Secretary User Guide: Practical Notes on Quantitative Trading Instructions Recently, Li Xinye from the quant community published a wildly popular book call

Introduction: The Evolution from Alpha Arena to Building Your Own Competition Arena The emergence of Alpha Arena caused a stir in the quantitative trading

秘书使用指南：量化交易指导语实践笔记 最近量化界李新野出了一本爆火的《人妻约会指南》，我们这篇就叫做《秘书使用指南》。 别想歪了——这里的秘书是 AI 。 怎样吩咐任务其实也是一门高深的学问。 一个好的秘书是什么样的？比如说领导安排需要订一张晚上去北京的机票。一个好的秘书会查询这个领导当周的计划，了解到明天

引言：从Alpha Arena到自建竞技场的思路演进 Alpha Arena的出现让量化交易圈子炸开了锅。看着那些AI模型在排行榜上你追我赶，今天DeepSeek领先，明天Qwen又反超，并且Grok在起始阶段还一度占领领先优势，这种现象引发了一个有趣的思考：既然每个AI都有自己独特的”性格”和优势，为什么不

Opening: The Gap Between Ideal and Reality Hello everyone. Recently, the Alpha Arena AI trading system has caused quite a stir across various platforms. In

Opening: Let’s Talk About the Hassles of Validating Trading Ideas Hey, I wonder if anyone else has had this experience: you’re watching the market at night

开场：从理想到现实的落差 大家好，最近Alpha Arena这套AI交易系统在各个平台引起了不小的反响。刚开始的时候，群里使用AI炒币晒盈利截图的朋友不少，大家都挺兴奋的。但这两天币圈大跌，大模型的问题就暴露出来了。就拿deepseek来说，从顶峰的两万两千美元一路回撤到现在的成本价左右，可见大模型也并不是万

开场：聊聊交易想法验证的麻烦事 哎，不知道大家有没有这种经历：晚上看盘的时候突然想到一个交易思路，比如说发现某些币涨之前都有什么共同特征。然后呢，想验证一下这个想法靠不靠谱，结果发现得写代码、搞数据什么的，特别麻烦。等你真的去做的时候，要么已经忘了当时怎么想的，要么市场情况已经变了。 传统验证流程有多

交易的两难困境 做过交易的人都知道，这个市场有多让人纠结。如果选择手动交易，你会发现自己常常缺乏专业的技术指标支持，也很难持续跟踪市场情绪的变化。更要命的是，在暴涨暴跌的时候，情绪很容易失控——该贪婪的时候恐惧，该恐惧的时候贪婪。而且市场是24小时运转的，你总不能一直盯盘吧？那用量化策略呢？听起来很美好，但实

开篇：工作流能做什么？ 很多人以为工作流只能做些简单的自动化任务，其实它的能力远比想象中强大。特别是在发明者量化平台上，工作流不仅可以跑传统策略，还能在策略运行过程中，让AI帮你盯盘、做决策、改参数。 简单说就是：传统策略负责干活，AI负责动脑子。 今天就通过一个实际案例，聊聊怎么把这两者结合起来

A Real Scenario 3 AM on Black Friday, you’re scrolling through your phone and see BTC breaking through new lows. Your heart races, your finger hovers over

一个真实的场景 黑色星期五凌晨3点,你刷着手机看到BTC突破新低。心跳加速,手指悬在”买入”按钮上方。脑子里闪过无数念头: - “现在不抄底就晚了!” - “技术面怎么样?算了,来不及看了” - “我账户还有多少钱?管他呢,先买再说” 点下按钮。第二天醒来,暴跌8%,爆仓出局。 **这就是90%散户的日常

在加密货币交易领域，那些拥有大量关注者的分析师（大V）每天都在产出专业的市场分析内容。他们的信息流看似神秘，但实际上背后有着清晰的数据处理逻辑。今天，我们将完全拆解这个过程，并教你如何在发明者平台用工作流可视化节点构建一个属于自己的专业交易分析系统。 /upload/asset/2d86995ae5cd5cf0e

随着AI技术的发展，量化交易正在发生一些变化。发明者量化平台通过集成工作流（WorkFlow）技术，为用户提供了一种新的量化交易实现方式。 一、工作流是什么 基本概念 工作流是一种可视化编程工具

引言： 近期，有用户在小草老师《FMZ升级后，如何快捷构建通用多币种交易策略》一文的评论区留言，希望能够提供该策略框架的Python实现版本。为了满足广大Python开发者的需求，本文将在小草老师原有思路的基础

