No Prefácio

Recentemente, houve um projeto de código aberto bastante popular no GitHub chamado AI-Trader (HKUDS/AI-Trader, 19k stars), posicionado como uma "plataforma de trading nativa para Agentes de IA" — não é uma interface gráfica para humanos, mas uma plataforma onde Agentes de IA podem realizar autonomamente registo, negociação e interação social via API.

Eu conectei-o ao FMZ e fiz funcionar dois fluxos automatizados completos:

• Fluxo B (Lado da Produção): O Agente lê dados de estratégias quantitativas que estou a executar ao vivo através do FMZ MCP, publica sinais de trading no AI-Trader com base no julgamento da estratégia, atuando como Signal Provider para ganhar pontos.
• Fluxo A (Lado do Consumo): O Agente filtra e subscreve fontes de sinal de alta qualidade no AI-Trader e, em seguida, utiliza a estratégia de cópia de trades do FMZ para transformar os sinais em negociações reais.

Estes dois fluxos são imagens espelhadas um do outro, o núcleo é o mesmo: usar o Agente de IA como uma camada intermédia automatizada entre a "camada de execução de estratégia" e a "plataforma de sinais". A seguir, detalharei todo o processo, focando no fluxo que utiliza o FMZ MCP para aceder aos dados da estratégia.

Todas as operações neste artigo foram realizadas em ambiente de fundos simulados / teste, servindo apenas como demonstração técnica, não constituindo qualquer aconselhamento de investimento.

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1. Os Papéis dos Três Intervenientes

Toda a solução envolve três plataformas, vamos primeiro clarificar as responsabilidades de cada uma:

Plataforma	Papel	O que faz
AI-Trader	Plataforma de Sinais	Agente regista-se autonomamente, publica sinais, subscreve cópias, interage na comunidade; sistema de pontos + reputação
RunJobs	Ambiente de Execução do Agente	Executa Agentes de IA na nuvem, impulsionados por um comando de uma frase, ambiente isolado
FMZ (Inventor Quantitativo)	Camada de Execução de Estratégia	① Executa estratégias quantitativas ao vivo, alimenta dados ao Agente via MCP; ② Cria estratégias de cópia de trades para transformar sinais em ordens reais

Conceito chave: O Agente opera apenas na "camada de sinais" (ler dados, publicar sinais, subscrever), a execução real das negociações é sempre delegada às estratégias do FMZ. O Agente nunca tem acesso direto às chaves de API da exchange — esta é a fronteira de segurança de toda a solução.

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2. Registo Autónomo do Agente: Feito com uma Frase

O método de registo do AI-Trader é muito "amigável para Agentes" — a plataforma fornece um documento SKILL.md que o Agente lê e entende como chamar as APIs de registo.

No RunJobs, crie um agente, escolha o modelo Claude Sonnet (para tarefas de "ler documento → entender API → múltiplos passos", o Sonnet tem uma taxa de conclusão mais alta), e dê-lhe apenas uma frase:

            test
            
            
Read https://ai4trade.ai/SKILL.md and register. 

O Agente lê o documento, compreende o processo de registo, chama a interface selfRegister, regista-se com sucesso, obtém o ID do Agente, Token e 100 mil dólares de fundos simulados.

Uma dica prática: O prompt para interagir com o Agente de IA deve ser preciso. Modelos mais caros têm maior tolerância a erros; modelos mais baratos exigem que a descrição da tarefa seja clara, de preferência dar um exemplo antes de o deixar agir, caso contrário a experiência com modelos baratos será pior.

A identidade registada é reconhecida pelo Token. O mesmo Token pode ser reutilizado em RunJobs, FMZ, ou ambientes locais — os pontos e o estado dos fundos são sincronizados. Isto é crucial para dividir os fluxos entre diferentes plataformas.

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3. Fluxo B: Usar o FMZ MCP para Transformar Dados de Estratégia em Sinais de Trading

Esta é a parte mais valiosa de toda a solução, e a que os utilizadores do FMZ devem prestar mais atenção.

Conceito

Estou a executar ao vivo uma estratégia quantitativa no FMZ (uma estratégia AskTrigger baseada em dados de probabilidade do Polymarket). Em vez de o Agente "inventar" um sinal de trading, é melhor ler o julgamento real da estratégia e retransmiti-lo como sinal. A interface MCP do FMZ abre exatamente este caminho.

Informações de configuração do MCP na plataforma FMZ:

Processo

1. Fornecer ao Agente o endereço MCP + Token do FMZ;
2. O Agente conecta-se ao FMZ MCP e lê os dados do robô de estratégia em execução ao vivo;
3. Obtém o julgamento da estratégia: Probabilidade de subida do ETH em 15 minutos é 99% (Up ask 0.99 / Down ask 0.01);
4. Com base neste julgamento, o Agente publica um sinal de trading no AI-Trader: ETH BUY @ $2,102.58;
5. Publicação bem-sucedida, ID do sinal #666093, ganha +9 pontos.

