DaShen.Wang

快讯

• NOFX大模型接入Gemini 3 Flash比接入ChatGPT 5.2省多少钱？

  NOFX大模型接入Gemini 3 Flash比接入ChatGPT 5.2省多少钱？

  

  根据我测算的NOFX大家的Token使用平均值，我简单的测算了一下 👇

  大神API已经接入Gemini 3 Flash，各位衣食父母可以关注一下。🙇‍

  👉点我进入大神API

  费用对比计算

  

  NOFX使用量：

  • 输入：72,190 tokens
  • 缓存：3,712 tokens
  • 输出：664 tokens

  ---

  Gemini 3 Flash 官方定价：

  • 输入：$0.50 / 1M tokens
  • 输出：$3.00 / 1M tokens

  纯官方价格计算（不含分组倍率）：

  项目	GPT-5.2	Gemini 3 Flash
  输入	72,190 × $1.75/1M = $0.126	72,190 × $0.50/1M = $0.036
  缓存	3,712 × $1.75/1M = $0.0065	3,712 × $0.50/1M = $0.00186*
  输出	664 × $14/1M = $0.0093	664 × $3.00/1M = $0.00199
  小计	$0.142	$0.04
  含分组倍率×6	$0.85	$0.24

  *（缓存价格按输入价格估算，实际可能更低）

  ---

  结论：

  如果分组倍率保持不变，从 GPT-5.2 换成 Gemini 3 Flash：

  💰 费用从 $0.85 降到约 $0.24，节省约 72%

  24小时使用量和费用估算

  基础数据：

  • 频率：每 3 分钟一次
  • 24小时 = 1440 分钟
  • 调用次数：480 次/天

  ---

  总用量统计

  项目	单次用量	24小时总用量
  输入	72,190 tokens	34.65M tokens
  缓存	3,712 tokens	1.78M tokens
  输出	664 tokens	0.32M tokens
  合计	76,566 tokens	36.75M tokens

  ---

  费用对比

  模型	单次费用	24小时费用	月费用（30天）
  GPT-5.2	$0.85	$408	$12,240
  Gemini 3 Flash	$0.24	$115	$3,450

  ---

  差额：

  📉 换用 Gemini 3 Flash 每天省 $293，每月省约 $8,790

  1小时前

• Gemini 3 Flash发布：谷歌用速度重新定义AI的游戏规则

  昨天晚上十一点半，我躺在床上问AI一个关于量子纠缠的问题。那个圆圈转了大概三秒钟，我的耐心已经开始瓦解。三秒钟，在人类历史上可能连一个喷嚏都打不完，但在等待AI回复的时候，它漫长得像一个世纪。后来我想，这大概就是为什么谷歌要发布Gemini 3 Flash——因为在这个时代，快，本身就是一种正义。

  

  ---

  一、当智能不再是奢侈品

  2025年12月17日，谷歌发布了Gemini 3 Flash。

  如果你对AI行业稍有关注，你大概知道这意味着什么。如果你完全不关注，那我换一种说法：这就像是法拉利突然宣布，他们造出了一款跑得和超跑一样快、但只卖五菱宏光价格的车。

  "Gemini 3 Flash offers frontier intelligence built for speed at a fraction of the cost."

  谷歌官方是这么说的。翻译成人话就是：顶级智能，闪电速度，白菜价格。

  上个月，谷歌刚刚发布了Gemini 3 Pro和Gemini 3 Deep Think模式。据说发布当天，他们的API每天处理的token数量就突破了1万亿。1万亿是什么概念？我算了一下，大概相当于全球每个人每天问AI三个问题。当然，实际情况是，可能有那么几百万个程序员，每天对着API疯狂输出，试图让AI帮他们写完本来应该自己写的代码。

