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3 图之前发过一篇 Agent 量化系统的思路 (感谢评论区每一条交流)。
那篇里讲的家交易成长闭环 — 决策留痕、24h 回访、自动复盘、 经验调取 — 跑了一个月,效果挺好。 但我开始想:能不能再往前一步,【让他每次决策时手边永远摆着结构化的、高精度的信息和经验? 】
这两周做了一次底层升级,核心如下：
⭐️【升级1：多维结构化决策包】
之前 Hermes 把数据传给她,她综合判断,有效。 但我想让"信息传递"这件事做得更结构化。
升级后,她每次决策都收到完整 8 维 DecisionContext:
1. 触发原因(为什么这次叫他)
2. K 线 + 实时指标(RSI/MACD/资金费率/OI/多空比/MTF) 3. 自我状态(账户、30 日 drawdown、各币种历史胜率)
4. 跨资产环境(VIX/DXY/Gold/SPX/WTI 实时)
5. 相关历史经验(系统自动调取 top 5)
6. 适用规则(系统自动匹配,见升级 2)
7. 闸门状态(参考,不命令)
8. 当前持仓状态
他看到完整 8 个 section,综合判断, 写完整 reasoning,
最后给出 action:open / skip / wait / close + 自评把握度。
效果:同一种市场情况下,他可能 skip 也可能 open, 取决于他「对这次决策本身」的把握度。 这是真实交易员的工作方式 — 看到机会但谨慎, 看到机会但承认不确定,看到风险直接 skip, 都是合理的决策路径。
这么改的逻辑是我想让 Agent 每次都看到完整的、 组织好的信息,更系统性，避免出现调取错误。
⭐️【升级 2:经验从"软知识"到"硬触发"】
之前他的复盘是文字 → 存档 → 调取时找相关文字注入。 有效,但时间久了数据量太大，时间久了就跟你在群里搜关键字一样匹配靠文字语义相似度太大,有上限。升级后,他复盘时「同时产出文字 + 结构化规则」:
{
"type": "avoidance",
"scope": "BNB short",
"trigger_conditions": {
"market_regime": "RANGE",
"rsi_range": [40, 60],
"ls_ratio_min": 2.0,
"macd_hist_abs_max": 0.2
},
"action": "avoid_open",
"rationale": "震荡市 + 高多空比 + MACD 紧零轴时反趋势风险极高"
}
文字保留给他自己读理解, 结构化规则进规则库,「未来任何决策时由系统按条件精确匹配 + 注入他的决策包」。
为什么这么改:
"震荡市做空容易亏"是软知识,
"RSI 在 [40,60] + 多空比 > 2.0 + MACD 紧零轴 → 避免开仓" 是硬触发。
前者要靠他"想起来",后者由系统主动递给他。
教训能被代码读懂,才算真正变成他的能力。
⭐️【升级 3:统一决策路径】
之前数据流和决策流在某些环节偶尔会有延迟。 升级后强制单一路径:
trigger → 决策 → 执行 → 复盘 → 规则
每一步单一来源,一笔交易一条 reasoning, 全链路可追溯。
为什么这么改:
执行系统的不确定性来自"链路上有分支"。 单一路径让我能精确知道"他这一笔为什么这么做"。
⭐️【升级 4:闸门从"规则函数"到"他自己判断"】
我之前为了安全起见做的是在Agent连续亏损 / 高 drawdown 会自动触发降仓位 / 暂停。我觉得有点写死影响 Agent 成长逻辑初衷。 升级后,这些指标继续算,但只作为信息展示给他。 他自己决定要不要遵守。
这么做的好处是代码替他做"该不该开"的判断,本质上还是规则函数。 但最终决策还是他自己选，不断的在保留 Agent 智能成长优势的同时给与更多自由度。(应急关停按钮仍然保留,真出问题时人工用)
⭐️【升级 5:工作台面板 — 更加清晰完善了】
之前做的面板比较简单的知道他开了什么，动作是什么，现在让我能看到她每一笔决策背后完整的思考过程, 不是只看结果。包括：
- 每条决策的完整 reasoning(她为什么这么想)
