如何打造 AI 交易機器人（終極指南）

我將向你展示如何從零開始構建一個可運作的 AI 交易機器人。

無論你交易的是股票還是加密貨幣，當你讀完這篇文章時，你將擁有一個功能完整的交易機器人，可以代表你執行真實交易。

我和我的開發團隊花了數週的研究和測試才讓它正確運作，但透過閱讀這篇文章，你建立一個合適機器人所花的時間，實際上只需要我們的十分之一。

在本指南的最後，我還附上了一份免費的 PDF，濃縮了整篇文章的內容。你可以直接把它輸入到 Claude 或 Codex 中，開始建立你的第一個機器人。

請堅持看到最後，我會直接分享給你。

目錄

• AI 交易機器人解析
• 為什麼大多數機器人會賠錢（要避免的錯誤）
• 部署機器人的選項
• 步驟 1：設定
• 步驟 2：設計策略
• 步驟 3：為你的機器人賦予記憶與背景

AI 交易機器人解析

在我們深入探討實際建構機器人的逐步流程之前，你需要了解交易機器人真正要做什麼。

一個交易機器人只做兩件事：

1. 自動化重複性的策略
2. 比人類更好地處理執行

大多數交易者之所以虧損，是因為執行面的問題，而這就是建構機器人如此強大的原因。

即使是我自己在交易時，很多時候我已經有了正確的設定，但一些小事情會阻止我實際執行 （例如，離開辦公桌）。

機器人基本上就是為了縮小這個差距，並根據你定義的參數來執行。

另一個核心部分是，一個好的機器人會隨著時間學習。它應該在每一次交易中變得更聰明，並且理想上，應該內建反思循環。

基本循環

每個交易機器人都運行著相同的基本循環：

設定參數 → 根據這些參數執行 → 從結果中學習 → 重複

交易機器人循環

這不是主觀交易的完全替代品

我想事先清楚地說明這一點。交易機器人是對你交易的一個很好的輔助，但並非替代品。

你仍然需要帶來主觀的判斷和市場優勢，這樣你的機器人才能確切知道它在遵循什麼。

建構交易機器人，是為了那些已經擁有策略，但需要執行方面協助的人。

如果你正在苦苦尋找一個有利可圖的交易策略，請閱讀這篇文章：

https://x.com/milesdeutscher/status/2075615711150608468

在今天的文章中，我更專注於實際的執行。

為什麼大多數機器人會賠錢（避免這些錯誤）

根據我的經驗，交易機器人失敗的原因主要有四種：

1. 沒有記憶系統： 不會根據過去的交易（獲利/虧損）進行迭代
2. 沒有目標： 沒有明確的參數
3. 預測能力差： 只根據過去的價格數據進行訓練，無法適應未來情況
4. 沒有優勢： 這是最主要的原因。99% 的交易機器人失敗，僅僅是因為它們缺乏市場優勢，因此從根本上就是為了失敗而建構的。

