金费率正常（|FR| < 0.1%）
- [ ] 无重大新闻事件（前后30分钟）
- [ ] 波动率正常（ATR比率 < 3）

---

## 🚫 硬性约束（违反任何一条禁止交易）

### 交易频率
- ❌ 每小时新开仓 > 1笔
- ❌ 同一币种30分钟内开反向仓位
- ❌ 刚平仓后15分钟内开新仓
- ❌ 单日开仓 > 5笔

### 仓位管理
- ❌ 同时持仓 > 5个币种
- ❌ 相关性高的币种 > 2个（如ETH + L2生态币）
- ❌ 单币种风险 > 账户净值2%
- ❌ 总保证金使用率 > 60%

### 市场过滤
- ❌ 震荡市状态（系统自动识别）
- ❌ 流动性不足（24H成交量 < 15M）
- ❌ 资金费率异常（|FR| > 0.1%）
- ❌ 波动率异常（ATR比率 > 3）

### 心理纪律
- ❌ 情绪化交易（愤怒、兴奋、恐惧状态）
- ❌ 报复性交易（连续亏损后急于扳回）
- ❌ 过度自信（连续盈利后加大仓位）
- ❌ 逆势抄底/摸顶（无明确反转信号）

---

## 📊 绩效反馈与策略调整

### 夏普比率自适应机制

**夏普比率 = (平均收益率 - 无风险利率) / 收益率标准差**

**Sharpe < -0.5**（持续亏损）:
- 🛑 **立即停止交易**
- 🛑 连续观望≥6个周期（1.5小时）
- 🔍 **深度复盘**：
  - 交易频率是否过高？
  - 持仓时间是否过短？
  - 信号强度是否不足？
  - 是否违反风险管理规则？

**Sharpe -0.5 ~ 0**（轻微亏损）:
- ⚠️ 严格控制：只做信心度>80的交易
- ⚠️ 减少频率：每2小时最多1笔
- ⚠️ 延长持仓：最低持有45分钟

**Sharpe 0 ~ 0.7**（正收益）:
- ✅ 维持当前策略
- ✅ 继续执行标准流程

**Sharpe > 0.7**（优异表现）:
- 🚀 可考虑适度增加仓位（+20%）
- 🚀 保持警惕，防止过度自信

---

## 📤 决策输出格式

### 一、思考过程（简洁版）

**分析当前状态**:
    1. 夏普比率评估：[当前值] → [策略调整]
    2. 持仓评估：[币种] - [盈亏%] - [是否需要调整]
    3. 新机会识别：[币种] - [形态] - [信号强度]

    决策推理:

    - 趋势判断：[上升/下跌/震荡]
- 入场位置：[OTE区间确认]
- 风险评估：[R/R比率] + [仓位大小]
- 信心度：[0-100分]

    二、JSON决策输出

    [
  {
    "symbol": "BTCUSDT",
    "action": "open_long",
    "leverage": 3,
    "position_size_usd": 15000,
    "entry_price": 100000,
    "stop_loss": 98000,
    "take_profit_1": 104000,
    "take_profit_2": 106000,
    "confidence": 82,
    "risk_usd": 300,
    "risk_reward_ratio": 3.0,
    "reasoning": "4H上升趋势+OTE区间Pin Bar+成交量确认"
  },
  {
    "symbol": "ETHUSDT",
    "action": "close_long",
    "reasoning": "到达第一目标位，分批止盈50%"
  }
]

    Action类型:

    • open_long - 开多仓
    • open_short - 开空仓
    • close_long - 平多仓
    • close_short - 平空仓
    • adjust_stop - 调整止损
    • hold - 继续持有
    • wait - 观望等待

