ChatGPT-6 + Claude + Jev AI量化交易完整教程：从零搭建自动交易机器人，实现自动分析行情、策略回测和交易所下单
你可能很难想象，现在利用 AI 做自动化交易，已经可以把部分交易决策的时间压缩到几百毫秒。
以前想搭建一套量化交易系统，可能需要自己学习 Python 编程、研究交易策略、开发交易接口，还要解决服务器部署、风险控制等问题。
但是随着 ChatGPT、Claude 这些 AI 工具越来越强大，现在很多开发工作都可以直接交给 AI 来完成。
今天要介绍的，就是一套把 ChatGPT-6、Claude 和 Jev 结合起来的 AI 自动交易系统。+
简单来说，ChatGPT 或 Claude 负责研究市场、设计交易策略、编写代码和进行历史回测，而 Jev 负责快速分析市场数据，输出买卖决策所需要的概率和判断结果，再由交易程序决定是否执行订单。
这套系统既可以用于比特币（BTC）等加密货币，也可以根据交易平台提供的 API 接口，扩展到股票等其他金融市场。
本期教程会从零开始，介绍怎样搭建自己的 AI 交易机器人，包括下载安装到配置 AI 模型、创建 API Key、运行模拟交易、策略回测、连接交易所，以及让程序在 VPS 服务器上长期运行。
完整教程、AI交易机器人安装提示词及相关资源：
👉 点击获取 ChatGPT + Claude + Jev 完整安装提示词（MD文件）
如果后面准备把交易机器人连接到加密货币交易所，可以先注册交易账户。
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一、Jev是什么？为什么要把它和ChatGPT、Claude结合起来？
很多人可能已经用过 ChatGPT 或者 Claude。
这两种 AI 都属于大语言模型，也就是 LLM（Large Language Model）。
它们最大的优势，就是能够理解比较复杂的问题，帮助我们分析数据、编写代码、设计策略，甚至搭建一整套自动化交易程序。
比如你想设计一套比特币交易策略，可以直接告诉 ChatGPT：
“帮我设计一套 BTC 自动交易策略，要求考虑市场趋势、成交量、止损条件和交易手续费，并且能够进行历史回测。”
AI 就可以根据你的要求生成代码，再不断修改和优化。
但是，这类大语言模型也有一个问题。
它们比较适合复杂分析，却不一定适合在极短的时间内反复处理大量简单的交易判断。
因为每次调用大语言模型，都可能需要等待一段时间，而且还涉及 API 调用成本。
对于需要快速响应市场变化的自动化交易系统来说，这些延迟和成本都需要考虑。
这时候，Jev 就派上用场了。
1. Jev和传统AI模型有什么区别？
Jev 是 TypeSafe AI 推出的一种专门用于快速决策的 AI 模型。
它所属的模型类别叫做 System One Model（系统一模型）。
官方网站：
它和 ChatGPT、Claude 最大的区别，就是不以生成聊天内容为主要目标。
例如，我们向 ChatGPT 提问，它通常会先分析问题，然后生成一段文字来解释自己的判断。
但 Jev 更擅长直接回答一些结构化的问题。
比如：
- 当前市场更偏向上涨还是下跌？
- 这条新闻是利好、利空，还是中性？
- 当前市场条件是否满足买入标准？
- 这次交易信号的置信度有多高？
- 是否需要人工确认才能执行交易？
Jev 会根据输入的信息和问题，返回结构化的结果，包括分类、评分和概率等。
这些结果能够直接交给程序使用，不需要再从一大段文字里面提取答案。
2. Jev怎样帮助AI执行交易？
举个简单的例子。
假设我们提前设置好一套交易策略，规定只有当某个买入信号的模型评分达到预设阈值时，才允许进入下一步交易判断。
当市场数据发生变化时，程序就会把相关数据交给 Jev。
Jev 根据预先设计的问题，给出判断结果和对应概率。
假设买入信号的评分达到70%，系统就会继续检查风险条件。
如果仓位、止损、交易时间和其他限制都符合要求，交易程序才会向交易平台发送订单。
反过来，如果没有达到条件，就不执行交易。
这里要注意，Jev 给出的概率或者置信度，并不等于未来行情上涨的真实概率，更不代表有70%的机会赚钱。
