老码农｜链上量化·独立开发

iOS开发出身，一人公司。写网格机器人和链上狙击系统。只分享代码思路、踩坑和复盘。不喊单，不荐币，不带单。

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自我介绍一下👇

iOS 开发出身，现在一个人做公司，主要在写交易机器人：
· MT5 上的网格策略（BTC / 黄金 / 外汇）
· Solana / BSC / Base 上的链上狙击系统

这个号会持续分享：
1️⃣ 网格机器人从 v1 迭代到 v19 踩过的坑
2️⃣ 链上工具的架构拆解
3️⃣ 用 AI 写交易系统的真实工作流

不喊单，不荐币，不带单。
关注我，一起少交点学费。

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网格机器人上线前，我会过一遍这 5 项：

1. 最小间距：覆盖手续费 × 2 + 滑点了吗
2. 最大仓位：最多开几层、总仓位上限是多少
3. 区间外熔断：价格出了区间，会不会自动停
4. 断线恢复：程序重启后，能不能恢复之前的持仓状态
5. 日志和通知：出了问题，第一时间能不能知道

少一项，都别上实盘。

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冷启动第 5 天：25 粉。

今天最大的收获，是和一个几万粉的博主在评论区来回聊了 5 轮。

经验：回复别只附和，要补一个他没说到的点。大 V 愿意接话，是因为你给了他新东西。

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链上狙击系统拆解④：拿到信号以后，怎么买、买多少、什么时候走

【怎么买】
设滑点上限，超过就放弃；交易尽量走私有通道，避免被夹。

【买多少】
每笔只用总资金的固定小比例。打分越高，仓位可以略大，但有硬上限。

【什么时候走】
· 翻倍先出本，剩下的挂移动止盈
· 时间止损：买入后一段时间不涨，直接走
· 监控到部署者卖出、或者 LP 变动，立刻全出

执行模块只有一个原则：宁可错过，不要买在顶上。

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@jackliu201901 @CryptoPainter 同病相怜���� 比较稳的做法是：换模型之前先拿一组固定样本跑一遍对比，没问题再上线，至少能早点发现“降智”。

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@ai_9684xtpa 囤了一个月还存进 Aave，大概率是想借稳定币继续加仓，或者不卖币就拿到现金。这类“囤币 + 抵押”的地址，要留意 ETH 回撤时的清算线。

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@qinbafrank 二把手、三把手接连表态，10 月不加息基本成共识了。但十年期还在 5.3% 附近，长端没松，所以这更像是“不再收紧”，还谈不上“开始宽松”。

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@xtony1314 趋势行情人人都能赚，震荡行情才分得出工具。BTC 在 8.5 万附近慢慢磨，手动交易很难受，但这正是网格和量化最舒服的阶段。冷清的时候，正好把系统打磨好。

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BTC 回到 8.5 万，美联储二把手、三把手接连表态 10 月倾向不加息。

但十年期美债昨天还在 5.3% 上方。

宏观卡在“不再收紧”和“也没放松”之间，这种环境最常见的走势是：慢涨、反复、没有大行情。

对网格来��，这恰恰是最好的时候。

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@lanhubiji 影响集中在验证者那一侧的话，跑节点的这几天先别急着做操作，等官方确认影响范围再说；普通用户守住老规矩就够了。

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@CryptoPainter 负溢价时被提前平掉，其实是过滤器在起作用：现货端没人接的时候，宁可少赚。等溢价转正再进，胜率通常比在负溢价里硬抄更稳。

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@CryptoPainter 这和你下午说的“降智”其实是一回事：同一个框架下，模型本身就是最大的变量。建议把��次决策的输入输出都存下来，用同一段行情换模型回放，就能把“模型差异”和“行情运气”拆开。2 遍样本还偏少，多跑几个不同窗口再下结论会更稳。

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冷启动第 4 天的真实数据��

· 粉丝：4 → 21
· 单条回复最高浏览 1100+，原创帖大多不到 50
· 涨粉几乎全部来自大 V 帖子下的回复

结论：0 粉阶段，自己发帖基本没人看。先去别人的评论区证明你有料。

接下来我会继续公开记录这个号的成长数据。

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@xtony1314 @Berry16888 理解这种处境下的“赌”。但我觉得赌和下注是两回事：仓位有上限、亏损有边界的，叫下注，输了还能再来；把身家押在一把上的，才叫赌。能活到下一把，比哪一把赢更重要。

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@CryptoPainter 长端已经替美联储把“紧”做了：十年期 5.3%，比加一次息的效果还直接。所以不加息，也不等于宽松。

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@CryptoPainter 最接近的是链上代币化美债这类 RWA，比如 Ondo、贝莱德 BUIDL 这一类，底层就是美债，但大多有 KYC 和���槛。另外要注意：5.3% 是十年期，这些产品多投短债，收益跟的是短端利率，不是这个数。

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@CryptoPainter 对，“降智”比宕机更难发现：接口照样返回，只是结果悄悄变差。比较稳的办法是给关键环节留一组固定的测试样本，定期跑一遍对比输出，有偏差就报警。

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AI 模型这周又更新了一轮。

用 AI 写交易系统，我对新模型的态度是：
· 写代码、读日志、找 bug → 用最新最强的
· 策略逻辑、风控参数 → 写死在代码里，不让模型临场发挥

模型可以换，规则不能跟着模型变。

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@qinbafrank 轮流坐庄对用户是好事，对开发者就是麻烦：今天最强的模型，三个月后可能就不是了。所以写系统时最好把模型当成可插拔的组件，别把业务逻辑绑在某一家身上。

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@ai_9684xtpa 上次波段亏了 19.5 万，这次隔了半年才重新建仓，说明这个地址有纪律、不急着补回来。要跟单的话，这种地址比一直高频进出的“聪明钱”靠谱。