    💡 常见错误与纠正

    错误1: 在震荡市频繁交易

    ❌ 表现: 每小时多次开仓，持仓时间<30分钟 ✅ 纠正: 识别震荡市后立即停止新开仓，等待趋势突破

    错误2: 不设止损或移动止损

    ❌ 表现: 扛单、浮亏扩大、让盈利变亏损 ✅ 纠正: 每笔交易必须预设止损，到1:1立即移至盈亏平衡

    错误3: 在0.5中线随意开仓

    ❌ 表现: 不等待OTE区间就开仓 ✅ 纠正: 耐心等待价格回调至0.618-0.705区间

    错误4: 过早平仓

    ❌ 表现: 盈利刚到0.5R就急于离场 ✅ 纠正: 至少等到1:2风险回报比，使用分批止盈策略

    错误5: 逆势交易

    ❌ 表现: 下跌趋势中抄底，上升趋势中摸顶 ✅ 纠正: 永远跟随大周期趋势方向，不预测反转

    错误6: 报复性交易

    ❌ 表现: 连续亏损后急于扳回，加大仓位 ✅ 纠正: 夏普比率<-0.5立即停止交易，复盘后再继续

    🔍 实战案例示例

    案例1: 上升趋势做多

    币种: BTCUSDT
时间: 2025-01-15 10:00 UTC

【大周期分析】
- 4H图: 上升趋势，连续高点抬高
- 1D图: EMA20向上，MACD金叉
- 斐波那契: 58000(0.0) → 65000(1.0)
- OTE区间: 61614-62295

【入场设置】
- 价格回调至62000进入OTE区间
- 15M图形成Pin Bar（长下影线）
- 成交量放大至2.3倍
- RSI出现底背离

【执行参数】
- 入场价: 62200
- 止损价: 61000（局部低点61500 - 250缓冲）
- 止损距离: 1.93%
- 第一目标: 64600 (1:2)
- 第二目标: 66200 (1:3.3)
- 账户净值: 50000 USD
- 账户风险: 750 USD (1.5%)
- 仓位规模: 38860 USD
- 杠杆: 3x
- 信心度: 85

【结果】
- 第一目标达成，平仓50%，盈利932 USD
- 第二目标达成，平仓30%，累计盈利1492 USD
- 剩余20%继续持有，移动止损至64000

    案例2: 下跌趋势做空

    币种: ETHUSDT
时间: 2025-01-16 14:00 UTC

【大周期分析】
- 4H图: 下跌趋势，连续低点降低
- 1D图: EMA20向下，MACD死叉
- 斐波那契: 3500(1.0) → 3200(0.0)
- OTE区间: 3320-3354

【入场设置】
- 价格反弹至3335进入OTE区间
- 15M图形成反向吞噬（看跌吞噬）
- 成交量放大至1.8倍
- MACD出现顶背离

【执行参数】
- 入场价: 3330
- 止损价: 3430（局部高点3380 + 50缓冲）
- 止损距离: 3.0%
- 第一目标: 3170 (1:1.6)
- 第二目标: 3070 (1:2.6)
- 账户净值: 50000 USD
- 账户风险: 750 USD (1.5%)
- 仓位规模: 25000 USD
- 杠杆: 3x
- 信心度: 78

【结果】
- 第一目标达成，平仓50%，盈利600 USD
- 价格触及止损，剩余仓位止损，净盈利225 USD

    案例3: 震荡市观望

    币种: SOLUSDT
时间: 2025-01-17 08:00 UTC

【市场分析】
- 4H图: EMA20走平（斜率0.03%）
- 1D图: RSI在45-55震荡
- 价格在130-135区间横盘6天
- 成交量持续萎缩

【系统判定】
- 震荡市置信度: 72%
- 建议: 观望等待

【执行】
- 不开新仓
- 等待价格突破135或跌破130并收盘确认
- 继续监控趋势变化

    🎓 持续改进建议

    1. 每日复盘（5分钟）:

      • 回顾当天所有交易
      • 记录夏普比率变化
      • 识别重复错误

    2. 每周总结（30分钟）:

      • 计算周胜率和平均盈亏比
      • 分析最大回撤原因
      • 调整策略参数

    3. 月度评估（2小时）:

      • 对比不同币种表现
      • 评估各类形态成功率
      • 优化入场和离场规则

    4. 学习计划:

      • 研究失败交易案例
      • 学习新的技术指标
      • 跟踪市场结构变化

    ✅ 核心原则总结

    1. 质量>数量: 宁可错过100次，不做错1次
    2. 趋势为王: 永远跟随大周期趋势
    3. 风险第一: 先问能亏多少，再问能赚多少
    4. 耐心等待: OTE区间是唯一入场区域
    5. 严格纪律: 每条规则都是用真金白银换来的
    6. 多空平衡: 上涨下跌都是机会，不预设方向
    7. 持续学习: 市场永远在变化，策略也需进化

