Agentic AI驱动的自主智能交易

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我今天早上打开笔记本电脑时看到了这条消息：

“嘿Itay，这是你今天的最佳交易设置：

1. 根据你最近对比特币和相关股票的走势以及基于相关性的交易的兴趣，我认为RIOT可能会大幅上涨。比特币再次测试历史新高水平，而RIOT通常对BTC波动有1.5倍的贝塔系数。过去一周已经三次测试了8.70–8.80的关键水平——突破并伴随成交量可能触发动量算法。
2. 基于你昨天成功的NVDA期权交易，我发现了一个类似的设置在SMCI中。隐含波动率相对较低，为45%（过去90天的底部四分位数），并且它显示出与你成功交易NVDA时相同的财报前整合模式。
3. 你在观察列表中的DUOL今天可能会突破盘整。注意175.80美元的潜在入场点。在此期间成交量一直在下降，通常是显著移动的前兆。

你想为这些设置中的任何一个制定详细的交易计划吗？”

这不是来自另一个交易员或付费警报服务的消息。这是Stonki，一个我创建的智能多代理系统，用于根据我的交易偏好、过去的成功经验和当前市场状况来分析市场。

这与传统交易工具的不同之处在于它的上下文理解能力。它知道我一直在研究比特币和加密股票之间的关系。它记得我成功地使用特定模式进行了NVDA期权交易。它意识到DUOL在我的观察列表上，并且我知道在盘整期间寻找特定的成交量模式。

当我读完这条消息时，我意识到一些深刻的事情正在发生。这不仅仅是一组交易指标或遵循预定义规则的简单算法。AI已经发展出了对我交易风格的理解，并且现在正在用个性化、上下文化的智能来增强我的决策过程。

我回复了一个简单的消息：“让我们看看RIOT的计划。”

几秒钟后，我收到了一个全面的交易计划：

入场标准：
- 主要入场：8.80美元突破阻力位，前10分钟成交量>100,000股
- 次级入场：如果初始突破发生，则在VWAP回撤至15.40美元时入场
- 入场时间窗口：交易时段的前20分钟

仓位规模：
- 根据你的风险配置，3%账户风险（针对与加密相关的交易）
- 初次入场120股
- 止损距离：每股0.20美元

风险管理：
- 初始止损：低于昨日低点的8.57美元
- 盈亏平衡止损：价格达到9.00美元时将止损移动到入场价

退出策略：
- 部分获利（50%）：当价格突破5分钟图表上的9_ema时
- 最终获利：9.50美元（测量的移动目标）或者
- 时间基退出：如果目标未达到，在收盘时平仓

交易管理：
- 如果比特币在交易期间跌破101,000美元，则减少50%的仓位
- 不要向下移动止损

这不仅仅是一个可以适用于任何股票的通用计划。它是专门为RIOT、当前市场条件以及最重要的是我的个人交易风格和风险承受能力定制的。该代理记得我通常在与加密相关的交易中承担3%的风险，而在其他设置中承担2%的风险。它知道我更喜欢逐步退出仓位而不是一次性全部退出。

随着市场的开盘，我看到RIOT确实如预测的那样在8.80美元以上突破并伴随着大量成交量。这笔交易几乎完全按照计划进行。

这就是智能代理AI在交易中的力量——不是取代交易者的判断，而是扩展它。不是提供通用信号，而是提供个性化的智能。不是遵循僵化的算法，而是适应不断变化的市场条件和个人偏好。

在这篇文章中，我将分享我探索AI交易代理的旅程、使它们成为可能的技术，以及我认为这些工具将永远重塑零售交易景观的方式。

1、零售交易的现状

1.1 机构的优势

专业交易操作利用了传统上个人无法获得的优势：

1. 计算能力：对冲基金和自营交易公司雇用了大规模的服务器农场，运行复杂的算法，可以在毫秒内分析千兆字节的市场数据。
2. 信息获取：彭博终端（每年24,000美元）、专有研究和直接交易所馈送为机构交易者提供了更快、更全面的信息。
3. 人才集中：博士团队和经验丰富的量化专家一起工作，以识别个人交易者永远无法单独发现的优势。
4. 资本效率：主经纪商关系、投资组合保证金和更低的交易成本允许机构更有效地部署资本。
5. 时间优势：专业交易者专注于市场，而大多数零售交易者需要平衡交易与其他责任。