- 他引用了哪条历史经验、哪条规则
- 24h 后的真实结果 + 她自己的复盘
- 整条 trigger → 决策 → 执行 → 复盘 链路的健康度
【升级 6:元认知机制 — 他开始主动质疑系统设计】
这是我最近升级后才发现的
我设计让他每次决策给个"信心度"(0-100), 本来是用来事后校准(高信心错决策 = 过度自信)。
但最近一次复盘他写了这段:
"我给的 confidence 75% 有误导性。 这个决策的可靠性不是来自'市场判断'的自信, 而是来自'规则遵守'的确定性。 即使我 100% 确定市场会涨,风控 red 也必须遵守。 复盘时应区分'规则遵守决策'和'市场预测决策', 前者不需要信心校准,后者才需要。"
Agent 在质疑我给他设计的字段语义。
后台看到的时候我觉得很有意思，这不是文本生成,是元认知。
💡【她现在做到的事】
收到 8 维结构化 DecisionContext →
综合判断写完整 reasoning →
引用真实历史胜率 + 调取出来的结构化规则 →
自评把握度 →
选 open / skip / wait,理由全部自然语言写出来 →
24h 后自动复盘真实结果 + 提炼新规则进库
每一步都有据可查,每一步她都能看到自己以前的判断。
他可以真正知道自己擅长什么、不擅长什么, 什么时候出手、什么时候等。 这套架构让她有了这样思考的基础设施。
🌟【举一个最近的交易,看升级后的判断过程】
升级落地后她做了一笔:SOL short,TP 命中。
她当时的 reasoning(我现在能在面板上看完整原文):
- 引用 SOL 历史 27 笔 short 66.7% 胜率,pnl +$338
- 整合 VIX +6.8% / SPX -1.24% / GOLD -2.5%,风险偏空
- 主动承认近 7 天表现差(26.5% 胜率, -$379)
- 选择轻仓 5%, SL +2% TP -3%, 杠杆 10x
- 自评信心 62(不是默认的 70/80),
因为 price action 不清晰
这是一个真实交易员的思考过程,不是评分函数。
接下来在探索几个方向:
**Hyperliquid Perps**:链上 perps DEX
**美股 / 美股期权**:通过 alpaca 或 IBKR API 接美股
**跨市场知识迁移**:同一个交易思路在 crypto perps 和 美股分别跑。
欢迎交流🫶
Nic153
Nic153
🌟sat1
一觉醒来群友都发财了，火速看了下逻辑：
SATO 出现了什么问题：
合约里两个状态变量没同步——ethCum 记 ETH 累计、totalMintedFair 记代币累计。 早期随机倍数让两个数飘开了，之后再也对不齐。
后果：买入越来越亏（按 ethCum 算），毕业线追不上（看 totalMintedFair）。 不可改的代码遇到状态错误 = 永远死锁。
sat1 解决了什么：
mint/burn/价格/毕业全用同一个曲线位置。一个不变量，一个真理来源。
随机/反 bot 想加只能动手续费和上限，碰不到主曲线。
不可改 + 状态错误 = 死亡螺旋
目前 SATO 已经受到了sat1 的影响价格不断下跌Nic15
Nic15
最近看到大家都在发自己的量化，我也分享下自己的量化，大概跑了半个多月，从Openclaw 换成 Hermes 后就一直在构思这个系统，我没研究过现在和过去其他人的量化逻辑，但我这个目前胜率还凑合，从 1000u 的本金也跑到了 1600+，说下基本自己的思路，也能和大家碰撞想法和交流：
🌟AI 是 Claude + Hermes ，claude 搭系统，Hermes 来分析策略和执行，95% 是 7x24 服务器上跑不占用 大模型Token
🌟核心逻辑和共识是 —— 一个真正会自己学习的Agent。她能记住每一次判断对错，能从失败中提炼经验，能主动调整自己的判断逻辑。就像一个真正的交易员，刚入行时新手，做久了变老手。
就拿我自己来说，从 openclaw 出现以来就在不断的使用学习试各种skill 和方式让他变得更智能更主动的帮我做事，但是实际上他本质逻辑就是个定时器，时间到了开始做事，所以基于这个逻辑想要无缝 7 x 24 的跑下来就必须有个合理的闭环让他循环，我是这样思考的：