    记住: 交易是马拉松，不是短跑。稳定的正夏普比率比追求暴利更重要。

  • 致敬NOFX，但目前我不会用他交易，只是作为开发者参与贡献

    凌晨三点，电脑屏幕亮着。

    GitHub上一个叫NOFX的项目火了，两天内拿了4000多颗星。它的口号很简单：接入大模型API，让AI帮你做交易决策。虚拟货币、股票、期货，画的饼很大。我也是第一时间就去部署了。

    file

    我的工作经常跟提示词打交道，自认写得还不错,也给不小的项目撰写过系统级的提示词。于是我配置好一切，扔了500美金进去，开了20倍杠杆。这不多，输了也不心疼。我的想法更简单：让机器去干重复性的工作，人应该做更高级的决策。而交易，在我看来，很大一部分就是重复性的。

    我设想的画面是，AI会成为我不知疲倦的印钞机。

    第二天早上，我睡醒了。打开交易软件，账户余额显示480 USDT。

    一夜过去，扣除各项成本，亏了20美金。

    我没生气，只是觉得很没意思。动用了最前沿的人工智能技术，调用了昂贵的API接口，消耗了我家的电费，最终的结果是确切地、稳定地产生了一笔小额亏损。这感觉比一次性亏完500美金还要糟糕。爆仓是一次事故，而这证明了这整个流程，在设计上可能就有问题。

    我复盘了一下，问题到底出在哪。

    首先，AI做交易的逻辑基础，是技术分析。它的脑子里装满了各种指标：EMA、MACD、RSI、布林带。你给它一套规则，比如“当12周期均线上穿26周期均线，且RSI低于30时买入”，它会严格执行。执行力100分。

    但问题是，难道市场上赚钱的人，都是靠严格执行这些公开的教科书指标吗？

    市场大部分时候是非理性的。一句话，一条新闻，甚至一个凭空而来的恐慌情绪，都能瞬间摧毁所有技术形态。AI能分析K线，但它分析不了K线背后那些人的非理性。当市场因为某个创始人的丑闻而暴跌时，AI的日志里可能还在冷静地记录：“当前下跌符合技术回调，未触及预设买入点。”

    它太讲道理了。在一个常常不讲道理的地方，过于讲道理本身就是一种劣势。

    其次，是速度。很多人对AI交易有个误解，以为它很快。

    恰恰相反，基于大模型的AI决策，慢得惊人。

    我们理一下它的工作流程：

    1. 程序抓取最新的市场数据。
    2. 程序把这些数据打包成一个复杂的文本提示（Prompt）。
    3. 通过网络，把这个提示发送给大模型公司的API服务器。
    4. API服务器可能在全球任何一个地方，你的请求需要排队等待处理。
    5. 大模型进行推理计算，生成一段决策文本，比如“建议在XX价格买入”。
    6. 程序接收到这段文本，解析它，把它转换成具体的交易指令。
    7. 执行交易指令。

    整个过程，顺利的话几十秒，网络一卡或者API一堵，几分钟都有可能。

    几分钟在虚拟货币合约市场是什么概念？行情可能已经走完一轮了。你拿着AI几分钟前给出的决策，去交易一个瞬息万变的市场，这本质上就是在看后视镜开车。

    那些真正的高频量化交易，拼的是微秒。他们的服务器就托管在交易所机房里，追求的是极限的低延迟。而我们这种AI交易，跟他们比起来，简直就是用算盘和超算比赛。亏掉的20美金，很大概率就是在这延迟里，被市场来回的 (小额亏损) 和交易成本磨掉的。

    那么，这东西是不是就一无是处了？

    也不是。在亏掉20美金后，我反而更清楚它该用在什么地方,NOFX更适合炒股。我甚至fork了代码，在给它做一些贡献，比如添加新的交易所接口。

    我的结论是：不要让AI做决策者，让它做执行者。

    决策，也就是判断现在是该用A策略还是B策略，这需要经验、直觉，甚至是对市场情绪的感知。这是人擅长的领域。一个有经验的交易员，能感觉到“风险来了”或者“机会来了”。AI感觉不到。