1.2 零售交易失败的解剖学

典型的零售交易旅程遵循可预测的路径：

1. 初步成功：通常是由于幸运的时机或牛市，而非技能
2. 策略跳跃：不断寻找“完美系统”，因为最初的尝试失败
3. 情绪化交易：基于恐惧和贪婪而非逻辑做出决定
4. 信息过载：淹没在新闻、社交媒体和相互矛盾的信号中
5. 资本侵蚀：资本的缓慢（有时迅速）消耗

这个循环不仅仅是缺乏纪律的问题——这是一种结构性问题。个人交易者在复杂、快速变化的市场中做出一致决策几乎是不可能的，因为他们面临认知限制。

虽然机构优势是不可否认的，但我的个人交易经历揭示了一个反直觉的真相：我们有自己的独特优势。三年的市场经验让我发现，零售交易者在速度不是主要因素的环境中表现出色——从1分钟图表的短线交易到多周的摆动交易。我们的优势虽然微妙但意义重大：我们的小资本进入或退出市场时不会影响市场；我们不受管理数十亿美元投资组合的束缚；或许最重要的是，我们不受季度业绩指标或强制交易时间的约束。我们可以选择性地交易，只在真正的机会与我们的优势相匹配时进行交易。

我的交易演变讲述了这个故事：2022年是我的教育年（盈亏平衡感觉像是一种胜利）；2023年带来了谦逊（在历史性的牛市中遭受小幅亏损）；2024年标志着我的盈利过渡，获得了10%的小幅增长，同时扩展到期权和期货。现在，在2025年，我跑赢主要指数超过30%，不是通过某种神秘的“圣杯”系统，而是通过有条不紊的改进和自我意识。

2、发现你的优势

突破出现在我开始清楚地认识到自己成功交易中的明确模式时——即那些我的胜率和风险回报比率一直表现优异的设置和市场条件。随着早期2025年出现的复杂智能代理AI，我意识到这些模式可以被系统化、自动化并扩大规模。我仔细拆解了自己的交易流程，将每个决策点转化为AI可以增强的组件。四个月的开发后，Stonki诞生了——一个个性化交易助手，帮助发现高概率的设置，管理活跃的交易，进行交易后的分析，并根据累积的结果持续优化策略。从一开始作为个人工具，它已经演变成我从未预料到的东西：一个用于交易的第二大脑，记住我痛苦学到的每一课。

为了理解Stonki是如何工作的，重要的是要了解我的交易流程。这是我的基本分解：

1. 想法生成：我通过多种渠道寻找交易想法：

• 分析我在观察列表中的股票的新闻和技术模式
• 在Reddit和其他社交媒体上搜索描述交易想法的高质量帖子
• 创建自定义扫描器，基于明确的标准识别股票

2. 设置分析：一旦找到一个有趣的主意，我会绘制关键水平，添加指标和斐波那契回调线，然后要么创建成交量/价格警报，要么将其添加到我的观察列表中定期审查

3. 仓位进入：如果我发现一个好的设置并有很高的信心，我会计算最大美元风险，然后进入交易

4. 仓位管理：根据交易类型（期权、股票、期货）和时间框架（日内交易、摆动交易），我会定期检查我的仓位，并有几种可能的操作：

• 什么都不做如果我的假设仍然有效
• 完全平仓如果我的假设被否定了
• 部分平仓如果仓位迅速达到了良好的利润水平
• 加仓如果它朝着不利于我的方向移动但我的信念依然强烈，或者如果它表现良好并且我计划逐步加仓

5. 交易后分析：在平仓后，我会分析我的入场和管理决策。

这个流程的每个部分都可以被放大和自动化。作为一个兼职交易者，我面临着显著的限制：我无法持续关注社交媒体趋势或我的观察列表，而且我发现很难有效地跟踪超过20-30个符号而不失去上下文。

失去上下文可能是我作为高级交易者面临的最大挑战。我可以有效地管理大约15个头寸，但超过这个阈值，我发现越来越难以跟随交易并保持专注。我经常对新的设置感到FOMO（害怕错过），或者在试图监控观察列表和符号时感到筋疲力尽，而这些符号超出了我当前的头寸范围。

另一个挑战是在不同交易时间框架之间分离关注点。作为一名同时参与日内交易、摆动交易和投资的人，我经常发现自己管理着我没有计划要接触的头寸，因为与无关交易的好坏结果产生了情绪上的溢出效应。

3、多代理架构

这就是Stonki设计的来源。Stonki由一个具有跨交易和对话记忆的主要代理支持，配备了专门的子代理：一个扫描器代理、一个新闻代理、一个社交媒体代理和一个技术分析代理。所有这些代理都在Stonki的指导下作为一个协调团队运作，Stonki既是主要代理又是用户界面。虽然Stonki可以通过聊天进行交互，但它也可以在后台自主运行，以自动化我的交易工作流程的各种方面。