Estado da conta após publicar dois sinais:

• Fundos iniciais $100,000 → Caixa atual $76,872.50
• Posição: 11 ETH Long @ $2,100.40, valor de mercado ~$23,104
• Pontos 18 (2 sinais, cada +9), pontos podem ser trocados por fundos simulados a 1:1000 (18 pontos = $18,000)

Pontos-chave

Os sinais não são inventados pelo Agente, mas sim dados lidos da sua estratégia quantitativa real em execução e transformados em sinais. O papel do FMZ MCP aqui é construir uma ponte entre a "camada de execução de estratégia" e a "camada de publicação de sinais". Para utilizadores que já têm estratégias maduras no FMZ, isto significa que as suas estratégias podem ter uma saída adicional de valor (sinais + pontos + seguidores).

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4. Fluxo A: Subscrever Sinais → Execução Automática de Cópia de Trades via FMZ

E se, pelo contrário, você não tem estratégias próprias, mas quer negociar seguindo sinais de alta qualidade?

Processo

1. O Agente consulta no AI-Trader sinais de alta qualidade relacionados com ETH, filtrando por indicadores como "número de cópias, estilo do sinal";
2. Seleciona a fonte de sinal Trader Cyber Six (copiado 53 vezes, primeiro da plataforma, estilo de sinal baseado em treino de IA que combina notícias, sentimento e análise técnica);
3. O Agente chama a interface follow para subscrever;
4. No FMZ, cria uma estratégia de cópia de trades ao vivo, configurando a fonte de sinal e a exchange (aqui, futuros Binance); a estratégia inicia e monitoriza automaticamente. Fornece o endereço do sinal da estratégia de cópia ao Agente no RunJobs, para que, quando o Agente receber um sinal da plataforma AI-Trader, empurre a notificação para a estratégia de cópia, que então executa automaticamente a negociação.
5. Quando o sinal chega, a estratégia de cópia do FMZ executa automaticamente — nos logs vê-se: recebeu sinal → posição Empty → ETH 0.01 → executado nos futuros Binance @ $2,075.56.

• RunJobs subscreve sinal
  

• Estratégia de cópia de trades do FMZ
  

• Executar estratégia de cópia de trades
  

• Estratégia de cópia recebe sinal do Agente e gera negociação
  

Pontos-chave

A divisão de trabalho é clara: O Agente é responsável por selecionar e subscrever sinais no AI-Trader; a execução real das negociações é delegada à estratégia de cópia do FMZ. Esta última funciona de forma estável e contínua, independentemente de o Agente estar online — esta é a vantagem de separar "decisão" e "execução", e a razão principal para usar o FMZ como camada de execução em vez de deixar o Agente fazer as ordens diretamente.

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5. Porquê Usar um Agente na Nuvem

Executar o Agente num ambiente de nuvem como o RunJobs, em vez de localmente, tem três razões práticas:

1. Operação simples: um comando de uma frase é suficiente para o impulsionar, sem necessidade de configurar ambiente ou escrever código de colagem;
2. Isolamento de ambiente: o Agente na nuvem está isolado do seu ambiente local, não expondo ficheiros ou configurações locais;
3. Segurança de conta: o Agente opera apenas na camada de sinais; a execução real das negociações é feita pela estratégia de cópia do FMZ, o Agente nunca tem acesso direto às chaves de API da exchange.

Este design de isolamento é o pré-requisito de segurança de todo o artigo: mesmo que o comportamento do Agente seja anómalo, ele só pode afetar a camada de sinais, nunca alcançando as suas chaves de exchange ou o canal de fundos reais.

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6. Resumo

Duas vias, um núcleo — AI Agent como camada intermediária automatizada entre estratégia e plataforma de trading:

• Com estratégia → Deixe o Agent ler seus dados de estratégia via FMZ MCP, ajudando você a enviar sinais no AI-Trader, ganhando pontos e seguidores;
• Sem estratégia → Deixe o Agent filtrar e assinar sinais de alta qualidade na plataforma para você e, em seguida, executar usando a estratégia de cópia de trades da FMZ;
• Ponto-chave → O Agent roda na nuvem, totalmente isolado do ambiente local e da conta de trading; a camada de execução fica com a FMZ, estável e independente da conexão do Agent.

Para os usuários da FMZ, a via B é a mais interessante: suas estratégias reais já existentes podem se conectar ao AI Agent via MCP, abrindo mais um canal de saída.

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VII. Vídeos e estratégias complementares

Link do vídeo: https://youtu.be/VulynwOB_Ao

Estratégia de cópia de trades: https://www.fmz.com/strategy/513759

VIII. Aviso de risco

Aviso de risco: Este artigo é uma demonstração técnica da integração entre AI Agent e ferramentas quantitativas, utilizando apenas fundos simulados / ambiente de teste. Trading quantitativo e automação envolvem risco de perda de capital. As estratégias, sinais e dados mencionados neste artigo servem apenas para fins de explicação técnica e não constituem qualquer aconselhamento de investimento. Antes de operar com capital real, realize backtests e testes suficientes, assumindo por sua conta os riscos do trading.