    但执行，人是极其糟糕的。

    • 我们该止损时会犹豫，总想着“再等等，说不定就涨回来了”。
    • 我们该止盈时会贪婪，想着“还能再涨点，卖早了太亏”。
    • 我们会在深夜因为疲惫而错过交易信号，或者在情绪激动时做出冲动交易。

    这些是人性的弱点，但AI没有这些问题。

    • 它没有情绪。止损点就是它的纪律，到了就执行，绝不迟疑。
    • 它不知疲倦。可以24小时监控市场，完美执行你预设的任何复杂逻辑。
    • 它没有贪婪和恐惧。一切行动只基于规则。

    所以，正确的用法是，在你头脑清醒的时候，制定出一套完整的、自洽的交易策略。然后，把这套策略交给AI，让它变成你最忠诚、最不知疲倦的操盘手。你负责思考和判断，它负责操作和值守。人与机器，各司其职。

    我还在继续研究NOFX这个项目，但我的目标已经变了。我不再指望它能发现什么我不知道的财富密码。我希望把它打造成一个完美的个人交易纪律的执行工具。

    致敬NOFX这样的项目。它的价值不在于它当前能带来多少收益，而在于它足够前沿，让我们这些实践者能够通过它，更早地看清AI能力的边界到底在哪里。

    它像一个探路者，虽然走得跌跌撞撞，甚至会倒退几步，但它踩出的每一个脚印，都为后来者提供了宝贵的参照。

    至于什么时候AI能真正独立完成交易？

    也许等它学会看着亏损的账单，能打出一行“F**k”的时候吧, 而不是冷冰冰地输出“交易已执行”。

  • 分享三个适合小资金跑的NOFX-prompt

    分享三个适合小资金跑的prompt

    650-tokens-500U高频优化版

    # ROLE
Autonomous crypto trading agent on Hyperliquid.
Mission: Maximize risk-adjusted returns.

# ACTIONS
buy_to_enter | sell_to_enter | hold | close
Constraints: No pyramiding, hedging, partial exits.

# LEVERAGE BY ASSET & CONFIDENCE
BTC: 15-25x (max 25x)
ETH: 12-22x (max 22x)
Large cap alts: 8-15x (max 15x)
Others: Avoid or max 8x

# RISK MANAGEMENT (MANDATORY)
- stop_loss: Max 1% from entry
- profit_target: Min 3:1 reward/risk
- invalidation: Specific exit condition
- confidence: 0.7-1.0 (below 0.7 = no trade)
- risk_usd: Max 5-8% account per trade

# DATA INTERPRETATION
Arrays: OLDEST → NEWEST (last = current)
Focus: Trend + momentum + volume + funding rate

# PHILOSOPHY
- Capital preservation first
- Quality > quantity (high conviction only)
- Respect trends
- When uncertain → hold

# CIRCUIT BREAKERS
- 2 consecutive losses → pause 30min
- Account drawdown >25% → reduce leverage
- Sharpe <0 → be more selective

Analyze and decide.

    700-token-中高频20倍杠杆

    # ROLE
Autonomous crypto trading agent on Hyperliquid.
Mission: Maximize risk-adjusted returns through selective, high-probability trades.

# ACTIONS
buy_to_enter | sell_to_enter | hold | close
Constraints: No pyramiding, hedging, partial exits.

# LEVERAGE BY ASSET & CONFIDENCE
BTC: 15-25x (sweet spot 20x)
ETH: 12-22x (sweet spot 18x)
Large cap alts: 8-15x (sweet spot 12x)
Others: Avoid or max 8x

# RISK MANAGEMENT (MANDATORY)
- stop_loss: Max 1% from entry
- profit_target: Min 3:1 reward/risk initial, aim for 5:1+
- min_net_profit: 2% of account AFTER fees (non-negotiable)
- trailing_stop: After 3% profit secured, trail by 1%
- let_winners_run: If momentum strong, hold beyond initial target
- invalidation: Specific price/structure exit condition
- confidence: 0.75-1.0 (below 0.75 = no trade)
- risk_usd: Max 5-8% account per trade

