让AI帮你炒币？这个开源项目把“躺赚梦“照进了现实

你是否曾经在凌晨三点盯着K线图，眼睛酸涩却不敢睡，生怕错过那个"完美"的入场时机？你是否曾经因为工作错过了一波行情，然后看着币价暴涨懊悔不已？我猜你一定也想过：要是有个机器人帮我24小时盯盘该多好？别说，这事儿还真有人做了。而且不是那种"交个年费999就能躺赚百万"的骗局，而是一个真正开源、可验证、能实战的AI量化交易系统。它叫NOFX——一个让AI模型真正"上岗"交易的智能系统。更有趣的是，它还

许泽宇的技术分享

510人浏览 · 2025-11-03 23:17:51

许泽宇的技术分享 · 2025-11-03 23:17:51 发布

写在前面：一个普通人的量化交易觉醒

你是否曾经在凌晨三点盯着K线图，眼睛酸涩却不敢睡，生怕错过那个"完美"的入场时机？你是否曾经因为工作错过了一波行情，然后看着币价暴涨懊悔不已？我猜你一定也想过：要是有个机器人帮我24小时盯盘该多好？

别说，这事儿还真有人做了。而且不是那种"交个年费999就能躺赚百万"的骗局，而是一个真正开源、可验证、能实战的AI量化交易系统。

它叫NOFX——一个让AI模型真正"上岗"交易的智能系统。更有趣的是，它还能让不同的AI模型互相PK，就像斗地主一样，看看是DeepSeek的决策更稳健，还是Qwen的操作更激进。

今天我们就来聊聊这个项目到底怎么玩，以及普通人该如何把它跑起来。

第一章：这个系统到底是个什么东西？

1.1 一句话概括

NOFX是一个AI驱动的加密货币自动交易操作系统。它让AI模型（比如DeepSeek、Qwen）直接分析市场数据、做出交易决策、执行买卖操作——全程无需人工干预。

你可能会问：这不就是个量化交易机器人吗？有什么新鲜的？

别急，它的与众不同之处在于：

AI全权做主：不是简单的均线交叉触发买卖，而是真正让大语言模型（LLM）分析市场、制定策略、动态调整
多AI竞技场：可以同时运行多个AI交易员，实时对比谁的策略更赚钱（就像给AI搞了个PK赛）
完整的闭环验证：从决策→执行→记录→反馈→优化，形成了一个完整的自学习循环
支持多交易所：币安、Hyperliquid、Aster DEX全都支持，而且是真金白银的实盘交易（当然也支持测试网）

用个不太恰当的比喻：如果传统量化是"按菜谱做菜"，那NOFX就是"请了个会做菜的机器人厨师"。

1.2 技术栈一览（给开发者看的）

如果你是技术人员，这里是你关心的细节：

后端核心：

Go 1.21+ ：性能强悍，天生支持高并发
Gin框架：RESTful API服务
SQLite：轻量级数据库，存储配置和交易记录
TA-Lib：专业的技术指标计算库（EMA、MACD、RSI等）

前端界面：

React 18 + TypeScript：现代化的单页应用
Vite：快如闪电的构建工具
TailwindCSS：优雅的UI样式，深色主题（致敬币安风格）
Recharts：实时图表展示

AI模型接入：

DeepSeek：性价比之王，推理速度快
通义千问（Qwen）：阿里云出品，中文理解强
自定义OpenAI兼容API：理论上可以接入任何兼容的模型

交易所支持：

Binance Futures：中心化交易所老大
Hyperliquid：去中心化永续合约DEX
Aster DEX：币安兼容的链上交易所

整个系统的架构非常清晰：用户通过Web界面配置→后端Go服务调度AI决策→解析市场数据并生成Prompt→调用AI API→解析AI返回的交易指令→执行到交易所→记录日志并反馈给下一轮决策。

第二章：核心亮点——这才是杀手锏

2.1 AI自学习机制：会"复盘"的交易员

传统量化策略的问题在于：一套策略在牛市赚钱，熊市就歇菜。而NOFX最牛的地方，是它的AI会"复盘"。

每次做决策前，系统会自动分析最近20笔交易：

哪些币种胜率高？（比如BTCUSDT近期75%胜率）
哪些币种连续亏损？（SOLUSDT连续3次止损，暂时规避）
平均盈亏比如何？（赚3.2%，亏2.1%，盈亏比1.52）
哪种市场环境更适合什么策略？（震荡市减少频率，趋势市加大仓位）

然后把这些"血泪教训"打包塞进Prompt，让AI在下次决策时避免犯同样的错误。

举个例子：

历史反馈（自动生成）：
- 总交易: 15笔 (胜: 8 | 负: 7)
- 胜率: 53.3%
- BTCUSDT: 胜率75%，平均+2.5% ✓ (继续做多)
- SOLUSDT: 胜率25%，平均-1.8% ✗ (暂时规避)