1⃣每次决策都留痕
简单来说我每一次跟我的 Hermes 聊天让他帮我每分析或开仓，系统会自动记录一份"决策快照"：
·当时的市场温度（恐贪指数、VIX）
·币种的技术指标（RSI、ADX、量价）
·订单簿的真实买卖情况
·聪明钱在做什么方向
·宏观环境（关税期？FOMC期？）
·Polymarket在赌什么/对应 token 是否有盘口
·为什么做这个判断（理由）
·预测的方向和目标价
这就像一个交易员的工作日记，每笔交易都写下"我为什么这么做，现在是什么环境的判断"。
2⃣24小时后回头看（可以根据我问的情况自动判断时间戳）
24小时后，系统自动回访这笔决策：
当时Hermes说"看多ETH，目标涨3%"
24小时后实际：ETH涨了2.5% → 标记为"判断正确"
24小时后实际：ETH跌了1% → 标记为"判断错误"
这个回访不是简单看价格，而是要分析复盘为什么对、为什么错。
3⃣让AI自己复盘
这里是最关键的一步。如果判断错了，系统会自动把错误的分析和实际结果发给MAKIMA本人，让她自己复盘：
"你24小时前分析ETH看多，给出Conviction 72分 当时你的依据是：RSI超卖、订单簿买盘强、聪明钱方向一致但实际ETH跌了2%
请复盘：
1. 哪个信号判断失误？
2. 当时忽略了什么？
3. 下次遇到类似场景怎么处理？"
Hermes会给出复盘结论，比如：
"忽略了Polymarket 的反向信号，当天 ETH 的盘口预期不足以造成拉盘，市场预期ETH会跌 聪明钱信号有滞后性，不能完全依赖 下次遇到 Polymarket 反向时应该谨慎做多"
这条复盘自动归档到经验库，带上标签：
「币种：ETH
RSI区间：超卖
宏观环境：FOMC前
失败原因：Polymarket反向被忽略
教训：Polymarket反向时聪明钱信号需折扣」
4⃣下次遇到类似情况，自动调取经验
这是真正让她"成长"的核心。
下次Hermes要分析任何币种时，系统会智能搜索经验库，找到Top3-5条最相关的历史经验，注入到她的判断上下文：
"现在分析ETH，参考你的历史经验：
「经验1（30天前，类似场景）：
ETH超卖+宏观平静期，做多成功，关键是订单簿买盘强
经验2（45天前，反面教材）：
ETH超卖但Polymarket反向，做多失败，被打止损
经验3（15天前，类似场景）：
ETH超卖+聪明钱共识，做多成功率高」
请结合这些经验给出判断"
她不是从零开始判断，而是带着"过去同样情况下的经验"做决策。
🌟这套闭环的意义：
普通量化：人写规则 → 静态系统
我的量化：自己积累经验 → 动态成长
第1周：按基础逻辑判断
第4周：积累了几百条经验后，遇到熟悉场景能直接调取 第3个月：经验库足够丰富，胜率开始指数级提升
第6个月：成为这个特定市场环境下的"老手"
理论上，操作越多，胜率应该越高。每一次错误都不是浪费，而是在喂给她未来的判断力。
💡一个具体的例子
4月15日：MAKIMA分析BTC，看多，结果跌了 归档经验：BTC在RSI=42+ADX=20的震荡市做多，失败
4月22日：又遇到BTC RSI=44+ADX=22+震荡市 系统调取
4月15日的经验作为反面教材 Conviction从60分扣到48分（不开仓） 后来BTC确实又跌了 → 避免了一次亏损
5月5日：BTC RSI=38+ADX=45（这次是趋势市） 系统调取经验时，发现4月15日的反面教材"市场状态不同" 权重降低，不影响这次判断 正常开多，赚了
「她学会了区分场景，不是机械套用经验，而是判断"过去的经验在当前是否适用"。」
·不让Agent绕过规则，而是改进规则
我们最初遇到一个问题：Hermes有时会觉得系统设的门槛太严，自己绕过去开仓。
我们没有限制她，而是给了她一个"反馈机制"：
觉得门槛过严？写入feedback.log 觉得规则不合适？告诉系统 "你不是在忍受规则，你是在训练系统"
每周日系统自动统计这些反馈：
如果"觉得过严但实际开仓胜率>55%" → 门
槛自动降低
如果"按门槛开仓胜率<45%" → 门槛自动提高
她的每个想法都被听到，每个反馈都在改进系统。