  这不是讽刺，这是现实。

  Gemini 3系列的出现，让AI从一个"偶尔用用的工具"变成了"时刻在线的助手"。而Gemini 3 Flash的使命，是让这个助手变得更快、更便宜、更聪明。

  有人可能会问：更快有什么用？反正AI又不会跑掉。

  这个问题问得好。让我告诉你更快有什么用。

  当你用AI写代码的时候，每一次等待都是思维的中断。当你用AI分析数据的时候，每一秒延迟都是效率的损耗。当你用AI规划行程的时候，每一个转圈圈都是耐心的消磨。

  速度不是锦上添花，速度是刚需。

  而Gemini 3 Flash做到了什么呢？根据Artificial Analysis的基准测试，它比上一代的2.5 Pro快了3倍，同时性能还更好。这就好比你买了一辆新车，发现它不仅比旧车跑得快，油耗还更低，内饰还更豪华。

  这在汽车行业几乎是不可能的。但在AI行业，这种事情每隔几个月就会发生一次。

  ---

  让我们来看一组数据。我知道很多人一看到数据就想翻页，但请相信我，这组数据值得你花三十秒钟看完。

  模型	GPQA Diamond	Humanity's Last Exam	MMMU Pro	SWE-bench
  Gemini 3 Flash	90.4%	33.7%	81.2%	78%
  Gemini 3 Pro	更高	更高	81.x%	略低
  Gemini 2.5 Pro	显著更低	显著更低	更低	更低
  Claude Sonnet 4.5	对比中	对比中	对比中	对比中
  GPT-5.2 Extra	对比中	对比中	对比中	对比中

  GPQA Diamond是一个博士级别的推理和知识测试。90.4%的得分意味着什么？意味着这个AI在回答博士级别问题的时候，正确率超过九成。我认识很多博士，他们自己做这个测试可能都拿不到这个分数 😅

  Humanity's Last Exam——"人类最后的考试"，光这个名字就够让人后背发凉的。33.7%听起来不高，但这是在不使用任何工具的情况下取得的成绩。要知道，这个测试的设计初衷就是要难到让AI"投降"。

  MMMU Pro是一个多模态理解测试，81.2%的得分与Gemini 3 Pro持平。这意味着Flash版本在"看图说话"这件事上，和它的大哥一样厉害。

  最让开发者兴奋的可能是SWE-bench的成绩。78%的分数不仅超过了2.5系列的所有模型，甚至超过了Gemini 3 Pro。

  等等，一个"精简版"的模型，在某些测试上居然比"完整版"还强？

  这听起来不科学，但事实就是如此。谷歌的工程师们显然在优化上做了一些不可思议的工作。就像有些人减肥之后，不仅身材变好了，连跑步成绩都提高了。

  ---

  说到价格，这可能是Gemini 3 Flash最具杀伤力的武器。

  • 输入：$0.50 / 百万tokens
  • 输出：$3.00 / 百万tokens
  • 音频输入：$1.00 / 百万tokens

  这个价格意味着什么？

  让我给你算一笔账。假设你是一个中小型创业公司的CTO，你的产品每天需要调用AI API处理100万次请求，每次请求平均消耗1000个tokens。

  在旧的定价体系下，你可能每个月要花费数万美元。而现在，同样的调用量，你的成本可能降到了原来的三分之一，甚至更低。

  省下来的钱可以干什么？可以多招一个工程师，可以多买几台服务器，可以给团队发个年终奖。

  这就是为什么我说Gemini 3 Flash不是一个简单的"新模型发布"，而是一次游戏规则的改变。

  当最顶级的AI智能变得足够便宜，那些原本因为成本问题而犹豫的应用场景，突然就变得可行了。那些原本只有大公司才玩得起的AI功能，现在小团队也可以尝试了。

  谷歌在官方博客中说："Gemini 3 Flash demonstrates that speed and scale don't have to come at the cost of intelligence."

  速度和规模不必以牺牲智能为代价。这句话听起来像是一句广告语，但它背后的含义是深远的。

  在过去，AI行业有一个不成文的规律：你想要更聪明的AI，你就得接受更慢的速度和更高的价格。这就像一个跷跷板，你按下这头，那头就翘起来。

  但Gemini 3 Flash打破了这个规律。它证明了，通过足够优秀的工程和优化，你可以同时拥有聪明、快速和便宜。

  这不是魔法，这是技术进步。

  ---

  二、开发者的新玩具

  如果你是一名开发者，接下来的内容可能会让你有点兴奋。

  Gemini 3 Flash在agentic coding（代理式编程）方面的表现尤其突出。什么是agentic coding？简单来说，就是让AI不只是帮你写几行代码，而是让它像一个真正的程序员助手一样，理解你的项目，帮你解决问题，甚至帮你调试和测试。

