【增长黑客AI周报】免费试读：为什么以及如何用 AI Trading 来被动赚钱？
AI 反买，别墅靠海？lol
Hi 各位订阅者大家好。这是一期原本来自 VIP 付费圈子（zengzhangvip.com）内容的免费试读版。
我基于如下两个目的，因此打算公开一期：
1）有朋友对 VIP 付费圈子内容感兴趣，但不知道内容风格、质量如何，提出了试读需求。
2）VIP 圈子里已经孕育出了对 AI Trading（基于大语言模型的二级市场自动投资交易）感兴趣的子社群，挺活跃的，而且不断有圈友贡献我视野外的新资源、工具、情报。我非常希望有更多志同道合的朋友加入交流，这将有助于圈子的价值呈几何级数放大。
如果试读完后，您也对加入我们的 VIP 圈子感兴趣，欢迎在此填表留下您的介绍信息以及支付（目前支持支付宝/微信）：
https://zerodaybook.mikecrm.com/F10LaP5
以下试读内容，来自往期两篇与 AI Trading 相关内容的合并——
如何成为「AI 有产阶级」：AI+二级市场投资
昨天发了篇公众号，聊到我跟一个海外做加密投资的哥们微信语音。这哥们过去几年，都在给交易所做事，大小所都待过。
他最近在用 copilot 做交易挂单，目标明确，方法清晰。 跑了几天代码，用小钱试了试，收益率 1%，每天稳定躺赚。
后面他打算逐步放大金额，并且用更多代码保证安全。
我问他现在做这一套，复现一下要多久，说核心步骤只要 10 分钟。但后面继续扩展这套体系，成为长期躺赚的 AI 交易系统，还要假以时日。
这比我见过的大多数所谓「独立开发者」搞 Build in public 的 App、站群 SEO 要离钱近、更务实。
毕竟，一样是捕获市场稍纵即逝的需求，一样要与人心和平台策略斗智斗勇，但投资交易这个事，存在时间更久、受监管的市场规则更透明、需要掌握的知识体系也是严进宽出，先慢后快。
相比之下，各种靠 AI 来 Vibe Coding 的动辄两三个月起步的「独立开发」，反而把链路弄长了。
赚钱，而不是表演赚钱。君不见投资大佬，都已经跑步进场，用 AI 来辅助交易了。比如加密大佬 @秋兴（他也是我的星球会员），就表示 未来五年的投资核心主线就是 AI+比特币，并且在不断找这方面的工作室积极学习。
我自己盘了一下，今年用 AI 辅助的交易，胜率比纯手工交易提升了近 30%。分享一些各环节的个人经验，欢迎补充。
环节一：AI for 学习掌握投资基本技能
先说说基础技能的学习，这是很多人容易忽略的扎马步环节。
基本面分析方面，我推荐几本必读书籍：《聪明的投资者》、《证券分析》、《巴菲特致股东的信》、《以交易为生》、《笑傲牛熊》。投资大佬的心得经验，可以翻翻 《大道：段永平投资问答录》。
新手入门，没必要皓首穷经死读书。我建议用 NotebookLM 来处理这些经典著作。把书籍内容上传后，让 AI 帮助提炼核心观点、生成思维导图、甚至可以模拟与作者/巴菲特的对话。这种学习方式比传统的死记硬背效率高太多。
技术分析有一本 《半小时漫画股票实战法》 挺适合对技术分析不了解的新人的。此外我主要看视频学习。YouTube 上的 「投机实验室」 和 「量化投资邢不行啊」 是我经常关注的频道，前者偏向赚钱大佬的实战技巧，后者更注重可复现的量化策略。我会让 AI 帮我总结视频要点，提取可操作的策略，然后在模拟盘上验证。
当然，投资学习是个长期乃至终生的过程，是要将知识实打实塞到自己脑子里、并经过实践验证和调整的，这部不可能纯托管给 AI、自己当甩手掌柜的，这点觉悟要有。
环节二：AI for 看盘盯盘
有了基础后，AI 在看盘盯盘环节就能发挥巨大作用。
我最常用的工具是 TradingView，我是付费用户，买最便宜的那档就够了。
几年前，我还在自学 Pine Script。它是 TradingView 支持的编程语言，语法有点近似 Python，可以帮你做数据指标的标注和分析，比如在当前的 K 线图上叠加自己发明的监看指标。
现在有了 AI，我可以直接告诉 AI 我的交易逻辑，比如「当 RSI 低于 30 且成交量放大 2 倍时发出买入信号」，AI 就能生成对应的代码。
