Arch

只记录我看懂的。

[Arch @ArchArch777]

@AverioX007 对的，这样会减少很多后续的麻烦。

[Arch @ArchArch777]

这两天一直在折腾 Hermes 自动交易，昨天抓到了 BTW 和 STG，入场很早，目前账户小额盈利。

今天正好有空，分享点经验，文章较长，但全流程会写得很清晰。

我一开始用的是 DeepSeek 官方 API，原因也很简单，便宜。

当时想的是，先把成本压下来，能跑起来再说。结果跑了一段时间发现不太行。

交易这个东西太吃细节了，模型智力差一点，结果可能就完全不一样。

普通聊天或者写代码错一点没啥。

合约里判断错一次，你省下来的那点 token 费，一单就能全吐回去。

后来我直接放弃了，换成 OpenAI 的 Pro 会员，100 美元一个月。

这个钱我现在觉得花得值。

刚开始决定策略的时候也踩了很多坑。最早的版本比较重度依赖大模型，什么都丢给 AI 看，什么都让 AI 判断。

初步确实可以盈利，但 token 消耗很快就顶不住了。

而且很多活其实根本没必要交给大模型。

比如获取数据、基础过滤、计算指标、筛掉垃圾标的，这些都是很重、很固定、很机械的活，交给 AI 既贵又慢。

所以后面我把方案改成了：

Python 脚本 + 大模型混搭。

重活固定活全部交给 Python，大模型只负责需要判断的部分。

现在第一层任务是半小时执行一次。

Python 脚本会先获取币安市场上所有合约币的原始数据，包括市场数据、涨幅榜、热搜等等，然后再通过脚本把流动性极差的币过滤掉，把基础判断都过不去的币也过滤掉。

顺便说一下，我这里用的是币安相关的 skills。

一共有 14 个技能，我把适合交易判断的基本都用上了。欧易其实也可以，交易所这块大家按自己习惯选就行。

这一轮下来，原本一大堆币，基本会被压到 30 个左右。

然后才交给大模型判断。

让它继续判断这里面哪些币是真的有交易价值，哪些只是噪音，哪些虽然涨了但不适合追。

最后通常会再次缩小到 5 个左右。

但这里也是早期亏损测出来的经验，我不会让它直接下单，而是先存入观察列表。

因为一个币看起来要飞，不代表它真的要飞。很多币只是短暂异动，追进去就是接盘。

接下来会进入第二个定时任务，每 3 分钟执行一次。

这个任务会不断观察这些币的趋势、交易动能，还有很多细节指标。

一个币起飞之前，光看一根 K 线不够，光看涨幅也不够。

比如会出现量能突然放大 5 倍、10 倍、甚至 30 倍，但光看放量也没用，因为有些放量是启动，有些放量是出货，有些就是庄家乱拉。

这块特别吃提示词构建能力。

提示词写不好，再强的 AI 都会懵圈。

这个我是亲测过的。

等它确认时机成熟，才会进入下单。

但下单也没完，下单之后才是真正麻烦的开始。

因为你还要维护持仓，还要判断什么时候止盈，什么时候继续拿，什么时候趋势消失该撤退。

我现在是每 1 分钟监测一次仓位变化。

趋势还在，就继续观察。

趋势开始消失，准备收尾，那就撤退。

自动交易买进去只是第一步，后面怎么活着出来才麻烦。

最后一个模块，也是我花时间最多的地方，是止损。

这块如果没做好，遇到突发情况，真的可能直接爆掉整个仓。

我现在把止损拆成了 9 个板块，里面还带移动止损。

图我放下面，你们可以看。

我在这块花的时间最多，因为我最想解决的是：

下单以后，怎么尽可能锁住高额利润。

尤其是小币种，经常会出现你明明已经赚很多了，但它一个急跌回撤，利润瞬间被吃掉，甚至从大赚变小亏。

还有一点很有意思。

AI 天然怕风险。

尤其是面对庄家乱拉的币，如果你不给它设计好提示词和规则，它很容易提前怂掉，你得让它勇敢，但又要有个度。

该拿的时候不敢拿，该撤的时候反应慢，该锁利润的时候又犹豫。

所以我反而在止损、移动止损、持仓维护这里花了最多时间。

没干这事之前，我以为最难的是扫描环节，是怎么抓住爆发币。

真做了以后才发现，扫描反而没那么难。

就像昨天抓到了 BTW 和 STG，但是中途 AI 直接跑了。

这个问题今天又优化了一轮，尤其是针对小币种，我单独设计了一套追涨策略。

这套主要处理那种小币种突然爆量、情绪聚集、趋势刚启动的情况。

希望下次能有更好的表现。

这两天跑下来，我对模型也有一个比较明确的结论：

ChatGPT Pro 会员实测是够用的，接入 Hermes 也很方便。

如果做交易，我建议一定要上最好的模型。

Claude 也可以。

别太省那点模型钱。

而且好模型更重要的是省时间，让你有一个良好的心态去思考交易逻辑。

希望各位天才交易员都能在市场上持续盈利。

本方案同样适用于美股，现在代币化股票很方便，为量化提供了很好的入口。

[Arch @ArchArch777]