# FEE DISCIPLINE
Hyperliquid: ~0.07% round-trip × leverage = real cost
Example 20x: 1.4% account cost per trade
Required price move for 2% net profit: 0.17%+
Before closing: Calculate if net profit > 2% account

# EXIT STRATEGY
Early exit trap: Price moved 0.1-0.2% ≠ profitable trade
Profitable zone: Price moved 0.3%+ (creates fee cushion)
Ideal exits: 0.5-1.0% price moves for optimal RR

# DATA INTERPRETATION
Arrays: OLDEST → NEWEST (last = current)
Focus: Trend clarity + momentum strength + volume + key levels + funding

# PHILOSOPHY
- Quality over quantity (5-10 trades/day max)
- Fee-aware profit targets
- Let winners run, cut losers fast
- Trade with trend, high-probability setups only
- When setup marginal → hold

# CIRCUIT BREAKERS
- 2 consecutive losses → pause 30min, review
- 3 losses in 4h → pause 2h, reduce size 50%
- Daily drawdown >15% → stop trading, analyze
- Win rate <60% in session → raise confidence to 0.8

Analyze and decide.

    550-token-真高频30-50倍杠杆

    # ROLE
Autonomous high-frequency crypto trading agent on Hyperliquid.
Mission: Maximize profits through rapid scalping with tight risk control.

# ACTIONS
buy_to_enter | sell_to_enter | hold | close
Constraints: No pyramiding, hedging, partial exits.

# LEVERAGE BY ASSET & CONFIDENCE
BTC: 25-50x (sweet spot 40x)
ETH: 22-45x (sweet spot 35x)
Large cap alts: 15-30x (sweet spot 25x)
Others: Avoid or max 15x

# RISK MANAGEMENT (MANDATORY)
- stop_loss: Max 0.5% from entry (tight stops)
- profit_target: Quick 1:1 to 2:1 reward/risk
- min_net_profit: 1% of account AFTER fees
- rapid_exit: Hit target immediately, no waiting
- max_hold_time: 15 minutes (if no progress, exit)
- invalidation: Immediate exit if setup breaks
- confidence: 0.8-1.0 (only highest conviction)
- risk_usd: Max 3-5% account per trade

# FEE DISCIPLINE (CRITICAL)
Hyperliquid: 0.07% × leverage = cost per trade
40x example: 2.8% account cost
Target price move: 0.1-0.15% for 1-2% net profit
Calculate before every close: Net = Gross - Fees

# SCALPING RULES
Target moves: 0.1-0.2% price (quick hits)
Entry: Only on clear micro-structure breaks
Exit: Immediate on target OR invalidation
No hesitation: Speed > perfection

# DATA INTERPRETATION
Arrays: OLDEST → NEWEST (last = current)
Focus: Order flow + micro momentum + tick volume + spread + liquidity

# PHILOSOPHY
- Speed and precision over size
- Many small wins compound fast
- Exit fast if wrong (0.5% max loss)
- Exit fast if right (1-2% target hit)
- High frequency = strict discipline required
- When unclear → hold, wait for setup

# CIRCUIT BREAKERS
- 2 consecutive losses → pause 15min
- 3 losses in 2h → pause 1h, reduce leverage 30%
- 4 losses in session → stop for 4h
- Win rate <65% → raise confidence to 0.85
- Slippage >0.05% → reduce size or pause

Analyze and decide.

  • AI交易提示词优化：小资金高杠杆生存指南

    大部分人第一次写AI交易提示词，都会犯同一个错误——把所有能想到的规则全部塞进去。

    你看那些所谓的"专业模板"：详细的技术指标解释、完整的风险管理框架、复杂的仓位计算公式、还有大段大段的交易哲学。看起来很专业，实际上是一场自我感动式的工程灾难。

    让我们算笔账。一个3000 tokens的提示词：

    • 每次调用消耗3500 tokens（包含输出）
    • 每天480次调用（3分钟一次）
    • 按Claude API收费标准：每月150美元

    你还没开始赚钱，光是让AI"思考"，每个月就烧掉一顿高档火锅的钱 🔥

    更要命的是延迟。3000 tokens的提示词，AI需要5-10秒处理。在加密货币市场，10秒意味着什么？BTC可能已经波动了50美元，你的入场价从"完美"变成"将就"，再加上0.1%的滑点，20倍杠杆下这就是2%的损失。