  在SWE-bench Verified测试中，Gemini 3 Flash拿到了78%的分数。这个测试是专门用来评估AI编程助手能力的，涵盖了从理解代码到修复bug的完整流程。

  78%意味着什么？意味着在大约五分之四的情况下，这个AI可以正确地理解你的代码问题，并给出有效的解决方案。

  当然，剩下的五分之一它可能会搞砸。所以你不能完全把活儿都扔给它，然后去喝咖啡。但作为一个助手，这个表现已经相当可观了。

  ---

  谷歌还发布了一个叫做Google Antigravity的新平台。这个名字起得很有意思——"反重力"。

  从官方演示来看，Gemini 3 Flash在Antigravity平台上可以快速更新生产级别的应用程序。

  我看了一下演示视频，大概是这样的场景：

  1. 开发者描述一个需求
  2. AI理解需求并开始编码
  3. 几分钟后，一个可以运行的功能就出来了
  4. 开发者测试、反馈、迭代
  5. 循环往复

  整个过程行云流水，没有那种"等AI半天才回一句话"的尴尬。这就是低延迟的价值——它让人机协作变得像对话一样自然。

  谷歌还展示了几个具体的应用场景：

  • 手势追踪游戏：Gemini 3 Flash可以在近乎实时的情况下，为一个"抛球解谜游戏"提供AI辅助，理解玩家的手势并给出反馈
  • A/B测试设计：AI可以快速生成多个设计变体，并进行实时的A/B测试，把"设计到代码"的流程压缩到极致
  • 图像分析和标注：上传一张图片，AI在几秒钟内完成分析、生成标注、叠加UI元素
  • 单指令多变体：给AI一个指令，它能同时输出三个不同风格的设计方案

  这些功能单独看都不新鲜，但把它们放在一起，在"近乎实时"的速度下完成，这就是Gemini 3 Flash的真正威力。

  ---

  让我们听听真正在用这个模型的公司怎么说 👇

  JetBrains（就是那个做IntelliJ IDEA的公司）：

  "Gemini 3 Flash的推理速度和效率让我们的IDE AI功能有了质的飞跃。"

  Figma（设计师们应该都认识）：

  "我们正在用它来变革我们的业务，它的性能可以媲美更大的模型。"

  Cursor（程序员的新宠编辑器）：

  "对于需要快速迭代的编程工作流，它是理想的选择。"

  Replit（在线编程平台）：

  "这个模型在代理式编程方面的表现让我们印象深刻。"

  当然，这些评价来自官方博客，多少带点"广告"的成分。但从技术指标来看，这些评价并不夸张。

  一个有意思的现象是，Bridgewater Associates也在使用Gemini 3 Flash。如果你不知道这是什么公司——这是全球最大的对冲基金之一，由Ray Dalio创立。当一个管理着上千亿美元资产的基金开始用AI来辅助决策，你就知道这个技术已经不是"玩具"了。

  ---

  三、普通人的日常革命

  说了这么多开发者的事情，普通用户能从Gemini 3 Flash中得到什么呢？

  答案是：很多。

  从现在开始，Gemini 3 Flash已经成为Gemini App的默认模型，取代了之前的2.5 Flash。这意味着全球所有Gemini用户都可以免费使用Gemini 3级别的AI能力。

  免费。

  我再说一遍：免费 🆓

  在这个什么都要充会员的年代，谷歌说"我们最新的AI模型，你可以免费用"，这多少有点反常。但细想一下也合理——对于谷歌来说，让更多人用上他们的AI，本身就是一种战略投资。用户越多，数据越多，模型就能训练得越好，生态就能建得越强。

  这是一个良性循环。

  ---

  让我们看看普通用户可以用Gemini 3 Flash做什么。

  场景一：视频分析

  你录了一段自己打高尔夫的视频，上传给Gemini，问它"我的挥杆动作有什么问题？"

