Clawby 上架 半个月了 刚看了眼后台，$1,130的收入以及466个真实用户的注册 目前不多，但这是第一次有用户完全通过 这证明了我们走的这条路是完全行得通的 感谢大客户经理 @Jiming2607 帮我们拉专家群，让我们快速的在 @openclawby 的服务。 说明几个事： 1.需求是真的。有人在主动找金融数据 API，而且愿意付费。 2.平台分发是有效的。 的用户质量和匹配度比想象中好，来的基本都是做交易工具开发以及做交易策略执行的。 3.Clawby 的数据品类——暗池、做空、期权链、Reddit 情绪、加密衍生品——确实戳中了一些人自己折腾工具的需求。 下一步： 接口量会继续加 免费的额度对个人开发者一直保留，不用付费也能跑起来 如果有想试clawby的朋友，可以在 感谢这半个月来试用的每一个人。 也感谢 团队——上架流程很顺，审核也快。 慢慢亦漫漫 感谢团队每一个人的付出 辛苦了 📊 一个 API Key，280+ 金融数据接口 @okxchinese

没有要求统一服装 结果莫名其妙，大家统一起来了。 吃完饭出去，别人以为我们团建 问我们哪家公司 福利这么好，吃个饭要来ifs 我说没看到写的OK啊 他问哪个OK 我给他比了个👌 🤣🤣🤣 成都还是太开放了 #XCLUB# @0xAllen_ @Bqlsj2023 @MetaEu7 @zizhong999 @hulu_AI @lionman888888 @Formulasearch @BTC_strategy @Eth527 @Cayne_okx @maik2hello @star_okx @Cryptosis9_OKX @misaENFP @mia_okx @mia_okx @Haiteng_okx

夜深人静，想随便写点东西。 交易亏了两年才想明白的事—— 学交易顺序错了，怎么努力都是反的。 学习交易和学编程一样——信息太多，噪音太大，真正有效的路径反而很窄。 我按自己的理解给各位整理一套从零到能实战的学习路径。 一、先搞清楚你在学什么 大多数人学交易最大的误区：一上来就学"怎么赚钱"。 实际上交易的核心能力是：风险管理 → 策略执行 → 复盘迭代 → 技术分析/基本面分析 顺序不要搞反。 正确的学习路径应该是： 第 1 层：理解市场结构（是什么在交易） 第 2 层：风险管理（怎么不亏光） 第 3 层：找到一个你信的交易逻辑（怎么赚） 第 4 层：实盘验证 + 复盘（怎么持续赚） 二、具体的学习路径（按周排序） 🗓 第 1-2 周：理解市场在交易什么 先搞清楚基本概念，不需要深，但要理解逻辑： 必须搞懂的底层概念： 流动性——市场为什么会涨跌？因为有买卖。买盘>卖盘就涨，反之跌。听起来简单，但 90% 的人到爆仓都没真理解。 订单簿——买单卖单怎么排列的，什么价位有支撑/阻力 K 线结构——开盘、收盘、最高、最低，一根 K 线代表什么 成交量——价格变动的"燃料"，没成交量的突破是假的 推荐资源： 的 School of Pipsology——最好的免费入门，把整个外汇/CFD 市场的逻辑讲得清清楚楚。虽然是外汇出身，但市场结构原理通用。 把 K 线、支撑阻力、趋势线、均线这四个概念吃透就够，不要碰超过 5 个指标。 🗓 第 3-4 周：风险管理——唯一真正能学透的东西 交易圈有句话："业余选手盯着收益看，职业选手盯着风险看。" 核心公式（必须背下来）： 每笔交易最大亏损 = 账户总资金的 1-2% 头寸规模 = 最大亏损 ÷ (入场价 - 止损价) × 合约乘数 举个实战例子： 账户有 $10,000 最大能亏 1% = $100 如果止损距离是 5% 那你只能买 $100 ÷ 5% = $2,000 的仓位 这才是仓位管理的本质。 建立风控三原则： 每一笔交易都有止损，没有例外 单笔亏损不超过账户的 2%，1% 更稳 连续亏损 3 笔就停下来，不管什么原因 🗓 第 5-8 周：找到你的交易逻辑 不要学"一个万能策略"，不存在。要找到适合你性格的逻辑。 