@AverioX007 新建一个MD文件，规定好比如json格式和文件夹名称，相当于是项目的总索引，让agent自己更新维护它。

[Arch @ArchArch777]

@RealHanyaHu 几乎全部都没有意义，最终都会被LLM本身吞掉，去创业等于送死。

[Arch @ArchArch777]

@jiao_newlife 关了，顺便借楼一起加油

[Arch @ArchArch777]

@voidJan 现在都用AI回复的吗

[Arch @ArchArch777]

我之前说，应该用 Hermes 盯着主流项目的 GitHub PR。

前两天喝酒了，今天没事我实操了一下。

结果还真跑出了一些有意思的东西。

比如 Aptos 这次的高危修复里，报告显示是 Fiat-Shamir zk 协议缺陷，严重情况下可绕过证明系统，理论上导致攻击者凭空伪造 / 铸造资产。

这个级别的信号，如果只看 K 线和社区消息，很多人根本不会第一时间注意到。

最终我让 Hermes 搭了一套可以复用的监控文件夹。

流程大概是：

先从 CoinMarketCap 抓前 1000 市值币种，去掉 meme 币和平台币。

然后申请 GitHub key，在服务器上安装 GitHub CLI，把项目方相关仓库批量爬取一遍。

第一轮就筛掉了一大批项目：

有些币，GitHub 一年都不更新一次。

这个发现也挺有意思，也顺便让我拉黑了很多项目。

因为一个项目如果长期没有代码更新、没有 PR、没有安全修复，那基本就很难说它还在认真建设。

但到这一步，其实手里只有一份相对优质的项目名单。

真正要做长期监控，还需要继续把这些项目背后的 GitHub 组织、主仓库、子仓库、依赖项目、安全相关仓库继续挖出来，整理成一份后续定时爬取用的目标列表。

有了这份列表之后，再让 Hermes 写 Python 脚本，定时抓取每个项目以及子仓库的原始PR信息。

抓完之后让按项目分段阅读，每一段只对应一个项目。

每个项目先形成自己的阶段总结，所有项目整理完之后，再统一汇总成最终报告。

最后形成一个可复用的工作目录：

项目筛选名单
仓库目标列表
Python 抓取脚本
每次抓取的原始数据（会在下一次抓取后覆盖）
每个项目的阶段性总结
最终完整报告

每次跑出来的报告，都会直接用日期作为文件名保存。

这样以后回看某一天、某一周、某个项目的变化，就很方便。

后面只要挂定时任务，就可以每隔一段时间自动跑一遍。

图里就是这次跑出来的结果。

以后我的 Agent 交易策略里会加入一个新指标：

项目代码是否持续更新
是否出现高危漏洞修复
是否有重大版本升级
是否有审计信号
是否长期停更

把 GitHub 变成一个长期信号源。

在币价反应之前，项目的真实建设状态和风险信号，很多时候已经提前写在代码里了。

最后顺便提一句DeepSeek的命中缓存是真划算！

[Arch @ArchArch777]

其实Zcash这个漏洞早在5天前就在github公开了，直到今天大家才知道😂

我们是不是应该用Hermes随时盯着所有主流项目的PR呢？或许能发现意外惊喜。

[Arch @ArchArch777]

@UserRIVAL116 人家还全部开蓝V呢，主要是有人愿意相信啊，要是没钱赚他能这么卖力研究算法吗？

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@hotbabyrebao 有豆包给你用就不错啦😼

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@james84_ If you’re active in crypto, drop a follow — I’ll follow back.

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@TheTriceRozay Crypto friends, follow me — I’m happy to follow back.

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@Web3_Jarin If you’re into crypto, follow me and I’ll follow back.

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@AdrianPunk115 这就搞的我很难受了😭

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@Still_learner If you’re into crypto, feel free to follow.

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@Daylight_1203 已经关注了，一起进步，顺便借楼

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@TheTriceRozay Hello

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@vildanden_ai 关注你了，内容也很重要的，以后多互动吧

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@Huanbao27 借楼，关我的我也回你而且不会取消噢。

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@feier031 借楼，关我也可以。

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@hieuvueth Keep building

[Arch @ArchArch777]

@MSX_CN 还是太全面了，这样变相可以购买三星和海力士了呀，希望添加合约就更好了。