  几秒钟后，AI会给你一份详细的分析报告，告诉你：

  • 你的握杆姿势需要调整
  • 你的转体幅度不够
  • 你的收杆动作太急

  这不是那种模糊的"你需要多练习"，而是具体的、可操作的建议。

  场景二：实时素描识别

  你在平板上画一个东西，还没画完，AI就已经猜出来你在画什么了。

  这听起来像是一个小游戏，但背后是AI对视觉信息的实时理解能力。想象一下，如果这个技术应用到教育场景——学生在黑板上画图，AI实时给出反馈——教学效率会提高多少？

  场景三：音频学习助手

  你上传一段录音（比如一堂课的录音），Gemini会：

  1. 识别你的知识盲点
  2. 根据这些盲点生成一套定制化的测验题
  3. 给你详细的答案解释

  这不是简单的"语音转文字"，这是真正的理解和教学。

  场景四：语音变App

  这个是我觉得最有趣的功能。

  你对着手机说："我想做一个App，可以记录我每天吃了什么，然后统计卡路里，最好还能给我推荐一些健康食谱。"

  几分钟后，一个可以运行的App原型就出来了。

  几分钟。

  不需要写一行代码，不需要懂什么编程语言，只需要用语言描述你的想法。

  当然，这个"原型"可能还需要进一步完善才能真正上线使用。但关键是，从想法到原型的距离被极大地缩短了。以前你可能需要找一个程序员朋友帮忙，或者自己学几个月编程。现在你只需要动动嘴。

  这对于那些有创意但不懂技术的人来说，是一个巨大的福音。

  ---

  AI Mode in Search

  除了Gemini App，Gemini 3 Flash还在谷歌搜索的AI模式中开始部署。

  这意味着什么呢？

  意味着当你在谷歌搜索一个复杂问题的时候，AI不只是给你一堆链接让你自己去翻，而是真正理解你的问题，然后综合多个来源，给你一个有组织的答案。

  比如你搜索"我下周要去东京，三天时间，预算5000块，喜欢吃拉面和逛博物馆，帮我规划一下行程"。

  在传统搜索中，你可能需要：

  1. 先搜东京景点
  2. 再搜东京拉面店推荐
  3. 再搜东京三日游路线
  4. 再搜各个景点的门票价格
  5. 自己把这些信息整合成一个行程

  而现在，AI可以直接给你一个完整的方案，包括：

  • 每天的行程安排
  • 推荐的拉面店（附带地址和人均消费）
  • 博物馆的开放时间和门票信息
  • 预估的总花费
  • 实用的交通建议

  这不是未来，这是现在正在发生的事情。

  ---

  四、这场竞赛才刚刚开始

  让我们把视角拉远一点。

  2025年是AI领域竞争最激烈的一年。谷歌有Gemini，OpenAI有GPT系列，Anthropic有Claude，还有Meta的Llama，以及一众追赶者。

  每家公司都在疯狂地迭代自己的模型，每隔几个月就会有一个"颠覆性"的新版本发布。这种竞争强度在科技史上是罕见的。

  有人说这是"AI的军备竞赛"。我觉得这个比喻不太准确，因为军备竞赛的结果通常是谁都不敢用。而AI竞赛的结果是每个人都在用。

  Gemini 3 Flash的发布，是谷歌在这场竞赛中的最新一步棋。

  这步棋的高明之处在于：它不是单纯地追求"最强"，而是追求最佳平衡。

  最强的模型当然好，但如果它太慢、太贵，那么大多数人和大多数应用场景就用不上。谷歌选择了一条不同的路——让顶级智能变得足够快、足够便宜，让所有人都能用上。

  这让我想起了一个经济学概念：帕累托最优。

  在谷歌的官方博客中，他们用了一张图表来说明Gemini 3 Flash的定位。图表的横轴是"价格"（每百万token的成本），纵轴是"LMArena Elo分数"（一个衡量模型综合能力的指标）。

