用 Grok + Jev 构建全天候交易代理的讨论
原帖作者表示不理解为何没有人使用 Grok 和 Jev 构建 24/7 交易代理,声称该组合能构建强大的 AI 交易机器人,并提到撰写了一篇关于如何从零发现盈利策略的研究论文。
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原帖作者表示不理解为何没有人使用 Grok 和 Jev 构建 24/7 交易代理,声称该组合能构建强大的 AI 交易机器人,并提到撰写了一篇关于如何从零发现盈利策略的研究论文。
用户分享了一套半夜自动炒币的机器人,使用爬虫搜索加密推特,Jev负责决策买卖,Grok机器人自动下单,并提到从100美元做到约2.4万美元的案例。
帖子介绍了交易者的信息筛选流程:价格 tick 由常驻监视器跟踪,所有新闻标题由 Jev 对照来源核验,伪造的“SEC 暂停 ETF”类消息在此被拦截,X 帖子交给 Sonnet 5.5 处理,最终人工只需看一条综合结果。
该交易机器人结合 Jev 与 Grok 智能体和爬虫,专注 BTC 永续合约。在价格下跌后,连续四次做多,从 $3,184 获得 $9,742 的回报。展示了 Jev 在真实交易中的应用。
Paul Jasper展示了如何使用Jev从公司财报电话会议记录中提取公司名称,并判断某人是否在建议购买股票还是谈论苹果手表等产品。
信息流里每 16 张、每一页都有一张。每周 $50,任意一周可停。
用户使用Jev和SiDian运行加密货币交易台,管理六种策略,覆盖现货和永续合约,全天候在OKX上执行,每笔交易需用户审批。
一段提示词可构建类似 Jane Street 风格的低延迟高频交易系统,其中 Jev 模型在不干扰订单路径的情况下判断订单流毒性,并通过 hftbacktest 回放 tick 数据。
帖子展示了由Jev决策、四个交易代理执行的多策略加密货币交易系统,涵盖现货和永续合约,并报告了出入金数据。
该帖子展示了一个使用 OPUS 5.5、JEV 和 OpenAI Dots 三个模型进行三重确认的 BTC 交易机器人,扫描214个交易对并保留12个匹配,JEV 参与最终订单决策。
开发者利用 Claude 和 Jev 构建了一个硬币分析器,用于筛选概率较高的加密币,并计划分享测试结果。
Mimir 发布本月更新:$MIMIR CLI 已上线,可在终端使用市场和代理功能;同时预告 Mimir × Jev 合作,旨在为 oracle、council 和 claim quality 提供类型化、校准的决策。
帖子抱怨某个“蜘蛛”代理拒绝了大多数任务,并用支付 webhook 重复触发的例子说明 Jev 能快速、低成本地检查其中的关键信息。
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