主流交易流派（挑一个专精）： 流派 核心逻辑 适合的人 1 趋势跟踪 顺势而为，均线/通道突破进场 耐心好，愿意拿单 2 震荡交易 在支撑阻力之间高抛低吸 手痒，想频繁交易 3 突破交易 关键价位突破后跟随动量 反应快，喜欢做突破 4 订单流/价格行为 读懂 K 线和成交量，不靠指标 喜欢"干净"的图表 5 网格/做市 在价格区间内低买高卖，程序化执行 有编程能力 我的建议：刚开始先学价格行为（Price Action）—— 不依赖任何指标，只看 K 线和成交量。指标会骗人，但价格不会。 🗓 第 9-12 周：模拟盘 → 小实盘 → 复盘 不要跳步骤： 模拟盘 2-4 周——验证你的策略在真实行情中活不活得下去 小实盘 4-8 周——用你亏得起的钱（比如 $500-$1000），目标是不亏，不是赚钱。 开始复盘——每天把每一笔交易记下来，包括进场理由、出场理由、情绪状态 复盘三问（每笔交易后必须问自己）： 进场依据还在不在？如果在，为什么平早了？ 如果亏了，是策略问题还是执行问题？ 这次交易有没有遵守风控纪律？ 三、一些重要的认知 1. 胜率不重要，盈亏比才重要 新手追求胜率，老手追求盈亏比。 胜率 60%，盈亏比 1:1 → 长期不赚钱 胜率 40%，盈亏比 3:1 → 长期赚钱 因为亏的那 6 笔每笔只亏 1 份风险，赚的那 4 笔每笔赚 3 份。算下来： (4 × 3) - (6 × 1) = 6 份净收益 所以核心不是提高胜率，而是让赚钱的时候拿得住。 2. 回撤是交易的一部分 没有人不经历回撤。区别在于： 新手遇到回撤：加仓扛单爆仓 老手遇到回撤：减仓止损等机会 3. 大部分时间应该在场外 职业交易员花 90% 的时间等机会，10% 的时间执行。 新手的问题恰恰相反——每天都在找进场理由。 四、推荐的实操工具链 图表分析: TradingView（免费版够用） 模拟交易: TradingView Paper Trading / Bybit Testnet 数据辅助: Clawby API（查看暗池/做空/期权数据辅助判断） 交易记录: Notion / 自己建一个简单的表格 策略开发: 等你有自己的逻辑后，可以用 Pine Script 写 TradingView 策略 五、给你一个非常具体的 30 天计划 第 1-3 天： 完成 School of Pipsology 前 20 课 第 4-5 天：理解 K 线 + 成交量 + 支撑阻力 第 6-7 天：学会怎么设置止损和计算仓位 第 8-14 天：打开 TradingView，每天看 1 小时图表 先不交易，只做一件事：标出你觉得的支撑位和阻力位 第 15-21 天：模拟盘试一个最简单的策略——20 日均线突破进场 记录每笔交易 第 22-30 天：小实盘（$500），按你验证过的逻辑执行 每天复盘 最后一句实话 学习交易最难的不是技术，而是管理自己的情绪。 你可以把技术分析学得再好，风控规则背得再熟，但当屏幕上出现一根大阳线的时候，你的手还是会不由自主地点"买入"——那时候学的所有东西都会失效。 所以最好的学习方法不是囤资料，而是用最小的代价去感受那种情绪，然后学会跟它相处。 先拿小钱去实盘感受一下，比读一百本书都管用。

深度分析Clawby Tradingview MCP 这款vibe coding 到底从哪些方面帮助了我们做交易 vibe链接： 数据接口： @openclawby 终端以及语言模型： @OpenAI 一、先说清楚：这是个什么东西 Clawby Tradingview MCP，本质上是一个 MCP 服务器。 MCP 是 Model Context Protocol 的缩写——可以理解为 AI 的"USB 接口"。以前 AI 只能聊天，有了 MCP，AI 就能读你的文件、操作你的软件、调外部 API。 这个项目做的就是：让你的 AI 助手（Claude Code / Codex 等）能直接控制你电脑上的 TradingView Desktop，并且能实时拉 Clawby 的另类数据叠加到图表上。 二、它是怎么工作的 拆开来看，技术链条是这样的： 你告诉 AI："看看 AAPL 的暗池最近有没有异动" ↓ AI 通过 MCP 连接 → Tradingview MCP Server ↓ Server 用 Chrome DevTools Protocol（CDP）连接到你的 TradingView Desktop 实例 ↓ CDP 让 AI 能 "看到" 你的图表——当前在看什么股票、什么时间周期、什么指标 ↓ AI 同时通过 Clawby API 拉取暗池数据 ↓ 数据返回后，AI 把暗池异动标注在 TradingView 图表上 ↓ "你看，AAPL 过去 3 天暗池累计出了 120 万股，高于 30 日均值 3 倍" 关键的技术点在于 Chrome DevTools Protocol（CDP）。