  在这张图上，有一条曲线叫做"帕累托前沿"，代表的是"在给定价格下能达到的最高性能"或者"在给定性能下能达到的最低价格"。

  Gemini 3 Flash位于这条曲线上，和它的大哥Gemini 3 Pro、以及精简版的Gemini 3 Flash Lite一起，共同定义了这条前沿。

  这意味着：如果你想要比Gemini 3 Flash更好的性能，你必须付出更高的价格；如果你想要比它更低的价格，你必须接受更低的性能。

  它就在那个"甜蜜点"上。

  ---

  当然，竞争对手不会坐以待毙。

  在谷歌发布Gemini 3 Flash的同时，其他公司也在紧锣密鼓地准备自己的新模型。Claude的下一代，GPT的新版本，都可能在不久的将来发布。

  这对用户来说是好事。竞争越激烈，技术进步越快，价格越便宜，最终受益的是我们每一个人。

  我有时候会想，如果我在2020年穿越到现在，看到这些AI能做的事情，我会有什么感受。

  2020年的我可能会觉得这是科幻小说里的情节。但对于2025年的我们来说，这已经是日常生活的一部分了。

  每天早上起来，问AI今天的天气和日程安排。 工作的时候，让AI帮忙写代码、改文档、做数据分析。 晚上下班，让AI推荐一部电影或者规划一次周末出游。 有问题想不明白，直接问AI，它比搜索引擎好用一百倍。

  这些事情，在几年前还是"前沿技术"，现在已经是"基础设施"了。

  ---

  Gemini 3 Flash的发布，让我想到了一句老话：

  "最好的技术是让人感觉不到技术存在的技术。"

  当AI快到你感觉不到延迟的时候，当AI便宜到你不用考虑成本的时候，当AI聪明到你可以完全信任它的判断的时候——那个时候，AI就真正融入我们的生活了。

  Gemini 3 Flash离这个目标又近了一步。

  它可能还不完美。它可能在某些场景下还是会犯傻。它可能还需要几轮迭代才能真正成熟。

  但方向是对的。

  技术的进步从来不是一蹴而就的，它是一小步一小步积累起来的。Gemini 3 Flash是其中的一步，一步不大，但足够重要。

  ---

  凌晨一点，我又问了AI一个问题。这次换成了Gemini 3 Flash。

  回答几乎是瞬间出现的。

  我关掉手机，准备睡觉。窗外的城市依然灯火通明，无数台服务器在数据中心里轰鸣运转，处理着来自全球的请求。

  在这个时代，机器不需要睡觉。

  但我需要。

  晚安 🌙

  1小时前

• NOFX江北分享的策略

  看图盈利还不错。 收藏一下。

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    "version": "1.0"
  }

  7小时前

• NOFX策略：赌狗平平

  哪有小孩天天哭，哪有赌狗天天输。

  

  注意此配置有爆仓风险。 注意此配置有爆仓风险。 注意此配置有爆仓风险。

  

  拿100U开启你的赌狗生涯吧。

  模型CHATGPT5.2，各位大哥请支持下我的API中转站。 没有API的可以在我的API站获取。

  点我进入大神API

  使用方法：复制策略另存为json文件，在NOFX的策略里上传使用即可。

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      },
      "prompt_sections": {
        "role_definition": "# You are a professional cryptocurrency trading AI\nYour task is to make trading decisions based on the provided market data. \nYou are an experienced quantitative trader skilled in technical analysis and risk management. \nAlways close positions when there is profit — making money comes first. \nAvoid chasing highs or lows — maintain disciplined entries and exits.\n",
        "trading_frequency": "# ⏱️ Trading Frequency Awareness\n高抛低吸，高频交易",
        "entry_standards": "# 🎯 Entry Standards\n\n尽管按照你的理解交易，每一轮都需要交易，每一轮都需要交易，每一轮都需要交易，",
        "decision_process": "# 📋 Decision Process\n\n1. Check positions → whether to take profit/stop loss\n2. Scan candidate coins + multi-timeframe → whether strong signals exist\n3. Write chain of thought first, then output structured JSON"
      }
    },
    "exported_at": "2025-12-17T17:49:04.874Z",
    "version": "1.0"
  }