4、核心架构组件

1. Stonki（中央协调代理）

作为中心枢纽，Stonki协调所有其他组件，并作为我和系统之间的主要接口。这个代理不仅仅是传递信息；它根据我当前的交易重点、风险偏好和历史偏好来上下文化和优先化来自其他代理的见解。

当我与Stonki互动时，它正在利用：

• 来自专门代理的实时数据
• 存储在我交易记忆中的历史交易模式
• 用户记忆中的个人偏好和对话历史
• 当前市场条件和投资组合状态

2. 市场扫描代理

这个专门代理充当了一种先进的市场侦察系统，擅长通过技术指标和基本面指标识别有前景的股票。通过自定义API集成连接到专业的筛选基础设施，它利用我开发的一种精确过滤语言，能够同时对数千种资产进行精确筛选。这种扫描器的独特之处在于它的上下文意识——它不是运行静态筛选，而是根据中央Stonki代理的指导动态调整其搜索参数。当Stonki确定我在寻找动量型交易时，扫描器会强调成交量激增和技术突破；当更倾向于价值机会时，它会转向基本面指标，如市盈率压缩或现金流改善。这种方法消除了传统扫描器的噪音，仅浮现出与我当前交易目标和市场条件最契合的高概率设置。

3. 社交媒体代理

这个组件过滤Reddit、Twitter和专门的交易论坛中的噪声，以识别高质量、可操作的交易想法。与简单的舆情分析工具不同，它：

• 认识到具有强大记录的知名贡献者
• 区分表面炒作和实质性分析
• 识别新兴趋势，使其在成为主流之前
• 从冗长的讨论中提取可操作的交易设置
• 将社交媒体提及与技术设置和新闻交叉引用

例如，当扫描r/wallstreetbets时，它不会仅仅计算火箭表情的数量或追踪提到的股票——它评估尽职调查的质量，评估共识形成，并权衡讨论内容与技术模式。

4. 技术分析专家

这个代理充当我的个人市场技术人员，为每个潜在交易带来先进的图表模式识别和多时间框架分析。其功能包括：

• 同时识别多个时间框架上的图表模式
• 计算关键支撑/阻力水平
• 检测价格行为和技术指标之间的背离
• 使用动量研究监测趋势强度
• 根据历史数据评估模式完成的概率

与僵化的技术分析系统不同，这个代理适应当前的市场环境。它认识到技术模式在震荡市场与趋势市场中表现不同，或在高波动性和低波动性环境中表现不同。

5. 新闻分析器

金融新闻推动市场，但标题与价格行动之间的关系复杂。这个代理处理来自多个来源的新闻，以：

• 评估新闻对特定证券的相关性
• 区分实际影响市场的新闻和噪声
• 根据历史先例评估潜在影响
• 监控二级效应（一家公司的新闻如何影响其他公司）
• 跟踪不断发展的故事

更令人印象深刻的是，它可以识别“隐藏联系”——例如，即使文章中没有提到供应商，也能认识到一家公司与其主要客户之间的新闻影响。

5、内存系统

交易记忆

这个专用数据库维护了我的所有交易活动的全面记录，以便为未来的决策提供上下文：

• 完整的交易历史，包括入场、出场和管理决策
• 按设置类型、市场条件和时间框架划分的绩效指标
• 成功和不成功的交易中的模式识别
• 通过交易后分析从错误中学习
• 不同市场环境下的策略表现

使交易记忆不同于标准交易日志的是它的结构化方式，用于模式识别。它不仅记录盈亏，还捕捉每次交易的上下文和决策点，使Stonki能够识别我交易行为中的细微模式。

用户记忆

虽然交易记忆专注于市场活动，用户记忆则维持了我对交易者的理解：

• 我的风险承受能力及其在不同策略中的变化
• 我的沟通偏好和所需细节水平
• 我的交易时间表和主动管理的可用性
• 我的学习风格和我偏好的信息接收方式
• 我对不同市场情景的情绪反应

这种上下文理解使Stonki能够根据我的当前状态调整其沟通风格，在我冷静专注时提供更详细的分析，或在波动的市场条件下简化建议，以防止决策疲劳。

6、结束语

我创建Stonki是为了解决自己的交易挑战，但它已经成长为我相信可以帮助更广泛交易社区的东西。

原文链接：I tried trading with Agentic AI, and it’s mind blowing

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