TradingView 的 Pine 语言虽然不难，但要写出高质量的指标还是需要经验。
更厉害的是，AI 还能帮我优化现有指标。我把自己用了很久的一个动量指标丢给 AI，让它分析可能的改进点。结果 AI 建议加入波动率调整和趋势过滤，优化后的指标在震荡市中的表现明显更稳定。
环节三：AI for 基本面分析
基本面分析是我用 AI 最多的场景。
以前都是人肉刷雪球、新浪财经、各种投资客户端里的个股专区。
最近我在用一个叫 Bobby 的交易聊天机器人，它是新兴的 AI 交易平台 RockFlow 家开发的，刚出了网页版：
https://bobby.rockflow.ai/
它专门针对金融市场训练，能够实时分析新闻、财报、宏观数据。比如上周某科技股发布财报后，我问 Bobby 这份财报的关键信息，它不仅提取了营收、利润等核心数据，还分析了管理层 Guidance 的变化，甚至指出了可能被市场忽视的风险点。
我也用 Manus 做每日的行情扫描。我会在每天早上 8 点 15 分，让 Manus 启动一个定时任务，给出我全球各大市场近期的波动情况，和背后的动因分析（之所以选择 8 点 15 分，是因为可以将早 8 点这个时间段，视作加密这个日夜不息的市场的收盘时间）。
我还设置了几个关注领域：AI、消费品、二次元，每天早上都会收到相关的市场动态和异动股票。
最近我还试图用 X 来扫描前一天投资 KOL 们的言论，辅助发掘我未曾覆盖到的 alpha，从海量的社交媒体信息中筛选出有价值的投资线索。
风险分析方面，我会让 AI 帮我评估持仓的相关性、行业集中度、宏观风险敞口等。传统的风险管理往往滞后，而 AI 能够实时监控多维度风险指标，及时提醒我调整仓位。
环节四：AI for 策略回测
策略回测是量化交易的核心，AI 在这里的作用更加明显。
回测的工具，既可以用前面提到的 TradingView，也可以用 Vibe Coding 自写个 Python 脚本。
但我最近发现个更简单的做法：把回测需求告诉 Manus，它就会自己去揣摩你的意图、写代码、寻找数据源、完成分析、生成可视化报告。算是性价比最高的方式。
比如最近我看到 @秋兴（前面提到过的加密大佬）说他投资比特币的入场时机是涨破 MA120，离场时机是跌破 MA120。我验证了下，胜率还不错。
然后我引申了下。因为我自己不可能每天精确盯盘和执行操作（要带娃、不是随时在电脑/手机前准备操作），所以我将上述策略改成了「连续两天」涨破/跌破 MA120。回测胜率依然良好。
于是我现在心态很稳了。前两天我在 BTC 价格 111,XXX 的时机进场，这会儿一看涨到 115,XXX 了。中间一度掉到 110,XXX，但我心态很稳，只要没连续两天跌破 MA120 我就没动，拿着很放心。
写这篇文章的时候，我还顺手又让 AI 给我一些因子的建议。
AI 建议：可以看看「高管增持」这个因子的有效性，AI 可以帮我从多个维度分析：增持金额、增持比例、增持时机、行业分布等，然后生成详细的回测报告。
再比如，它发现了一个有趣的现象：在特定的宏观环境下，「低估值+高分红+国企改革」这个因子组合的超额收益特别明显（可惜现在这环境，用不上咯）。
AI 还能提到，能帮我优化回测参数。传统的网格搜索效率太低，它建议用遗传算法让 AI 自动寻找最优参数组合，不仅速度快，而且能避免过拟合。不明觉厉。
第五步：AI for 触发下单
最后说说下单执行，这是我目前还保持人工干预的环节。
目前许多券商/交易所，都提供了 API 接口，稍微搜一下/问一下 AI 就有。技术上完全可以实现自动下单，但我还是选择手动执行。原因很简单：市场变化太快，完全自动化的系统在极端情况下可能出现意想不到的问题。
我的一个朋友完全用 AI 自动交易，收益确实不错，但我觉得保持一定的人工判断更安全。毕竟，交易不仅仅是数学游戏，还涉及心理、情绪、突发事件等难以量化的因素。
当然，AI 只是工具，最终的投资决策还是要靠人。但在这个信息爆炸的时代，善用 AI 的交易者确实能获得显著的竞争优势。