AI看到这个反馈后，就会知道：嗯，BTC最近表现不错，可以考虑；SOL连续亏损，先观望。

这种"从错误中学习"的能力，才是真正的智能。

2.2 多时间周期融合分析

人工看盘经常犯的错误是：只看一个时间周期。比如5分钟K线显示要涨，但4小时趋势明明是下跌。

NOFX的AI同时分析多个维度：

3分钟K线：捕捉短期波动，找入场时机
4小时K线：判断大趋势，避免逆势交易
技术指标矩阵：RSI(7)判断超买超卖、MACD看趋势动能、ATR评估波动率
持仓量变化：监控OI（Open Interest）流向，判断资金动向

而且这些数据不是简单堆砌，而是完整的原始序列数据。AI可以自己分析K线形态、支撑阻力位，而不是只看系统算好的几个指标。

就像给了AI一张完整的地图，而不是只告诉它"前方500米左转"。

2.3 风险控制的"铁律"

AI虽然聪明，但如果没有约束，照样会干出"梭哈归零"的蠢事。所以系统内置了几条硬约束：

仓位限制：

山寨币单笔最多1.5倍账户净值（比如账户1000U，山寨币最多开1500U仓位）
BTC/ETH最多10倍账户净值（主流币风险相对小）

风险回报比：

强制要求≥1:3（冒1%风险，必须追求3%+收益）
如果AI给出的止损止盈不满足，直接拒绝执行

保证金控制：

总保证金使用率≤90%（留10%缓冲，防止波动爆仓）

杠杆限制：

币安子账户最高5倍（受平台限制）
主账户可配置到20倍（建议保守用户还是5倍起步）

这些规则写死在代码里，AI再想"赌一把大的"也没用。

2.4 完整的决策日志：每一笔都有迹可循

最怕的就是AI像个黑盒，赚了不知道为啥赚，亏了也不知道哪里错了。

NOFX的每一个决策都会完整记录：

输入Prompt：AI看到了什么数据
思维链（CoT）：AI的分析过程（比如"BTC 4小时EMA20上穿EMA50，MACD金叉，做多信号明确"）
决策JSON：具体的交易指令（币种、方向、仓位、杠杆、止损止盈）
执行结果：实际成交价、订单ID、盈亏情况

所有日志保存在decision_logs/{trader_id}/目录下，随时可以回溯分析。

这就像给AI的每一次操作都录了像，事后可以慢放回看，总结经验。

第三章：手把手教你部署（小白版）

好了，理论讲得差不多了，下面进入实战环节。我会用最通俗的语言，带你从零开始搭建这个系统。

3.1 准备工作：先把家伙事儿备齐

（1）注册币安账户（必须）

虽然系统支持多交易所，但对新手来说，币安是最成熟、流动性最好的选择。

注册链接： https://www.binance.com/join?ref=TINKLEVIP（使用这个链接可以享受手续费折扣）

注册后需要做的事：

完成KYC认证（实名验证，上传身份证）
开通合约交易：进入"衍生品"→"U本位合约"→点击"立即开通"
创建API密钥：
- 进入"API管理"
- 创建新密钥，勾选"合约交易"权限
- 保存API Key和Secret Key（只显示一次！）
- 强烈建议：绑定IP白名单（只允许你的服务器IP访问）

⚠️ 资金安全提醒：

测试阶段建议只转入100-500 USDT
API权限只开"合约交易"，不要开"提现"权限
绑定IP白名单是最重要的防护措施

（2）获取AI API密钥

系统需要调用AI模型做决策，所以需要API密钥。推荐DeepSeek（便宜、快速、效果好）。

DeepSeek注册： https://platform.deepseek.com

步骤：

用邮箱注册账号
充值（最低5美元，推荐充20-50美元测试一段时间）
创建API密钥（格式类似sk-xxxxxxxxxxxxx）
立即保存（关闭页面后无法再查看）

费用参考： DeepSeek大约$0.14/百万tokens，一天24小时跑大概消耗1-2美元。

（3）安装Docker（最简单的方式）

Docker是一个容器化工具，可以把复杂的环境打包，一键运行。强烈推荐用这种方式部署。

Windows/Mac用户：

下载Docker Desktop，双击安装

Linux用户：

# 一键安装脚本
curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh

# 把当前用户加入docker组（避免每次都要sudo）
sudo usermod -aG docker $USER
newgrp docker

验证安装：

docker --version
docker compose version  # 注意是空格，不是连字符

看到版本号就说明安装成功了。

3.2 部署系统（3步搞定）

第1步：下载项目代码

# 克隆项目到本地
git clone https://github.com/tinkle-community/nofx.git
cd nofx

第2步：配置文件（最关键）

# 复制配置模板
cp config.example.jsonc config.json

# 用你喜欢的编辑器打开（Windows可以用记事本）
nano config.json

最简配置示例：

{
  "use_default_coins": true,
  "api_server_port": 8080,
  "jwt_secret": "your-super-long-random-secret-at-least-32-chars",
  "leverage": {
    "btc_eth_leverage": 5,
    "altcoin_leverage": 5
  }
}

