想要直接让 Claude 帮忙跑一次量化回测，这事情现在真的能做了。 AI-Trader 是个基于 Backtrader 的回测框架，内置 MCP 服务，AI 助手能直接调它取数据、跑回测、分析策略。 策略和参数都写在配置文件里，结果可复现，配置本身也能丢进 Git 管版本。 GitHub： 内置 20 多个策略，从经典的均线指标到比较进阶的自适应模型都有。 支持美股、加密货币和外汇等市场，历史数据用命令行一句就能拉下来。 作者写了中文版说明文档，想拿 AI 做量化研究的朋友可以看看。

再往深一点说， AIX做的不是简单的自动交易 它更像是在搭一层交易策略基础设施 对普通用户来说： 你可以用自然语言把自己的交易想法交给 AI，让它帮你变成策略 对策略开发者来说： 你可以把策略放到平台上，让别人订阅使用 对内容创作者来说： 你可以不再只靠喊单建立信任，而是用可验证的策略表现建立信任 这三件事如果串起来，AIX 的意义就不只是一个工具 它有点像把交易行业里最模糊的东西，变成了一种可流通的资产 什么东西最模糊？ 经验 —————— ฅ՞• •՞ฅ —————— 很多老交易员说自己有盘感，但盘感很难复制 很多人说自己会做趋势，但别人不知道具体条件是什么 很多博主说自己风控严格，但真正遇到大波动时有没有执行，外人也看不到 @0x_aix 想做的，就是把这些“说不清的经验” 尽量转成可以描述、可以执行、可以评估的策略 这件事一旦成立，交易能力就不只是个人技能，而是可以被打包、复用、分发的东西 这个方向对币圈很重要，因为币圈从来不缺观点 每天都有无数人告诉你： 这个币要起飞。 那个板块要爆发。 某个位置可以抄底。 某个项目要反转。 但币圈真正缺的是：观点之后的执行系统 你看多，怎么进？ 错了怎么退？ 对了怎么加？ 亏损多少暂停？ 行情变了怎么切换？ 策略失效怎么识别？ 这些问题，才是真正决定结果的地方。 AIX 的价值就在于，它试图把“观点”和“执行”之间的断层补上 不只是告诉你一个方向，而是让这个方向变成一套可运行的策略 这比单纯给信号更加实用 —————— ฅ՞• •՞ฅ —————— 策略市场能不能长期跑起来，还要看几个关键点： 策略质量够不够高 开发者愿不愿意持续更新 订阅用户能不能获得真实价值 平台风控和数据展示够不够透明 实盘表现能不能经得住周期验证 这些都需要时间验证， 但我觉得它的方向是对的。 因为未来 AI Trading 的竞争，不只是“谁的模型更聪明” 而是谁能把交易经验变成更标准化、更透明、更可复用的产品 以前交易高手只能靠自己交易赚钱， 后来交易博主可以靠内容影响别人。 再往后，可能真正有价值的是： 你能不能把自己的交易认知，训练成一套别人也能使用的 AI 策略 这才是 AIX 让我觉得值得关注的地方。 —————— ฅ՞• •՞ฅ —————— 它不是单纯在做一个 AI 交易机器人 而是在尝试把交易经验产品化，把策略市场化，把交易内容从“喊单时代”推向“可验证策略时代” 如果这个方向跑通，未来一个优秀交易者的价值，不只是自己账户里的收益 而是他能不能训练出一套稳定、透明、可复用的 AI Trader 个人分享，非投资建议

