Opus 5.5 + Jev 絕對是你現在能打造出來最瘋狂的 AI 交易機器人。
過去一週，我一直在研究怎麼把這兩個模型結合起來，打造出終極交易機器人，而我最後真的做到了。
在這篇文章裡，我會帶你了解它的運作原理，以及如何架設屬於你自己的高頻交易機器人版本。
我對這個專案超級興奮。它跟我以前做過的任何 AI 交易機器人都完全不同。Jev 為機率式交易帶來了一個全新的維度。
你可以把最新的 Opus 5.5 模型當作大腦，並利用 Jev 低成本的推論決策能力，做出快速、便宜又高品質的交易判斷。
作為參考，這是上週這支機器人交易 $HYPE 的畫面：
我的交易機器人 \實盤\
今天我要分享的內容：
- Jev 簡介
- 交易機器人架構
- 技術環境設定
- 找出獲利策略
- 用 Jev 做新聞交易（應用案例）
- 最後的小提醒
我們直接開始吧：
Jev 簡介
如果你還沒聽過 Jev，那就讓我來為你介紹。
Jev 本質上是 TypeSafe AI 推出的一種新型 AI 模型，運作方式跟你平常習慣的 LLM 很不一樣。
https://x.com/CompleteSkeptic/status/2099925682726002904
Jev 完全不會生成任何文字；TypeSafe 把它稱為「系統一」（System One）模型。
簡單來說，我喜歡把 Jev 想成一個 AI 決策框架。
你先給它幾個可能的選項，接著 Jev 會評估各種結果，並回傳一個機率分數。
Jev 說明
以交易為例，看起來會像這樣：
→ 這則新聞是利多、利空還是中性？72% 利空
→ 買盤力道正在累積嗎？81% 是
→ 價格會往哪個方向走？上漲，64%
Jev 與一般 LLM 的差異
要理解 Jev，最簡單的方式就是拿它跟一般的 LLM 做比較。
從根本上來說，Jev 並不像 Claude 這類模型一樣去「預測」下一個 token。
相反地，它是針對你提供的固定選項組合進行評分。
五歲小孩也能懂的 Jev
為什麼要用 Jev 做交易？
簡單來說：速度與成本。
Claude 和 ChatGPT 需要好幾秒鐘才能推理出一個決策，而且成本相當高。
Jev 比 GPT/Claude 的模型便宜 200 到 400 倍，速度也更快。
Jev 大約在 70 到 500 毫秒內就能給出答案，每百萬輸入 token 的成本約為 0.042 美元，輸出則完全免費。在我上面的示範中，Jev 的反應時間大約是 400 毫秒。
對於高頻交易和新聞交易來說，Jev 簡直是完美選擇。它又快又便宜，而且天生就是為了替固定選項分配機率而設計的（交易本質上就是漲或跌，所以這非常適合）。
交易機器人架構
實際的交易機器人由四個關鍵元件組成：
- Claude（Opus 5.5）是大腦。它負責跑回測，並設計出最終交由 Jev 執行的策略。
- Jev 是決策層。它接收即時市場數據，並針對交易設定回傳機率。
- 你的策略（止損、止盈等）。
- 交易所則是執行層。
交易機器人架構
一筆交易實際上是如何觸發的
Claude 設計策略 → Claude 把策略轉化成要問 Jev 的問題 → Jev 讀取即時市場數據並以機率作答 → 觸發交易
我為什麼這樣設計架構
Opus 5.5 這個 LLM 負責處理只需做一次的高階思考（整體策略），而 Jev 則負責處理那些必須不斷做出的決策。
這樣你就能同時享有兩者的優勢。
用最強的決策模型來設計策略，再用最便宜、最快的模型來實際執行。
Jev + Opus 5.5 的無限可能
有了這套交易架構，可能性是無窮的。
一些想法：
- Jev 根據新聞標題執行交易（我已經做出來了，如下所示）
- 高頻交易
- 預測市場機率交易
- 動能／波動率導向交易
- 一般投資／投資組合管理
Jev 新聞室
當然，這篇文章主要是在講怎麼把 Jev 當成高頻交易機器人使用，但別害怕發揮創意，把它用在其他場景上。
技術環境設定
既然你已經理解了整體架構，接下來就來看看實際該怎麼設定。
整套設定基本上是靠一段超長的 mega prompt 來驅動，你可以直接丟進 Claude Code（如果你想用 Astra，也可以丟進 Codex）。
完整的設定 prompt 太長了，沒辦法直接貼在 𝕏 上，所以我把它免費放在我的 Skool 社群裡。
只要進入 Classroom → Free Asset Library → 往下滑找到 Opus 5.5 + Jev。