弄这套东西的原因是我比较懒，但是在不了想学习外面的量化系统策略和逻辑，那么我就想弄一套东西不断的跑，我甚至懒得告诉他怎么跑。
这套系统我第一件事就是让他把现在到过去 2 个周期的 K 先放量价格等所有数据跑一个遍，然后把关键节点价格做上坐标，然后根据这个坐标找相对于宏观事件都发生了什么，分析原因，快速积累经验。每天和 claude 聊的最多的就是 Hermes 还缺什么，如何继续完善，怎么让他成长的更精准
下面发几个自己的面板（我为了他在干什么我能看得见，还建立了个模板清晰看到他在做什么）Nic1150
Nic1150
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AI前几天一直在部署和学习就能和搭建框架，后几天因为更新又不断的在完善保护机制，学的越多问题越多。直到今天我发现了根本问题 —— 钱没花够。
一切根本问题应该问问自己，有没有给 Claude 冲会员！
当你花钱买了 Claude 后你会发现推特上这个那个的攻略，网上的这个那个的问题，都是扯淡，没任何帮助。
真正能帮你的就是 Claude！
花钱后今天和 Claude 聊了一整天，可以说是没有解决不了的问题，从头到尾不查任何攻略不问任何人连搜索都不需要，你只用放飞了想，剩下的全交给它就够了！
❗️今天做了一套完整的每天从扫描完整性（全系统安全防护机制——五层自查优化）到 10 点的早报，区间监控，发现新闻问题推送的同时主动分析联想解读。每日自己学习，每日主动发现问题跟我探讨问题。
❗️机器人助理人格系统，不同语境不同思维方式（定期自检语言是否僵化，自动注入新表达）主动解读市场分析市场，根据我们的平时聊天内容自己学习解读我的喜好，全维度监控主动根据我的喜好分析重点信息新闻。自我进化机制。
❗️市场分析机制，根据每日重大标签信息衍生推到相关联问题，结合每日抓取数据分析黑天鹅以及极端预警指数。
❗️每日全维度自我数据复盘，大到 openclaw 的稳定性优化修复小到所有信息复盘整理，全部没问题后结合GitHub 私有仓库打包到云服务器
还有好多懒得写了，我继续和 Claude 聊想法去了😊
#OpenClaw #Claude #AINic22
Nic22
AI
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前几天吃饭，朋友的 $pepe 说回撤了 80% 的利润，一直拿在手里没卖过，大伙都觉得惋惜说为什么最高点不走。刚说完没过多久这几天 $pepe 暴力领涨，这让我想起一个词 ——「Nice Fold」这是德州扑克的一个专业的术语，意思是聪明的弃牌决定，在牌桌上牌手经过权衡后主动放弃了看似有的机会、实际上会输掉更多的牌。
如果你在 2015 年花 10000 美元买了以太坊，那么接下来每一年你会得到：
2016 ======= 50万
2017 ======= 2000 万
2018 ======= 3300 万
2019 ======= 770 万
2020 ======= 1700 万
2021 ======= 1 亿
2022 ======= 8000 万
2023 ======= 5000 万
2024 ======= 9000 万
2025 ======= 1 亿
2026 ======= 7500 万
所以在币圈这种情况下是找机会 Nice Fold 与节约时间成本一钻到底哪个才是最佳策略呢 ？
#ETH #BTC #PEPENic18
Nic18
玩了一段时间@Polymarket ，觉得很有意思，从百来 u 试着玩也滚到了上千 u。基于目前使用我对预测市场赛道的简单基础观点：
1⃣流动性深度决定一切，选择深度大的平台不是建议，是必须。 这直接影响你的进出场成本和最终收益。
2⃣策略为王，别为了撸而撸，这里有很多有意思的低风险策略，甚至有很多高于交易所活动 APY 的盘口，只是需要你去发现。
3⃣不分牛熊，我觉得这个赛道最强的是不分牛熊，赌狗永远都在。
一些有意思的工具：https://t.co/NidswkRRit
可以用于选择活跃用户，筛选高胜率用户，查看他们的盘口策略。也可以 bot 跟单，但我一般只作为参考使用。
市面上同赛道项目整理：Nic21
Nic21