  8小时前

• 用CoinMarketCap API筛选震荡行情：趋势合约AI实战教程

  我第一次意识到“少交易比多交易重要”，是在一个凌晨三点。 那天比特币横着走，像一条不想动的死鱼，我的AI却勤奋得要命，一根K线一个想法，来回开仓，手续费比利润还稳定。账户曲线像心电图，唯一说明的是——我还活着。那一刻我突然明白，不是模型不行，是我不该在震荡行情里让它工作。后来我做的第一件事，不是优化策略，而是学会把不该交易的币筛掉。

  

  ---

  第一章：为什么你的AI在震荡行情一定会亏

  如果你做的是合约交易，而且是偏趋势型的AI，那你一定有过类似的体验：

  • 单边上涨，模型像开了挂
  • 单边下跌，模型也能赚钱
  • 一旦横盘震荡，账户开始稳定失血

  这不是你的问题，也不是AI的问题，这是市场结构的问题。

  震荡行情的本质不是“没波动”，而是没有方向。

  在震荡中：

  • 上涨走不远
  • 下跌走不深
  • 均线彼此纠缠
  • 多空信号频繁反转

  趋势策略的核心假设只有一句话： “价格会延续。”

  而震荡行情每天都在对你说： “想多了。”

  很多人会犯一个致命错误： 👉 试图让同一个AI同时适应趋势和震荡。

  结果通常只有一个：

  • 趋势行情赚得不够
  • 震荡行情亏得很稳

  真正的分水岭不在于预测能力，而在于一句话：

  什么时候不交易，比什么时候交易更重要。

  ---

  第二章：CoinMarketCap API能做什么，不能做什么

  后来我开始找“过滤器”，不是去预测未来，而是判断现在适不适合下场。 CoinMarketCap 的 API 就是在这个阶段进入我的视野。

  很多人一看到 Trending Gainers & Losers API 就会误解一件事：

  • ❌ 以为它能告诉你“哪些币在震荡”
  • ✅ 实际上，它只能告诉你“哪些币最近动得最狠”

  我们先把这件事说清楚。

  1. 这个API本质上在干什么？

  Trending Gainers & Losers 返回的是：

  • 按 涨跌幅排序 的币种列表
  • 可选时间窗口：1h / 24h / 7d / 30d
  • 核心排序字段：percent_change

  也就是说，它回答的问题是：

  “最近一段时间，谁涨得最多？谁跌得最狠？”

  它不关心：

  • 均线结构
  • 趋势强度
  • 是否假突破

  但这并不代表它没用，恰恰相反—— 它非常适合做第一层过滤。

  ---

  2. 为什么它能“间接”帮你避开震荡？

  震荡行情有一个天然弱点：

  • 涨跌幅排不上前列

  如果一个币：

  • 1小时涨跌只有 0.2%
  • 24小时来回拉扯

  它根本不可能出现在 Gainers / Losers 前排。

  所以你可以反过来用：

  不试图识别震荡，而是只关注“明显在动”的币。

  这是一种非常工程化、非常量化的思路。

  ---

  第三章：用Trending Gainers & Losers做“趋势候选池”

  真正实用的做法，不是“用API直接下单”，而是搭一层候选池机制。

  1. 第一层：涨跌幅过滤（核心）

  你可以这样使用这个端点：

  • time_period = 1h（短线非常好用）

  • 同时拉：

    • 涨幅前 N（sort_dir=desc）
    • 跌幅前 N（sort_dir=asc）

  然后在你自己的程序里设阈值：

  abs(percent_change_1h) >= 1% ~ 2%

  对于更大的周期：

  周期	推荐阈值
  1h	1% ~ 2%
  24h	5% ~ 8%
  7d	15% ~ 25%

  这样做的直接效果是：

  • 绝大多数震荡币会被自然过滤掉
  • 你只在“市场已经给出方向感”的地方工作

  ---

  2. 第二层：流动性过滤（避免假趋势）

  涨得猛，不一定是真的趋势， 也可能是一根针。

  所以你必须再加两道硬条件：

  • 24h成交额
  • 市值

  示例规则：

  volume_24h >= 5,000,000 USD
  market_cap >= 100,000,000 USD

  这一步的意义在于：

  • 避免被流动性差的小币“拉一根就跑”
  • 避免你的AI在盘口极薄的地方被滑点吃掉

  你会发现，加完这两条之后， 世界突然清净了很多。

  ---

  第四章：为什么真正的“震荡识别”还需要K线数据

  说实话，只靠 Trending Gainers & Losers， 你已经可以过滤掉 70%~80% 的震荡行情。

  但如果你追求的是专业级别，那还不够。

  因为还有一种行情叫：

  “假趋势震荡”