FMZ Platform Gold Rush: Practical Analysis of a Highly Flexible Python Trend Trading Framework I often browse the FMZ platform and always find treasu

经常在发明者平台闲逛，总会找到宝贝，今天找到了一篇21年的趋势策略，感叹于原作者的精妙和完善的代码架构，并且具有高度的灵活性。原始策略是JS版本的，为方便Python朋友，进行了改写。 说实话，刚接触量化交易的时候，不少新手朋友会走很多弯

The digital currency market possesses a unique trading environment that provides an ideal application scenario for grid trading strategies. Compared to

数字货币市场具有独特的交易环境，为网格交易策略提供了理想的应用场景。与传统金融市场相比，数字货币领域实行24小时不间断交易，价格变动连续且频繁，为网格策略创造了丰富的套利机会。同时，现货和永续合约等主要交易品种不存在到期时间限制，使得交易者可以长期持有头寸而无需担心合约到期的风险。此外，数字货币市场的高

偶然发现一个有趣的Pine策略 前几天在发明者论坛翻阅策略，看到一个叫 Panel Pro+ Quantum SmartPrompt 的策略。看了一遍代码，发现这个策略的思路挺有意思：用10个技术指标，根据市场状态给每个指标分配不同

摘要 随着数字货币交易量的急剧增长，实时数据推送的效率和稳定性变得至关重要。MEXC交易所最新推出的基于Protocol Buffers（protobuf）的WebSocket推送方案，相比传统JSON格式具有更高的传输效率和更低的延迟。本文将详细介绍如何在FMZ量化交易平台上实现对MEXC新增

前言 在上一篇文章《数字货币中的刷量型对敲策略》中，我们详细介绍了一种通过同价买卖来积累交易量的策略框架。该策略的主要目的是获取交易所返佣或等级优惠，而非通过价差套利获得收益。虽然刷量型对敲策略在学习交易框架架构方面具有参考价值，但其实际盈利能力有限，且可能面临合规风险。 本篇文章将在前文的基础上，介绍另一

成熟的分类器：SVM是一个强大且成熟的二元（或多元）分类算法。预测“涨”还是“跌”正好是一个典型的二元分类问题。 非线性能力：通过使用核函数（如RBF核），SVM可以捕捉到输入特征之间复杂的非线性关系，这对于金融市场数据至关重要。 特征驱动：模型的效果很大程度上取决于你喂给它的“特征”（Features）。现在计

⚠️ 重要声明 本文展示的是一种用于学习交易框架架构的刷量型对敲策略，与传统的套利做市策略有本质区别。该策略主要目的是通过同价买卖增加交易量，获取交易所返佣或等级优惠，而非通过价差套利获得收益。 **本文所提供的代码仅为参考框架，不具有任何实盘运行经验。文中的策略实现仅用于技术学习和研究目的，未经过

一切的开始 做量化交易也有一段时间了，说实话，大部分时候都是在看别人分享的策略，然后拿来改改参数试试。真正从零开始做一个策略的机会不多，主要是没什么好的想法，再加上从想法到代码的距离感觉挺远的。 前段时间闲着没事，又开始刷B站。无意中看到z哥的股票直播，本来就是随便看看，没想到却给了我一个意外的启发。 #

Preface In the field of quantitative trading, the execution of strategies often requires precise programming control and complex system integr

Source of Strategy Recently, I saw an interesting “Volatility Statistical Arbitrage Strategy” shared in the quantitative trading community. Although it i

策略思路来源 最近在量化交易社区看到一个比较有趣的”波差统计套利策略”分享，虽然名字叫套利策略，但仔细研究后发现，这个策略的核心思路其实更像是一种逆势交易方法，也有人称之为”接针战法”。 原作者的核心观点很简单：在市场下跌且波动率异常放大的时候，往往意味着恐慌性抛售，这时候逆势做多可能会有不错的收益

在技术分析领域，识别“高点更高（HH）”、“低点更高（HL）”、“高点更低（LH）”和“低点更低（LL）”这四种核心价格结构模式，是研判市场趋势方向与潜在反转点的基石。这些模式直观地揭示了市场供需力量的动态平衡与主导情绪（看涨或看跌），为交易决策提供客观依据。 牛市与熊市的核心特征 /upload/ass

In quantitative trading, the traditional K-line chart is one of the most commonly used data presentation forms, but it also has certain limitations, such as