TradingView Desktop 是 Electron 应用（本质上是一个 Chrome 浏览器窗口），CDP 就是 Chrome 暴露出来的远程控制接口。通过 CDP，AI 可以： 读取图表当前状态（什么股票、什么周期） 在图上画形状、加标注 获取屏幕截图 这就不是"AI 给你一段文字分析"那么简单了，而是 AI 直接在交易员的原生操作环境里工作。 三、Clawby 到底提供了哪些数据 这才是整个核心的重点—— 美股方向： 1. 暗池（Dark Pool） Levels：暗池里不同价位的挂单深度，能看到大机构在什么价位接盘或出货 Prints：暗池实际成交记录，谁在偷偷吸筹 为什么重要：暗池交易量现在占美股总成交的 40%+，不看暗池等于只看了一半市场 2. 做空数据 短成交量（Short Volume）：每天有多少成交是做空产生的 短利息（Short Interest）：当前未平仓的空头头寸总量 借券费率（Borrow Fee）：做空需要支付的借券成本，费率飙升通常意味着轧空临近 FTDs（Failure to Deliver）：交割失败数据，高 FTD 是挤压的燃料 3. 期权链 + Max Pain 全链路的期权数据 Max Pain：使最多期权持有者亏损的行权价——市场经常"被拉向"这个价位 结合暗池和做空数据看 Max Pain，能判断大资金在操纵什么价位 4. SEC 财务数据 不是延迟一个季度的数据，而是 API 直接拉取 EPS（每股收益）、总收入、净利润、流通股本 快速判断基本面是否支持当前价格 5. Reddit 情绪 从 Reddit 财经板块（特别是 WSB）抓取讨论热度 量化成情绪分数，辅助判断散户情绪是否极端 加密方向（数据源：Coinglass）： 资金费率（Funding Rate）：永续合约的资金费率，反映多空力量对比 未平仓合约（Open Interest）：总持仓量，判断趋势的强度 爆仓数据（Liquidations）：大额爆仓往往意味着短期反转 多空比（Long-Short Ratio）：持仓方向分布 Taker 买卖流量：主动买单 vs 主动卖单的比例 四、这个设计的巧妙之处 它没有替代 TradingView，而是增强了 TradingView。 很多人做 AI 交易工具的思路是「再造一个交易终端」——自己画 K 线、自己接数据、自己做 UI。结果做出来永远比不上 TradingView。 这个项目的做法更聪明： 复用 TradingView 的图表能力——TradingView 已经有最好的图表引擎 只用 MCP 做"附加层"——AI 只负责拉额外数据和标注 数据来源用 Clawby 聚合——自己不用对接 10 个数据源 结构上就变成了： TradingView（最佳图表）← CDP → MCP Server ← Clawby API（10+ 维度数据） ↑ AI 助手 五、实战场景推演 场景一：盘前快速扫描 你打开 TradingView，输入 AAPL → AI 自动拉 Clawby 数据 → 30 秒后告诉你： "暗池昨晚有异动，借券费率上升 20%，Max Pain 在 $240" → 你直接在图上看到这些数据点 场景二：持仓监控 你持有 TSLA → 让 AI 每隔 15 分钟自动检查：暗池流向、期权开仓变化 → 有异常时主动提醒你 → 你不用手动刷任何页面 场景三：加密合约交易 你看 BTC 的永续合约图表 → AI 拉 Coinglass 数据 → 告诉你：资金费率已经负了 8 小时，OI 在下降 → 这可能预示着多头在投降 六、为什么它代表了一个方向 去年大家聊 AI 交易，话题大多集中在「AI 能不能预测涨跌」。 今年不一样了。成熟的方向不是预测，而是聚合和翻译。 