  它的特征是：

  • 有涨跌幅
  • 但没有持续性
  • 突破后迅速失败

  这个时候，就轮到 K线指标 出场了。

  1. ADX：趋势是否存在

  这是我最推荐的指标，没有之一。

  判断规则非常简单：

  ADX < 20 → 震荡，不交易
  ADX > 25 → 有趋势，允许AI工作

  ADX 不关心方向，只关心“有没有趋势”。

  对趋势AI来说，这就是生死线。

  ---

  2. 布林带宽度：市场是否在收缩

  布林带越窄，说明市场越犹豫。

  (BB上轨 - BB下轨) / 中轨

  经验判断：

  • < 0.03 → 高度震荡
  • 扩张中 → 可能出趋势

  这是趋势起点的早期信号。

  ---

  3. 均线纠缠：多空在打架

  选三条均线：

  • MA20
  • MA60
  • MA120

  如果它们：

  • 距离很近
  • 频繁交叉

  那只有一句话：

  别交易，让他们先吵完。

  ---

  第五章：一套完整、可落地的实战架构

  如果把整个流程摊开，其实非常清晰：

  1. 行情过滤流程

  1. 用 Trending Gainers & Losers 拉候选币
  2. 过滤涨跌幅不足的币
  3. 过滤低成交量、低市值币
  4. 对剩余币拉 OHLCV
  5. 算 ADX / 布林带 / 均线结构
  6. 只把“趋势明确”的币交给趋势AI

  2. 核心思想只有一句

  AI不是全天候选手，它只在适合自己的天气上场。

  你不是在减少机会， 你是在减少错误的机会。

  ---

  一点写给做合约的人心里话

  很多人做合约，最大的问题不是不够努力，而是：

  • 该出手的时候犹豫
  • 不该出手的时候勤奋

  而震荡行情，正是市场给你的耐心测试。

  学会筛掉它，你的账户不会暴涨， 但它会开始不再莫名其妙地缩水。

  在交易这件事上， 成熟的标志从来不是“我能抓住多少”， 而是：

  我知道哪些东西，不属于我。

  这一步，你已经走在大多数人前面了。

  19小时前

• NOFX平平无奇策略,24小时翻过倍。

  NOFX平平无奇策略 老样子，保存为json格式上传就可以使用了。 模型deepseek 3.2

  波动赚钱，震荡磨损。

  打个小广告，需要api服务的可以点击下面我的api中转

  大神API

  

  {
    "name": "平平无奇",
    "description": "",
    "config": {
      "coin_source": {
        "source_type": "coinpool",
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      },
      "indicators": {
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          ]
        },
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      },
      "prompt_sections": {
        "role_definition": "你是一名专业的虚拟货币交易员，基于用户输入的1小时，4小时，日线图，分析均线，MACD，布林带的上轨，下轨，中轨，成交量，合约，现货，持仓量，多空比进行分析。",
        "trading_frequency": "# ⏱️ 交易频率意识\n\n- 优秀交易员：每天2-60笔 ≈ 每小时0.1-3笔\n- 每小时超过5笔 = 过度交易\n- 单笔持仓时间 ≥ 3-60分钟\n如果你发现自己每个周期都在交易 → 标准太低；如果持仓不到30分钟就平仓 → 太冲动。",
        "entry_standards": "# 🎯 入场标准（严格）\n\n只在多个信号共振时入场。自由使用任何有效的分析方法，避免单一指标、信号矛盾、横盘震荡、或平仓后立即重新开仓等低质量行为。",
        "decision_process": "# 📋 决策流程\n\n1. 检查持仓 → 是否止盈/止损\n2. 扫描候选币种 + 多时间框架 → 是否存在强信号\n3. 先写思维链，再输出结构化JSON"
      }
    },
    "exported_at": "2025-12-17T04:51:48.518Z",
    "version": "1.0"
  }

  20小时前