字段说明：

use_default_coins：使用内置的主流币列表（BTC、ETH、SOL等），新手建议设为true
api_server_port：后端API端口，默认8080
jwt_secret：用户登录凭证的加密密钥，必须设置一个长随机字符串（建议用openssl rand -base64 64生成）
leverage：杠杆倍数配置
- btc_eth_leverage：BTC和ETH的最大杠杆（建议5倍起步）
- altcoin_leverage：山寨币最大杠杆（建议5倍，风险控制）

⚠️ 重要提醒：

如果是币安子账户，杠杆最高只能5倍（平台限制）
主账户理论上可以开到50倍，但强烈不建议新手这么玩

第3步：一键启动

# 启动系统（首次运行会自动下载依赖和构建镜像）
docker compose up -d --build

等待3-5分钟（首次构建会慢一些），看到这个输出就成功了：

✅ Container nofx-trading       Started
✅ Container nofx-frontend      Started

3.3 访问系统并配置

打开浏览器，访问：http://localhost:3000

（1）首次登录

系统默认开启了"管理员模式"，使用默认账户登录：

用户名：admin
密码：admin123

⚠️ 生产环境必须修改密码！

（2）配置AI模型

点击"AI模型配置"：

启用DeepSeek（或Qwen）
填入你的API密钥（之前保存的sk-xxx）
保存

（3）配置交易所

点击"交易所配置"：

选择Binance
填入API Key和Secret Key
保存

（4）创建交易员

点击"创建交易员"：

交易员名称：比如"稳健策略A"
AI模型：选择DeepSeek
交易所：选择Binance
初始余额：填入你转入币安的实际金额（比如500 USDT）
扫描间隔：建议3-5分钟（太频繁会增加API调用成本）

创建完成后，点击"启动"按钮，交易员就开始工作了。

第四章：实战监控与优化

4.1 看懂监控界面

系统提供了专业的实时监控界面（深色主题，像极了币安的交易面板）。

主要模块：

1. 账户概览

总权益：当前账户总价值（包括未实现盈亏）
可用余额：可以开新仓的资金
总盈亏：相对初始余额的盈亏百分比
保证金使用率：已用保证金占比（超过90%会限制开仓）

2. 持仓列表 每个持仓显示：

币种、方向（多/空）
入场价、当前价、浮动盈亏
杠杆倍数、保证金、强平价
持仓时长（系统会自动追踪，帮助AI决策何时止盈）

3. 权益曲线图 这是最直观的表现：

横轴是时间，纵轴是账户价值
曲线向上走→赚钱，向下走→亏钱
可以切换"绝对值"和"百分比"视图

4. AI决策日志 点击"展开"可以看到完整的思维过程：

输入数据：
- BTC价格96500，4小时+2.5%
- RSI(14): 62（中性偏强）
- MACD: 金叉信号

AI分析：
BTC近期突破95000阻力位，4小时级别呈现上升三角形态，
MACD金叉且RSI未进入超买区，做多信号明确。
设置止损95000（-1.5%），止盈99000（+2.6%），
风险回报比1:1.73，符合要求。

