想象一下，我刚建好一个 Agent，它就在周末自动赚了 6.5 万美元的已实现收益，全程无需任何人工干预或监督。
这就是我搭建这个系统的故事：为什么建、怎么建的，以及你如何也能做到。
打造一个自我进化的交易 Agent
我从 2015 年开始交易加密货币。现货交易在心理上一直还算好应对。逻辑很简单：跌了就 HODL。只要不卖，技术上就没亏，所以即使行情走偏，也有个心理安全网。
衍生品完全是另一回事。真正能赚钱的地方在这里，但最快爆仓的地方也在这里。我被清算过不止一次。容错空间极小，压力持续不断，因为和现货不同，扛过一波不利行情并不总是可行。一个错误仓位配上错误杠杆，就全没了。早期一些杠杆交易的经历，到现在还让我有点心理阴影。
所以，建一个能不带情绪交易衍生品的东西，这个想法让我非常兴奋。在 @SaharaAI，我们一直被推动着不断构建，用尽所有工具去探索可能。这感觉正是那种挑战。
开始搭建之前，我看了看已有的方案。有几件事反复出现，是我绝对不想在我的交易 Agent 里看到的：
- 忽视手续费： 我发现大多数我测试过的交易设置，只给你看一个看似有优势的策略，完全忽略手续费的影响。当我仔细核算其他工具推荐的策略时，手续费吃掉了全部收益。如果优势扛不住手续费，那就不是优势。
- 回测表演： 这个最让我恼火。有些工具会展示一个 200% 收益率的策略，但实际测试一看，一年里就做了三笔交易，还用了 25 倍杠杆。这根本不是现实的策略。我想要真实的样本量、清晰的方法论，以及自动拒绝任何未达到最低交易次数门槛的策略，确保统计上有意义。
- 没有本地选项： 我想要一个自己能控制、方便编辑，并能集成到我手头工具和知识源里的东西。
所以，我为我的 Agent 搭建了这些：
- 策略构建器： 我提出交易想法。Agent 由 @HeySorinAI 的分析端点驱动，评估这个想法在当前市场条件下是否合理。它会通过多次迭代进行回测，自动拒绝那些触发交易次数太少、不具备统计意义的策略，只保留通过验证的。当它拒绝时，会明确告诉你原因。而且它完全考虑手续费。
- 自我进化的自动化循环： 每小时，一个定时自动化任务会重新分析市场和我当前的策略。如果条件变了，它会调整。如果某个策略在当前市场环境下表现不佳，它会被关闭。如果市场进入了不同的状态，Agent 会构建新策略，针对当前条件进行回测，并且只有在表现优于现有策略时才会部署。它永远不会静止。我也可以根据需要调整运行周期，让循环更快或更慢。
- 更多可见性，更少幻觉： 所有能用程序化方式处理的事情都做了，目的就是减少 LLM 调用，最小化幻觉风险。而且所有推理过程都是可见的。我能清楚看到每个决策背后的分析。
- 安全护栏： 我完全信奉聪明交易，所以建了好几道安全护栏来保护资金。我设置了模拟交易模式，使用实时市场数据并镜像真实账户结构；一个用于策略开发的回测实验室；以及当达到最大连续亏损次数或每日亏损限额时，会暂停交易的熔断机制。
我的 Agent 如何赚到 6.5 万美元
搭建完成，并且回测了几个满意的策略之后，是时候让它跑起来了。
对于我的实盘投资组合，我采取了保守策略。我猜在拿真金白银冒险时，我还是有点情绪化交易。我把熔断机制设置为：连续两次亏损，或单日亏损超过 2000 美元时触发。我还启用了按交易设置的头寸上限，该上限随置信水平调整：低置信度交易分配最小仓位，中等更多，高置信度最多。严格但实用。
同时，我也运行了一个完全相同的模拟交易设置。我想看看如果直接放手一搏会怎样。没有安全护栏。没有限制。完全的 YOLO 模式。这正是一个早期版本的我可能会做的事。
模拟交易机器人周末净赚了 6.5 万美元，而我的实盘投资组合以略高于 6000 美元的利润收盘。
说实话，看到这个对比，心里有点不是滋味。但即便如此，我也没有放松实盘设置上的任何一个安全护栏。我内心的情绪化交易者就是觉得风险不值得回报。一次成功不代表永远成功，我觉得很多交易者还在纠结这一点。
模拟交易机器人这个周末表现很好。但下次可能就会很糟糕。风险敞口永远应该设定在你真正能承受的水平，而不是根据最近最好的结果来定。过往业绩什么的，大家都懂。
下一步计划
现在，这个代理及其交易终端与 @Coinbase 基本实现了即插即用。我正在积极开发 @Binance、@OKX 和 @HyperliquidX 的集成。更多的交易所意味着更多的机会面。
更大的方向是将这些能力直接引入 @HeySorinAI。Sorin 已经承担了分析和策略层面的重活，我迫不及待想向大家展示我们即将推出的酷更新。这只是我们正在测试的部分能力的一个小预览。
至于是否开源这个框架，我其实还没想好。我构建它是因为我想要一个自己信任且完全掌控的东西。如果它对其他构建者有用，那对我来说很重要。你觉得我应该开源吗？
如果你正在评估任何交易代理方案（不管是我的还是别人的），我最后的一点建议是：确保它能感知手续费，确保回测如实反映样本规模和杠杆假设，确保你清楚系统掌握了你哪些信息。就这三条，就能过滤掉市面上绝大多数方案。
*Joules 是 @SaharaAI 的增长与营销负责人，在业余时间构建 Agent 系统。关注 @SaharaAI 了解更多我们在构建的内容。*
关于 Sahara AI： Sahara AI 是一家致力于让 AI 更易获取、更公平的 Agentic AI 公司。我们构建核心协议、基础设施和应用，让个人 Agent 能够主动预测并为你执行任务。要实现这一点，基础设施必须可信：可验证的执行、可执行的用量策略，以及跨 Agent 所用到的每个工具、模型和服务的自动价值分配。Sahara 正在此基础上构建一套不断扩展的、由 Agent 驱动的应用，包括 @HeySorinAI——你的全球数字市场个人 Agent。我们当前的解决方案为消费者、《财富》500 强企业及领先研究实验室（包括 @Microsoft、@Amazon、@MIT、Motherson 和 @Snap）提供 AI Agent 和高质量数据。