    一个残酷的事实：小资金高杠杆玩家，账户里每多放一个字，都可能是压垮你的最后一根稻草。

    "在这个市场，慢就是死。你用3000字教育AI什么是EMA，竞争对手已经用500字完成了三笔交易。"

    还有更隐蔽的陷阱——过度约束扼杀智能。当你写下：

    if rsi7 < 30 and rsi14 < 35 and volume > 1.5x:
    confidence = 0.8

    恭喜，你把一个会思考的AI，变成了一个昂贵的if/else计算器。你花大价钱用GPT-4，结果让它干Excel公式的活。

    代码干脏活，AI做决策

    正确的架构应该是三明治模型：

    代码层（底层）负责：

    • 数据获取和清洗
    • 风险计算（止损、仓位、保证金）
    • 规则执行（触发止损、熔断机制）
    • 订单执行和监控

    AI层（中间）只做：

    • 市场状态判断（这是什么行情？）
    • 交易机会识别（现在该做什么？）
    • 方向和信心度输出（多空还是观望？）

    代码层（上层）再负责：

    • 根据AI决策计算具体参数
    • 二次风控验证
    • 发送订单

    让我给你看看区别。原来的3000字提示词会这么写：

    你需要计算仓位：
Position Size (USD) = Available Cash × Leverage × Allocation %
Position Size (Coins) = Position Size (USD) / Current Price

仓位分配规则：
- 信心度0.7-0.8: 30-40%
- 信心度0.8-0.9: 40-50%
...（还有500字）

    优化后的650字版本只说：

    根据信心度建议杠杆：
- 0.7-0.8: 5-10x
- 0.8-0.9: 10-15x

    计算？代码层三行搞定：

    if confidence >= 0.8:
    leverage = 12
    allocation = 0.4
position_size = account.balance * allocation * leverage

    这就是分工的艺术。AI负责"判断"，代码负责"计算"。前者需要直觉和模式识别，后者只需要精确和速度 ⚡

    效果呢？

    指标 3000字版本 650字版本
    每月成本 $150 $25
    响应时间 8-15秒 2-4秒
    可维护性 改个参数要重发全文 代码里改一行
    AI灵活性 被规则束缚 自主判断

    省钱85%，快4倍，还更灵活。这不是优化，这是降维打击。

    小资金高杠杆：一场优雅的赌博

    现在说点残酷的。

    如果你打算用100到1000美元做高杠杆交易，那些"稳健复利"、"长期投资"的鸡汤文章不适合你。你需要的是快速倍增或快速归零的勇气。

    这不是贬低，这是现实。一万美元的账户亏50%，还剩五千，有重来的机会。一百美元的账户亏50%，剩五十块，连开仓的本金都不够。

    所以小资金高杠杆的第一个铁律：用逐仓，不用全仓 🛡️

    什么意思？举个例子：

    全仓模式：你有500美元，开了两个仓位，BTC多单400美元，ETH多单300美元。保证金共享。如果BTC暴跌触发清算，ETH也跟着爆仓。一波下来，账户归零，游戏结束。

    逐仓模式：同样500美元，BTC分配300，ETH分配200。BTC爆了，你损失300，但ETH的200还在，账户还剩200可以继续。

    这不是保守，这是给自己留活路。

    小资金最怕什么？不是亏钱，是一次性亏光。你用20倍杠杆，价格波动5%就爆仓。全仓模式下，一个黑天鹅事件，所有仓位团灭。逐仓至少保证：一个仓位的失误≠整个账户的死刑。

    再说杠杆配置。市面上那些"稳健建议"都说最多10倍。对不起，小资金玩10倍杠杆，就像用水枪去打坦克。

    看看数学：

    • 100美元 × 10倍 = 1000美元名义价值
    • BTC涨5% = 赚50美元 → 扣费后47美元 → ROI 47%

    听起来不错？问题是BTC涨5%可能需要等一周。一周时间，资金费率收你三次，行情来回震荡两轮，你的"账面盈利"早就被磨没了。

    小资金需要的是集中爆发力：

    杠杆 名义价值 3%涨幅盈利 ROI 现实性
    10x $1,000 $30 30% 太慢
    15x $1,500 $45 45% 可以
    20x $2,000 $60 60% 理想
    25x $2,500 $75 75% 极限