如果你能避免這四個關鍵錯誤，你就能夠實際建立一個獲利的交易機器人。

部署機器人的選項

現在，讓我們來看看你實際建構和部署交易機器人的選項。

每個選項都有優缺點，你選擇哪一個，實際上取決於你的技能水平、交易經驗和目標。

1. 購買預建機器人

這主要體現在交易所（如 Binance 和 Blofin）上的整合式機器人。

Binance 預建機器人

這些機器人附帶完整的策略，並且因為已經直接整合到交易所中，所以非常容易使用。

缺點： 強迫你使用可能不喜歡的交易所，提供的個人化選項有限，且可能產生高額費用。

這個選項可能很適合那些想要初步嘗試，或者想測試輕量級交易自動化解決方案的人。

1. 無程式碼平台

這些平台允許你帶入自己的自訂 Agent，並直接插入交易所的基礎設施。

想想像 Composer 和 Robinhood 這樣的平台。

在易用性和個人化之間取得良好平衡。

Robinhood Agents

這些機器人適合用於基本的網格機器人、DCA 機器人和一般的投資組合管理 Agent。

這裡的缺點是，在運行完全自主的機器人方面，你可能很快就會碰到天花板；如果你想要完全自動化，你需要考慮選項三。

1. 建立你自己的機器人

你的最後一個選項是建立你自己的機器人。

這聽起來可能令人生畏，但實際上相當簡單，我將在這裡為你介紹我的整個框架（分 3 個步驟）：

步驟 1：設定

無論你交易的是股票還是加密貨幣，交易機器人的總體架構都是相同的：

• 大腦： 這部分實際負責制定你的交易策略。

為此，像 Claude/Codex 這樣的 LLM 是最佳選擇。

• 雙手： 這部分實際執行你的交易。

這主要是透過 MCP 連線來完成的。

對於股票，我個人最喜歡的 MCP 之一是 Alpaca 連接器。

Alpaca 完全免費，並且提供模擬交易，這點很棒。

Alpaca MCP

要連接這個 MCP，需要三個步驟：

1. 註冊一個 Alpaca 帳戶
2. 取得 API 金鑰
3. 將 API 金鑰插入 Claude

而對於加密貨幣，流程完全相同。

前往你的交易所（Blofin、Binance、Bybit 等），取得你的 API 金鑰，然後用類似這樣的提示將其插入 Claude：

「我想用 Blofin MCP 自動化我的交易，連接我的 API 金鑰 [插入金鑰]，並建立一個儀表板來管理我的交易。」

我的交易機器人儀表板

我的交易終端儀表板 實際輸出

安全性

關於安全性的一些說明：

• 從模擬交易開始
• 在你的交易所建立一個不包含所有資金的子帳戶
• 保護好你的 API 金鑰

步驟 2：設計策略

正如我們之前提到的，AI 機器人只是為了執行而建構的。

你需要清楚地定義你的交易規則、進場/出場規則、理想的交易時間框架等等。

為此，我建議開啟一個全新的 Claude 對話，然後完全傾倒你的策略。

向 Claude 下達提示：

「根據 [傾倒的策略內容] 建立一個包含我整個交易策略的 Markdown 檔案。」

然後，將 Claude 的回應插入到你上面建立的儀表板設定中。

這裡的好消息是，你可以將 TradingView MCP 連接到 Claude，並即時回測有利可圖的策略。

這個提示將直接連接 Claude + TradingView MCP：

Claude + TradingView 提示

我建議建立一個新的 Claude 專案，並使用 TradingView MCP 向 Claude 提問、來回探討、深入研究價格數據，並真正花時間設計一個好的策略。

使用 TradingView + Claude 進行回測 範例

步驟 3：為你的機器人賦予記憶與背景

這是最重要的一步。

如果沒有適當的記憶和背景系統，你的機器人只會執行你概述的策略，但不會真正批判性地反思哪些方法有效，哪些無效。

要為你的機器人賦予適當的記憶，你需要在你的本地桌面上建立一個雙檔案系統：

1. 交易分類帳

這是一個你所有交易數據的持續記錄。

向 Claude 下達提示：

「在我的桌面上建立一個 Markdown 檔案，記錄每一筆交易，包括價格數據、進場時間、進場與出場點，以及任何其他重要的數據。目標是隨著時間推移，使用這些數據來改善我們的交易策略。」

1. 學習檔案

這是一個告訴 Claude 反思已執行交易的檔案。

向 Claude 下達提示：

「建立第二個 Markdown 檔案，在其中你主動反思交易分類帳中提供的數據，並主動提出對交易策略的改進建議。」

雲端記憶

對於那些尋求更高級記憶系統的人，你可以考慮在 Supabase 或 Supermemory 之類的平台上設定一個雲端記憶系統，並將其直接連接到 Claude。

這允許你的記憶作為完整的資料庫儲存，而不僅僅是本地檔案（不過，本地檔案也完全可以正常運作）。

Supabase

我特別推薦高頻交易者或進行大量交易的人使用雲端記憶，因為它比本地儲存更能處理大量數據。

一些最後的建議

我上面已經提到過了，但我強烈建議先進行模擬交易，並給自己至少一週的時間來正確設定所有東西。

測試一些策略，設定一個記憶系統，進行迭代，等等。

沒有必要急於建構你的機器人。事實上，最好花更多時間在策略和把事情做對上，因為 AI 已經讓實際的建構部分變得非常簡單。

結語

我希望你覺得這篇文章有幫助。

如果有的話，請務必在這裡關注我 @milesdeutscher - 我會定期分享有關我在市場中如何使用 AI 的內容。

正如我所承諾的，我建立了一份超過 17 頁的 PDF，涵蓋了這裡討論的所有內容。

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感謝你讀到這裡。

• Miles