前一段时间 NOF1.AI 发起的大模型交易大赛收获了很多关注，网上也有不少对其提示词的逆向工程和开源实现。
观察 AI 交易是很有趣的，而如果你能很方便的亲自调教他们就更好啦。为此，我们也复刻并开源了一套类 nof1 的交易系统，实盘开放在这： https://open-nof1.vercel.app/
交易 Agent 由 Langgraph 搭建，便于开发者定制各种工具或接入 MCP 服务，可玩性很高。 前端则最大限度的保留了 Nof1 简约的设计风格。
基本原理是获取实时的 K 线数据，利用开源的 ta-lib 进行技术指标分析，定时触发让 LLM 结合目前的持仓和用户自定义的策略和目标进行交易决策。目前仅支持 binance 交易所。
随缘求 star 🌟 亲自体验 AI 亏钱👇
http://github.com/wfnuser/opennof1
经过一段时间的试验和对市面上各种类似方案的观察，想让 AI 稳定赚取交易收益其实还是非常困难的。而当用户量足够大的时候，让每个用户都通过 AI Agent 交易来赚钱本身更是一个悖论。
但或许做一个让用户用自然语言来定制符合自己交易策略的 bot ，尽可能模拟一个真人交易员，减少大家的盯盘时间，还是一个很可能实现的目标，这也是我们团队后面对这个项目的主要期待。
相比于 nof1 的交易系统，至少有一些地方是可以明显优化的：
- 需要引入更多的信息源而不是简单基于 K 线做技术指标
- 需要引入交易决策历史作为上下文
- 需要引入信号触发而不是定时触发 （对于舆情类的信息源尤其如此）
而一个能基于外部事件做决策的能力本身也肯定可以扩展到更多的场景里。
AI 时代，几乎任何中等复杂的项目在不追求很高可用性的时候，都可以在很短的时间里复刻。因此开源对我们来说是非常自然的选择，而时间拉长后，各个项目则仍然会因为观察角度的不同而发展出独特性。
期待感兴趣的小伙伴们跟我们一块共建，让我们一起面向好奇心编程，探索 AI 交易的上限。
写在最后：
笔者从去年 gap 之后，一直在做一个不怎么成功的去中心化协作类的产品；而从小团队的建立，市场宣传，用户调研，每个环节都让我感到不小的挫败感，前段时间则更是陷入深深的内耗；在看到朋友们的创业项目风生水起，常常觉得自己对不起投资人的期待。
从理智上当然觉得这些行为是毫无益处的，但心里仍然很难摆脱这种挣扎。
而这个项目则开启了一个新的节点，它足够好玩，也足够有挑战性。（如果你真的想让 AI 通过交易接近可以赚到钱的话）
在沉浸式 vibe coding 的两天里，让我久违的忘却了外面所有的压力，回归到这场人生冒险的初衷：不要去做牛马，而是去做你感兴趣且有意义感的事情。
所以，结论就是，迷茫的时候不妨先把时间投入到你最擅长和最热爱的事情上，好运或许就会找上你。在 2025 的冬天，我是这么想的。
有兴趣联系合作的话，可以加我 V: wfnusee
 |
1
hiErnest 8 小时 59 分钟前
收藏！后面试试
|
 |
2
lyyhello 8 小时 31 分钟前
送上一个 star
|
 |
3
thinkpositive0x0 8 小时 14 分钟前
很好奇怎么平衡 token 的花费和决策带来的平均收益😂（特别是用易决策历史作为上下文，而不是对历史决策的某种量化最为上下文）。一般来说预测时间越短，准确率应该越高，这样就会朝着高频量化交易方向逼近，但是 token 数也会线性增加。这样就只能用更大的交易资金量来抵消 token 的花费。好奇这个平衡点是多少？
|
 |
4
Tink PRO |
|
5
Tink PRO 另外感觉图 Y 轴没必要从 0 开始，到时图线不明显
|
 |
6
LAQI 7 小时 38 分钟前
我用 freqtrade + ds 模拟盘跑了几天，都是自动化亏钱
|
 |
7
songsongqaq 7 小时 37 分钟前
最近用了 nofx 亏麻了 亏了 100 多 u 了
|
 |
8
wangx0102 6 小时 35 分钟前
哈哈 亏钱玩玩
|
 |
9
wfnuser OP @thinkpositive0x0 我感觉得靠确定有一定胜率的情况下通过加大资金减少 token 磨损😂
至于频率的话，由于缺少毫秒级响应的能力，我觉得不太可能朝着高频量化交易的频率发展哦 |
|
11
wfnuser OP |
Select Language