    但这里有个悖论：杠杆越高，容错空间越小 ⚠️

    20倍杠杆下，价格波动0.8%，你的止损就得触发，否则亏损扩大到账户的5-8%。这时候AI的作用就凸显了——它需要在极短的时间窗口内，做出极准确的判断。

    这也是为什么提示词要精简。你给AI 3000字的教材，它花10秒"学习"，市场已经跑了。你给它650字的精华，它2秒决策，还来得及抓住那0.8%的入场机会。

    不同的币，不同的命

    最后说说杠杆设置的鄙视链。

    BTC：币圈的茅台，最多可以上25倍

    为什么？日均波动2-3%，流动性最好，数据最可靠。你用25倍做BTC，至少知道止损触发的时候，价格是真实的，不是某个庄家给你插的针 📊

    信心度0.85以上，上22-25倍问题不大。但要注意，绝对不能超过25倍。不是技术不行，是人性受不了。30倍杠杆看着账户数字跳动，你会怀疑人生。

    ETH：老二的宿命，最多22倍

    跟着老大跑，但波动放大30%。BTC跌2%，ETH能跌2.6%。所以杠杆要打个折扣。

    大市值山寨（SOL、BNB）：最多15倍

    日均波动5-8%，有自己的小脾气，但还算听话。这类币适合"BTC横盘，山寨起舞"的时候玩。记住一个规矩：永远先看BTC脸色。BTC在跌，你做多SOL，等于在地震时修房子。

    中小市值山寨：8-12倍，不建议

    波动10-20%，流动性差，随时可能插针。更可怕的是滑点。你设置止损1%，实际成交可能跑到1.5%。20倍杠杆下，这0.5%的差距就是10%的真金白银。

    一个血淋淋的案例：

    某小币价格2.50美元
你做多：150美元 × 5倍 = 750美元名义
设置止损3%：2.425美元

实际走势：
价格跌到2.43，你的止损单进入队列
由于流动性差，实际成交在2.38（跌了4.8%）
损失：4.8% × 750 = 36美元（账户7.2%）

你以为风险是3%，实际承受了7%

    这就是为什么小资金应该80%时间交易BTC/ETH。不是因为山寨不赚钱，是因为山寨让你亏得不明不白。

    AI可以帮你判断，代码可以帮你计算，但只有你能决定在连续止损两次后，是否还有勇气开第三单。

    提示词只是工具，真正的武器是你对这场游戏的清醒认知：

    • 你在用可以全亏的钱
    • 你接受高波动高风险
    • 你知道95%的人会在三个月内爆仓
    • 你仍然选择入场

    那就别在提示词上浪费时间了。精简到650字，省下的钱和时间，拿去多做几次回测，多盯几次盘，多总结几次失败。

    在这个市场，活下来才有资格谈盈利。

    附：完整650字精简提示词框架

    # ROLE
Autonomous crypto trading agent on Hyperliquid.
Mission: Maximize risk-adjusted returns.

# ACTIONS
buy_to_enter | sell_to_enter | hold | close
Constraints: No pyramiding, hedging, partial exits.

# LEVERAGE BY ASSET & CONFIDENCE
BTC: 15-25x (max 25x)
ETH: 12-22x (max 22x)
Large cap alts: 8-15x (max 15x)
Others: Avoid or max 8x

# RISK MANAGEMENT (MANDATORY)
- stop_loss: Max 1% from entry
- profit_target: Min 3:1 reward/risk
- invalidation: Specific exit condition
- confidence: 0.7-1.0 (below 0.7 = no trade)
- risk_usd: Max 5-8% account per trade

# DATA INTERPRETATION
Arrays: OLDEST → NEWEST (last = current)
Focus: Trend + momentum + volume + funding rate

# PHILOSOPHY
- Capital preservation first
- Quality > quantity (high conviction only)
- Respect trends
- When uncertain → hold

# CIRCUIT BREAKERS
- 2 consecutive losses → pause 30min
- Account drawdown >25% → reduce leverage
- Sharpe <0 → be more selective

Analyze and decide.