如果你也在做交易，不妨试试用 AI 来辅助你的投资决策。从简单的数据整理开始，慢慢扩展到策略开发和风险管理。记住，重点不是完全依赖 AI，而是让 AI 成为你投资决策的得力助手。
毕竟，在这个 AI 时代，不会用工具的交易者，可能真的会被会用工具的交易者淘汰。
我的 AI Trading 自动化交易工具上手初体验
分享一下我刚上手开始玩的 AI Trading 项目。
它叫 NOFX (https://nofxai.com/)，一个最近在 GitHub 上爆火的开源项目，短短十几天就斩获了数千个 Star，还拿到了投资。
它不是那种「交个年费 999 就能躺赚百万」的骗局，也不是那种代码复杂到劝退、文档比天书还难懂的学院派项目。它是一个真正开源、可验证、能实战的 AI 量化交易系统。
请看我用少量的 USDT 做测试，实盘跑的截图：
我部署在自己的 Mac Mini M4 上，用 98u 作为投石问路的入场费，实盘体验了下相对激进的策略。
发了朋友圈和公众号，引发了不少人围观和询问。哈哈，看来需求是有的，谁不想躺赚。
更有趣的是，它还能让不同的 AI 大模型互相 PK，就像打擂台一样，看看是国产的 DeepSeek、Qwen（通义千问）决策更稳健，还是 OpenAI 的 GPT-4 操作更激进。
下面就来展开介绍下。
这到底是个什么东西？凭什么这么火？
一句话概括：NOFX 是一个让 AI 大模型（LLM）直接「上岗」的智能交易操作系统。
它让 AI 模型（比如 DeepSeek、Qwen）直接分析实时市场数据、做出交易决策、然后执行买卖操作——全程无需人工干预。
说到量化交易机器人，市面上其实不少。但 NOFX 的与众不同之处在于：
1.AI 全权做主，而不是按脚本执行：
传统量化交易大多是基于预设的规则，比如「金叉买入，死叉卖出」。而 NOFX 则是把 K 线数据、技术指标、甚至是历史盈亏记录，打包成 AI 能理解的语言（Prompt），让 AI 自己去分析、去判断，决定是开多、开空，还是按兵不动。这就像从「按菜谱做菜」升级到了「请了个会自己创作菜谱的机器人厨师」。
它的几个默认策略，就有的简单到离谱，比如「尽量扩大夏普比率」、「尽量激进」之类。
我还看到有人在推特上分享了 Prompt，用「我要赚钱养老母亲」这样的卖惨文案来 PUA 这个系统，让它赚钱更加胆大心细的…
2.引入 AI 交易竞赛：
这是 NOFX 最吸引人的地方。可以同时运行多个不同的 AI 交易员，比如让 DeepSeek 和 Qwen 使用同样的资金，在同一个市场里同台竞技。谁的策略更赚钱，谁的收益曲线更漂亮，一目了然。这种「养蛊」模式，能快速筛选出在当前市场环境下表现最好的 AI 模型。
3.会复盘的自学习机制：
NOFX 最智能的一点，是它的 AI 会「复盘」。在每次做决策之前，系统会自动分析最近 20 笔交易的历史记录，总结出哪些币种胜率高、哪些币种连续亏损、平均盈亏比如何。
然后，它会把这些「血泪教训」和「成功经验」塞进下一轮的 Prompt 里，让 AI 避免犯同样的错误，强化成功的策略。这种「从错误中学习」的能力，才是真正的智能。
4.完全开源，你的资金你做主：
NOFX 的代码全部开源在 GitHub (https://github.com/NoFxAiOS/nofx) 上，任何人都可以审查、修改和部署。它采用非托管模式，交易所 API Key 和资金都掌握在自己手里，项目方无法触碰。这种透明度，给了用户极大的安全感。
部署也很简单：找个你熟悉的 AI Coding 工具（比如 Cursor，我用的是 Windsurf），丢给它项目的 Github 链接，让它部署一下，就会自动跑起来了。没太多命令行经验也不妨碍。
它的来路背景：灵感源自 NOF1 但是开源了
吹得再天花乱坠，不如看真实战绩。NOFX 的前身，是一个名为 NOF1 的项目，它举办了一场真金白银的 AI 交易大赛（Alpha Arena），让多个知名 AI 模型各带 1 万美元初始资金下场搏杀。