一个交易员做决策需要的信息分散在： TradingView（看 K 线） 暗池数据网站 Stocktwits/Reddit（看情绪） 期权链查询工具 做空数据面板 切换工具的成本就是注意力的损耗。这个 MCP 做的事本质上就是：把所有数据拉到同一个画面，让 AI 当你的信息助理。 七、开源和技术栈 GitHub： 技术栈：Claude（构建工具）、CDP（浏览器控制协议）、Clawby API（数据底座） 用途标签：$TOOL、#MCP# 发布时间：2026-07-24 如果你是一个交易员，看到这里我相信你应该很激动了。 如果你是一个小白，我想你也没有这些耐心看到这。 所以最后的最后 如果你对我们的clawby感兴趣，如果你想加入我们的vibe coding社区，欢迎联系我们团队。

方便大家体验 @openclawby 数据服务 我们整理了一下 vibe coding的ai场景 仅供大家参考 逛了下 Clawby 的 Vibe 社区，发现几个挺有意思的 AI+交易产品。 核心是 Clawby Stock Report Generator——一个用 Vibe Coding 搓出来的美股分析报告生成器。 不是那种"趋势分析+免责声明"的废话生成器，而是真的有点东西。 它的数据流是这样的： 输入「AAPL」→ 后端 8+ 并发请求同时拉 10+ 维度数据： ├ 实时报价 & 市值 ├ 365 天日线 ├ 短成交量 / 短利息 / 借券费率 / FTDs ├ 暗池 Levels + Prints ├ 期权链 Max Pain ├ SEC 财务（EPS / 收入 / 净利润） ├ Reddit 情绪 └ 分红 / 拆股 / 流通股本 数据齐了 → LLM 流式生成报告 → 图表 + PDF 导出。 这个产品的架构也挺典型，基本是当下 Vibe Coding 做交易工具的标配模板： Frontend: Next.js 14 · React 18 · Tailwind CSS · Recharts Backend: Python · FastAPI · httpx Data: Clawby API（一个聚合了 10+ 维度的实时金融数据 API） LLM: OpenAI / Anthropic / DeepSeek / Ollama 任选 Deploy: Docker Compose · 零数据库依赖 它还支持自定义报告模板——4 个内置模板（全面分析/快速扫描/深度研究/财报），可以复制后改 Prompt 和章节结构。 外加 5 个交互式图表（价格走势 + MA、做空趋势、暗池分布、期权链、Reddit 情绪），以及 A4 格式的 PDF 导出。 如果你试过用 GPT 直接写分析报告，就知道"把数据喂给 LLM"和"LLM 自己从 API 拉数据"完全是两回事。 同一个社区里还有几个值得关注的产品： 🔹 Smart Money Index（聪明钱指数）—— 也是 Aaron水煎包的作品，追踪聪明钱和散户的资金流向差异 🔹 Clawby Tradingview MCP —— 把 Clawby 数据接入 TradingView 的 MCP 工具 🔹 Claw-poly —— 另一个数据聚合工具 这轮 Vibe Coding 做交易工具的趋势很明显： 不再是「AI 预测涨跌」这种伪命题，而是「AI 做数据聚合和翻译」——把 10 个维度的数据拉到一起，翻译成人类能读懂的叙事。 AI 不负责预测明天涨不涨。 AI 负责把你需要翻 5 个网站才能凑齐的信息，塞进一个对话框。 这才是目前 AI 交易最务实、最能落地的方向。 项目是 MIT 开源的，有兴趣可以去看源码： 也推荐去 Clawby Vibe 社区逛逛，上面还有不少类似的实验品。👉

下周一 Okx联合Cdc在成都搞了个私享局的活动 有想法成为okx vip的 想提前体验okx vip活动的 可以滴滴一下 让大客户经理来给大家讲讲okx的一些vip服务 @okxchinese @okx

在你们都在研究opc研究skill的时候 我们的skill已经开始有付费用户了 🫠🫠 我们都还没开始推广市场 也没有正式的运营 就是组建了个社区群 让大家体验一下 然后就陆陆续续有用户付费了 CDC @CDC_Club 的第一款产品 @openclawby 终将会成为一头饿狼 在这个Ai时代绞杀