决策：
开多BTCUSDT，杠杆5x，仓位3000U，止损95000，止盈99000

看到这个，你就知道AI为什么做出这个决策了。

4.2 多AI竞技场（进阶玩法）

如果你有两个币安账户（或者一个币安+一个Hyperliquid），可以玩更高级的：让两个AI互相PK。

配置方法：

创建两个交易员：
- 交易员A：DeepSeek + 币安账户1
- 交易员B：Qwen + 币安账户2
初始余额设置相同（比如都是1000U）
同时启动

系统会自动生成对比图表：

实时排行榜：谁的ROI更高，谁就排前面（金色边框高亮）
双AI ROI曲线对比：紫色vs蓝色，一目了然
领先幅度：实时显示谁领先多少百分比

这就像给AI搞了个擂台赛，非常有趣。

4.3 优化策略的几个技巧

（1）调整扫描间隔

3分钟：激进策略，捕捉短期波动，但费用更高
5分钟：平衡策略，适合大多数情况
10分钟：保守策略，适合趋势交易

（2）自定义Prompt（高级）

如果你懂一些交易策略，可以在Web界面添加"个性化策略"：

个性化策略：
- 优先关注BTC和ETH，山寨币仅在市场热度极高时参与
- 震荡市降低杠杆到3倍，趋势市可提升到5倍
- 连续亏损2笔后，暂停交易1小时

系统会把这段内容追加到AI的Prompt里，让它按照你的风格来交易。

（3）关注夏普比率

夏普比率衡量的是"风险调整后的收益"：

夏普>1：策略表现不错
夏普>2：优秀
夏普<0.5：策略可能需要调整

不要只看总盈亏，要看夏普比率。一个稳定小赚的策略，远胜于大起大落的赌博。

第五章：常见问题与避坑指南

Q1：系统会不会亏光所有钱？

理论上会，但概率很低。

系统内置了多重保护：

单笔最大亏损限制（风险回报比≥1:3）
保证金使用率≤90%（防止爆仓）
强制止损（每笔交易都有止损价）

但市场极端波动（比如瞬间插针、交易所宕机）时，止损可能无法成交。所以：

只投入你能承受损失的资金
建议小资金测试（100-500U）
不要用借来的钱或生活费

Q2：AI决策错了怎么办？

AI不是神，它也会判断失误。关键是：

风险控制做得好：单笔最多亏1-2%，连续错几次也不会伤筋动骨
自学习机制：连续亏损后，AI会调整策略，避免重复犯错
人工干预：你可以随时在Web界面手动停止交易员

Q3：用哪个AI模型更好？

新手推荐DeepSeek：

便宜（每天1-2美元）
快速（响应时间<2秒）
效果稳定

进阶用户可以试Qwen：

中文理解更好（如果你自定义了中文Prompt）
有时候会更激进（风险和收益都更高）

终极玩法：同时跑两个，看谁表现更好。

Q4：系统会被封号吗？

只要你遵守交易所规则，不会被封：

不要用VPN频繁切换IP（绑定IP白名单可以避免这个问题）
不要用API疯狂刷接口（系统默认3分钟一次决策，远低于限额）
不要给别人用你的API密钥

Q5：能盈利吗？

这是最核心的问题，我必须实话实说：

能盈利，但不保证。

加密货币市场本身就是高风险、高波动的。AI可以帮你：

24小时监控，不错过机会
纪律执行，不会情绪化操作
快速决策，捕捉短期波动

但它做不到：

预测黑天鹅事件（比如监管政策突变）
在极端行情下保证盈利
对抗市场大趋势（熊市再牛的AI也难赚钱）

现实情况：

牛市或震荡市：AI有较大概率盈利（年化20-50%是可能的）
单边熊市：AI会尽量减少亏损，但很难逆势盈利
测试用户反馈：3个月测试周期，60%的用户实现了正收益

我的建议：

把它当成学习量化交易的工具，而不是"躺赚神器"
用小资金测试，积累经验
关注AI的决策逻辑，学习它的思路
如果持续亏损，及时停止，复盘原因

第六章：进阶玩法与未来展望

6.1 部署到云服务器（24小时运行）

如果你想让系统24小时不间断运行，可以部署到云服务器。

推荐配置：

CPU：2核
内存：4GB
存储：20GB SSD
运营商：阿里云、腾讯云、AWS都可以

部署步骤：

# SSH登录服务器后
git clone https://github.com/tinkle-community/nofx.git
cd nofx
# 修改config.json（填入你的API密钥）
docker compose up -d --build

然后通过http://你的服务器IP:3000访问。

⚠️ 安全建议：

修改默认管理员密码
配置防火墙，只开放必要端口（80、443、3000）
定期备份config.db和decision_logs/目录

6.2 接入更多交易所

系统目前支持3个交易所，但架构上可以无限扩展：

Hyperliquid（去中心化）：

无需KYC，用MetaMask钱包即可交易
手续费更低
但流动性可能不如币安

Aster DEX（新兴选择）：

币安兼容API，迁移成本低
API钱包机制，安全性更好
支持多链部署

未来可能接入：OKX、Bybit、dYdX等。

6.3 深入学习：从日志中提取Alpha

这个系统最大的价值不仅是帮你赚钱，更重要的是帮你理解量化交易的本质。

建议每周花1小时复盘：

打开decision_logs目录，查看AI的所有决策
对比盈利和亏损的交易，找出差异点
总结规律：
- 什么市场环境下胜率更高？（趋势市 vs 震荡市）
- 什么类型的信号更可靠？（突破 vs 回调 vs 反转）
- 止损止盈设置是否合理？（过窄容易扫损，过宽亏损太大）
优化Prompt：把总结的经验融入自定义策略