最近和好几个朋友聊，第一句就说，市场好难，玩的东西好少啊，但是该研究项目还是得研究，熊市也是布局项目的好时候 朋友们让我去看看@AiTraceRoot_Ai（ $ART ）怎么样，简单的从用户量，融资情况什么的研究了一下，项目很不错 项目跑在 BSC 链上的，做的事情就是 AI 结合链上数据分析，做去中心化的交易辅助和数据基础设施 说白了就是用 AI 处理链上海量数据，把地址追踪、风险监控、交易策略参考、代币治理整套功能打通，形成闭环 现在链上数据越来越杂，普通用户根本没能力分辨项目真假、识别风险，现有工具要么功能单一，要么是中心化的，本身就有信任问题 这个项目主打资产安全，数据分析和风险预警都能在链上验证，相当于给普通用户配了个 AI 风控工具，来解决一些问题的 代币经济模型也不错，ART 总量是固定的，没有通胀机制，没有团队隐藏份额，也没有私募预留，所有分配全部链上执行，公开可查，这点就做的可以 现在市场里解锁砸盘、团队偷偷出货的情况太多，能把经济模型做这么干净的项目不多，至少能看出团队是想长期做下去的 现在项目技术积累已经完成了，测试网也准备好了，后续会按路线图推进产品迭代、生态扩展和多链部署，方向就是做 Web3 智能化的底层基础设施 融资方面也得到了证实，近期刚完成 350 万美元融资，由 Castrum Capital、Becker Ventures、Coinvestor、Gemhead Capital 等多家机构参投，资金主要用于大模型研发、开发者生态扩张和全球运营 有机构背书，资金用途也明确，后续落地的确定性也高点 如果这一波BTC能稳住，接下来新项目也肯定会出来不少，但是大多都是蹭热点的短平快项目，真有技术、路线清楚、经济模型干净的好标的没多少 ART 各项指标感觉都能达到头部所的合格线，值得期待一手了！

这几天看世界杯，更是熬夜看完C罗的世界杯最后一舞，多少有点唏嘘。转头看了眼盘面，6月那波调整算是缓过来了，BTC站稳63k附近，山寨也开始轮番动，资金又在到处找新方向。 这段时间一边调仓位一边挖新项目，交叉核对了好几轮，$ART（@AiTraceRoot_Ai）是我筛下来质地比较扎实、值得放进观察池的一个Web3+AI标的。 部署在BSC链上，走的是AI+链上数据基础设施路线。核心逻辑是把海量链上数据喂给AI模型，落地地址追踪、风险预警、交易策略辅助，甚至代币治理分析，形成一套完整的工具闭环。说白了，就是给普通用户配了个链上可验证的AI风控助手。 现在Web3最大的痛点之一，就是链上信息太杂，项目良莠不齐，中心化工具又总让人担心信任问题。ART是把资产安全放在第一位，所有分析和预警都走链上可验证的路径，挺务实，不是纯炒概念的路子。 项目2024年成立，背后有Castrum Capital、Becker Ventures、Gemhead Capital、Coinvestor Ventures几家机构投资。阵容不算顶级天花板，但都是正经做过尽调的机构，至少底子是靠谱的。 技术端测试网已经就绪，后续按路线图推进产品迭代、多链部署和生态建设，目标是做安全、合规、高效的AI+区块链基础设施。 目前社区评分6.7，整体看下来，有真实落地方向、有干净的币模、有机构背书，已经摸到了头部交易所的上币门槛线，不是纯炒作的空气盘。 当然Web3项目永远有执行风险，最终还是要跟踪产品落地和实际数据表现。但在当下新项目集中冒头的阶段，它属于我筛出来值得长期跟踪的那一类

一周过去了，总结了几个 web3 与 Ai 结合的融资项目给大家瞅一瞅。 🧵 POLO 融资观察 | AI 撞进 Web3 过去一周，三个 Web3+AI 项目相继完成融资，合计约 1800 万美元。三个方向各有侧重，但都押在 AI+区块链基础设施的交叉赛道 Canopy（850 万美元 / 种子轮 / 6-25） AI 辅助 Web3 开发框架，开发者用自然语言生成可读链上代码。Arrington Capital、Fenbushi Capital、Borderless Capital、SNZ Capital 通过收购 Tanssi 持股进入。测试网累计上线 33.1 万个项目 Cambrian（600 万美元 / 种子轮 / 6-25） Franklin Templeton、Polychain 共同领投，Flow Traders、Selini Capital 等参投。区块链数据基础设施，为机构和 AI Agent 提供链上收益率、风险、借贷、交易等实时与历史数据 API。已索引约 45 亿美元借贷 TVL、1789 个金库、320,000 个 DEX 流动性池 aitraceroot（约 350 万美元 / 战略融资 / 6-24） Castrum Capital、Becker Ventures、Coinvestor、Gemhead Capital 参投。AI 驱动的 Web3 数据分析平台，专注链上 AI 智能分析与 AIGC 数字资产工具，资金用于大模型研发与全球运营 📌 三个项目分别落在开发层（Canopy）、数据层（Cambrian）、分析层（aitraceroot）。 AI+Web3 基础设施大概率是下一个牛市的叙事。 #AI# #Web3# #融资# #加密# #区块链#