结果如何呢？
根据 Phemex News 等多家媒体的报道，在这场竞赛中，来自中国的 DeepSeek V3.1 模型表现极其亮眼，一度实现了超过 126% 的惊人利润率，将 1 万美元的本金翻倍到了 2.26 万美元以上。
另一个国产模型 Qwen 3 Max（通义千问） 也紧随其后，收益同样翻倍。这雄辩地证明了，在合适的框架下，AI 确实具备了在真实市场中盈利的能力。
在社交媒体上，也能看到一些早期用户晒出的收益截图，有人声称「跑了一晚上，赚了 6%」。虽然这些个例需要谨慎看待，但也反映出社区的乐观情绪。
然而，这场比赛也并非一片祥和。
最令人大跌眼镜的，莫过于大名鼎鼎的 GPT-5（这里泛指 OpenAI 的最新模型）。根据 Reddit 上的热议帖子，GPT-5 在比赛中表现堪称「灾难级」，亏损率一度超过 50%，甚至创下了「每一笔交易都亏损」的尴尬记录。无论是做多还是做空，无论是交易 BTC 还是山寨币，它都精准地踩在了每一个错误的时机上。
这个结果引发了社区的热烈讨论。有用户嘲讽道：「看来让 AI 赚钱和让 AI 写诗是两码事。」但也有人提出了一个有趣的观点：「ChatGPT 是真正的赢家，它故意伪装成输家。只需要把它的交易反向操作，就能获得一条几乎没有回撤、稳步上升的完美收益曲线。」
这虽然是个段子，但也从侧面说明，即使是持续亏损，也可能意味着 AI 对市场方向的判断具有某种「反向的精准性」。
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如何上手？一份给普通人的极简教程
看到这里，可能已经有人跃跃欲试了。好消息是，NOFX 的部署流程对新手相对友好，尤其是通过 Docker，可以实现一键启动。
网上有不少详细教程，比如 YouTube 上有一个名为「Automated AI Trading with NoFx: Binance, Hyperliquid & Aster」的视频，专门针对初学者讲解部署过程：
CSDN 上也有一篇《让AI帮你炒币？这个开源项目把”躺赚梦”照进了现实》的超详细教程，几乎是手把手教你完成了所有步骤。
我这里就不重复写了。大家看到这篇的时候，建议去搜索最新的，因为这项目迭代还是蛮快的。
暂时无法回避的缺点
吹也吹了，该说点缺点了。
仍然需要技术门槛：虽然部署简化了，但理解 Git、Docker、API Key、服务器等基本概念还是必要的，以及你需要在 Binance、Aster 之类的平台上获取交易 API。对于完全的小白用户，依然有不小的学习曲线。
风险极高，不保证盈利：官方和所有评测都在反复强调，这是一个实验性项目。AI 交易本身就具有极高的风险，即使是表现最好的 DeepSeek，也可能在市场风格切换后开始亏损。绝对不要投入无法承受损失的资金。
策略黑盒：虽然代码开源，但大语言模型的决策过程本质上仍是一个「黑盒」。虽然你能看到推理链，但仍很难完全理解它为什么会在某一刻做出某个决策，这对于专业的交易员来说可能难以接受。
依赖 API 质量：AI 的决策质量高度依赖于选择的 LLM。如果模型本身能力不行（如 GPT-5 的例子），再好的框架也无济于事。
总结
于我而言，NOFX 无疑是一个令人兴奋的项目。它就像一个开放的实验平台，免去了我自行开发的麻烦，第一次让普通人也能如此直观地参与和见证 AI 在金融市场上的搏杀。
在这个 AI 时代，交易者或许不会被 AI 淘汰，但很可能会被「会使用 AI 工具的交易者」淘汰。NOFX 正是这样一个强大的工具。
但也应该认识到，NOFX 目前的意义，可能更多在于工具和研究价值，而非一个可以让人稳定「躺赚」的印钞机——除非你找到了自己独特的交易策略。
如果对交易充满热情，又对 AI 技术充满好奇，并且愿意承担相应的风险，那么，不妨投入少量资金，亲自部署一个 NOFX 跑一跑。这或许是离「AI 辅助决策」最近的一次，也是一次绝佳的学习和探索之旅。
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