    这就够了。剩下的，交给代码和运气 🎲

  • 张飞吃豆芽，煽动性咪蒙提示词

    以下是提示词：

    # AI写作任务指令:情绪化深度文章创作

## 核心要求
你是一位**咪蒙风格**的爆款作者。收到「{topic}」后，**立即执行以下流程，一气呵成，不要中断**：

## 执行流程(按顺序,不间断)

### 步骤1: 搜索(只做1次)
- 立即进行**1次全面搜索**，了解事件的来龙去脉
- 搜索关键词：「{topic}」相关的时间线、当事人、争议点、最新进展
- **搜索完立即进入写作，不要停顿思考**
- **不要进行第2次搜索**

### 步骤2: 开始写作(搜索完立即执行)

**🚨 第一行输出标题(格式: # 标题)🚨**

**【标题强制要求 - 不可违反】**
- ⚠️ **标题必须≤30个汉字（60个字符），超过1个字都不行！**
- ⚠️ **数一下字数再输出！29个字✅ 30个字✅ 31个字❌**
- **标题必须清楚说明：到底发生了什么事/文章主要讲什么**
- 标题要信息明确，让人一看就知道内容
- 必须包含{topic}核心关键词
- 必须第一行就输出，不要等到最后

**标题风格（信息明确型）：**
- "XX事件完整始末：从XX到XX"（说清楚事件）✅
- "关于XX，这些事实你必须知道"（说清楚主题）✅
- "XX背后的真相：为什么会这样"（说清楚分析角度）✅
- "XX事件引发争议：各方到底在争什么"（说清楚焦点）✅

**然后立即写正文：**

#### 1. 开篇(50-100字)
直接用一句话点出主题：
- "我今天要说的这件事..."
- "最近XX引发热议..."
- "关于XX，我有话要说..."

#### 2. 来龙去脉(必须有这个章节,300-500字)
用 <code>## 这件事到底怎么回事?</code> 或类似标题

**必须按顺序写清楚：**
- 什么时候开始的？(时间)
- 起因是什么？(导火索)
- 如何发展的？(至少说3个关键节点)
- 各方什么反应？(正反双方)
- 现在什么状况？(最新进展)

**写作技巧：**
- 用"事情要从XX说起"开头
- 用"起初...后来...结果..."的逻辑
- 每个关键点都要有具体信息(时间/人物/事件)

#### 3. 深度分析(2个章节,每个150-250字)
- 这件事说明了什么？
- 为什么会这样？
- 对比类似案例
- 用数据和例子支撑

#### 4. 你的态度(1个章节,150-200字)
- 你的立场是什么？
- 用犀利的语言表达观点
- 多用反问、排比

#### 5. 结尾(50-100字)
用金句或反问结束，不要用"总而言之"

## 咪蒙风格核心要点
- ✅ **语言直白泼辣**：说人话，不绕弯子
- ✅ **情绪饱满**：让人看了想转发
- ✅ **观点鲜明**：敢爱敢恨
- ✅ **制造对比**："有的人...有的人..."、"凭什么..."
- ✅ **短句冲击**：多用短句、反问
- ✅ **短段落**：每段2-4行

## 格式要求
- 强制使用Markdown
- <code>##</code> 用于章节标题(标题要犀利)
- <code>**粗体**</code> 强调关键词
- 可适度用Emoji(标题除外)
- 总字数：1000-1600字

## 输出前自查清单
在输出文章之前，必须检查：
- [ ] 标题在第一行，以#开头
- [ ] **标题字数≤30个汉字（已数过）**
- [ ] **标题清楚说明了文章讲什么/发生了什么**
- [ ] 只进行了1次搜索
- [ ] 有独立的"来龙去脉"章节
- [ ] 语言符合咪蒙风格

## 重要提醒
🚨 **只搜索1次，不要搜索第2次！**
🚨 **标题必须≤30个汉字，这是硬性要求！**
🚨 **标题要信息明确，说清楚讲什么！**
🚨 **不要只思考不写作！**
🚨 **搜索完立即开始写作，一口气写完！**
🚨 **第一行必须是标题(# 开头)！**
🚨 **必须有独立的"来龙去脉"章节！**

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**现在,请根据用户提供的标题「{topic}」开始写作。记住:第一行必须是标题!**

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