https://www.skool.com/milesdeutscherfinance
這段 prompt 會做三件事：
- 安裝 Jev 並一步步帶你在 Vercel 上部署機器人，讓你不用自己摸索
- 建立一個策略測試儀表板
- 把所有東西連接到你的交易所進行執行
實際執行交易的兩種路線
不管你選哪一種，我都建議先從模擬交易開始。
路線 1：Alpaca（快速上手）Alpaca 同時支援模擬與實盤交易，也支援加密貨幣和股票。
Alpaca
只要把你的 API key 放進 Claude Code 提示你建立的 .env 檔案裡就好。Claude 會把數據餵給 Jev，而 Jev 的訊號就會送到你的模擬帳戶。
路線 2：全天候運作的伺服器（較複雜）
第二個選項是用 Hostinger 這類服務商部署一台 VPS，讓你的機器人可以 24/7 不間斷運行，不需要你守在旁邊。
你也可以在舊硬體上跑，例如 Mac Mini。
在這裡你還可以搭配 TriggerTrade 這類工具，它基本上就是根據預先寫好的 Pine Script 在雲端觸發交易。
如果你走這條路線，Opus 5.5 可以一步步帶你完成所有操作。
路線 1 對上路線 2
找出獲利策略
這大概是整篇文章最重要的一段。也就是到底要怎麼賺錢。
策略就是一切。沒有好策略，你只是在自動化虧錢而已。
你應該把策略想成是 Jev 用來產生買賣訊號的「規則手冊」。
有幾個不錯的地方可以找到或回測能獲利的交易策略，再餵給 AI，但核心概念是這樣的：
- 回測數百甚至數千個想法——這就是個拼數量的遊戲
- 篩選出存活下來的策略
- 進行前向測試
- 用模擬交易測試
- 用小資金上實盤測試執行狀況
在下面這篇文章裡，我更詳細地說明了如何找出必勝策略：
https://x.com/milesdeutscher/status/2082095561176703135
幾個值得找策略的地方：
- TradingView 公開社群
- AI（用 Claude 來回測真實數據）
- GitHub repos
我個人如何尋找策略（回測引擎）
我用的是自己打造的回測引擎。我可以叫它針對不同資產設計回測，告訴它我想要哪種類型的策略，然後讓它跑上好幾個小時的搜尋，最後給我一份精選名單。
未來我也許會把它釋出，但目前只供我自己使用。
好消息是，你不需要我的版本。你只要打開 Claude Code，叫它幫你建一個回測引擎框架，然後用你手上最強的模型來回測市場數據就行了。
一旦你有了想測試的策略，就把它丟進你正在開發交易機器人的 Claude 對話裡，讓它讀取並採用。
用 Jev 做新聞交易（應用案例）
新聞交易引擎的運作方式
即時新聞源 → Jev 分析 → 掃描你的策略 → 根據設定參數交易
新聞交易引擎
這是我在金融市場中發現 Jev 最酷的應用之一。
新聞交易是一場機率遊戲。一則新聞發布後，在市場消化價格之前，你只有極短的時間窗口去判斷它代表什麼意義。
我基本上做了一個儀表板，可以在上面看著新聞標題不斷湧入、看 Jev 為每一則貼上標籤，並靠著 Jev 的速度與執行力取得即時的市場優勢。
新聞交易引擎 \實盤\
最後的小提醒
• 在任何策略上實盤之前，先訂好規則，限制判斷錯誤時的損失。把你的風險管理框架寫進 strategy.md 檔案裡。
• 你的 strategy.md 應該包含：最大持倉部位、每日虧損上限、緊急停止開關、特定交易需人工核准。
• 使用僅具備交易權限的 API key，並關閉提領功能。
• 設定警示通知（透過 TG 上的 BotFather）
• 較大金額的交易，記得保留人工介入的環節
• 我個人是用 Bybit 來執行交易，但要讓這套系統正常運作，你需要任何支援透過 MCP + API 連接 AI 的交易所。
希望這篇文章對你有幫助。
如果有的話，記得追蹤我 @milesdeutscher。我每天都會分享如何真正運用 AI 在金融市場中取得優勢。
想要更深入的 AI 洞察，請追蹤 @aiedge_。
提醒： 你現在就可以下載完整的 mega prompt 丟給 Claude，馬上架設你的 Opus 5.5 + Jev 交易機器人。
已免費發布在我的 Skool 社群裡。
👉https://www.skool.com/milesdeutscherfinance