它只是整个自动化决策系统中的一个参考指标，需要通过实际数据验证。
3. ChatGPT、Claude和Jev怎样分工？
可以把整套系统理解成三个部分。
第一部分：ChatGPT或Claude负责设计。
主要完成：
- 研究交易策略。
- 分析历史行情。
- 编写 Python 等交易程序。
- 开发回测系统。
- 设计仓位管理和风险控制规则。
- 检查和修改代码。
第二部分：Jev负责快速判断。
主要完成：
- 对市场状态进行分类。
- 给交易条件评分。
- 判断新闻偏利好还是利空。
- 输出结构化概率和决策结果。
第三部分：交易程序负责执行。
程序根据 AI 返回的结果，再结合提前设置好的风险规则，通过交易平台的 API 接口执行订单。
这种搭配的好处，就是可以让大语言模型负责复杂分析，让 Jev 处理需要频繁调用的判断任务。
不过，真正的下单速度还会受到网络延迟、交易所接口、服务器性能和市场流动性等因素影响。
因此，这里介绍的是一套低延迟 AI 自动交易方案，不能把模型几百毫秒的响应时间，直接等同于专业机构的高频交易速度。
二、搭建AI自动交易机器人，需要准备哪些工具？
正式开始之前，我们先把需要用到的工具准备好。
1. ChatGPT或Claude
首先需要一个能够帮助我们编写代码的 AI 工具。
本期可以选择 ChatGPT 的 Codex，也可以使用 Claude Code。
ChatGPT 电脑版下载：
➜ https://chatgpt.com/download/
Claude 电脑版下载：
两种工具都可以帮助我们开发交易系统，操作思路基本相同。
如果使用 ChatGPT，可以选择其中专门用于软件开发的 Codex 功能。
如果使用 Claude，可以使用 Claude Code 来完成代码开发和项目管理。
想使用更多模型功能或者更高的调用额度，可能需要订阅相应的会员计划，具体取决于使用方式和账户权限。
ChatGPT会员及其他AI会员相关服务：
这是第三方服务，并非 OpenAI 官方充值渠道。使用前应了解账号安全、服务条款及售后规则，不建议向第三方提供自己的账号密码。
2. AI交易机器人安装提示词
接下来，我们需要下载这期视频使用的 AI 交易机器人安装提示词。
这个文件采用 Markdown 格式，扩展名一般是 .md。
它包含了搭建交易系统所需的初始开发要求和项目说明。
我们可以把它理解成一份交给 AI 的项目任务书。
AI 读取后，就可以按照里面的要求创建项目结构、生成程序代码，并帮助我们完成后续配置。
➜ https://woshixiaobi.com/claude-jev
进入页面后，在文章开头找到提示词下载位置，把 MD 文件保存到电脑上。
3. Vercel AI Gateway
这套系统还会使用 Vercel 提供的 AI Gateway 服务。
官方网站：
AI Gateway 可以理解成一个统一调用 AI 模型的接口服务。
我们不需要为每一个支持的模型都单独搭建一套请求程序，而是可以通过网关统一管理模型调用。
相关页面：
➜ https://vercel.com/ai-gateway
Jev 在 Vercel AI Gateway 中也有对应的模型页面：
➜ https://vercel.com/ai-gateway/models/jev
4. TradingView交易图表和回测工具
有了 AI 机器人，还需要研究和验证交易策略。
这里推荐使用 TradingView。
👉 TradingView：股票、期货、加密货币看盘和策略回测工具
TradingView 支持查看不同市场的 K 线图，并且提供 Pine Script 脚本语言和策略测试功能。
我们可以让 AI 把交易思路转换成 Pine Script，再放到 TradingView 里面进行历史回测。
三、第一步：使用ChatGPT Codex搭建AI交易机器人
现在正式开始操作。
首先打开已经安装好的 ChatGPT 桌面客户端。
如果当前版本提供 ChatGPT 和 Codex 两种工作入口，可以选择 Codex。
因为今天的目标不是普通聊天，而是让 AI 帮助我们开发一套能够运行的程序。
1. 创建新的AI交易项目
进入 Codex 后，创建一个新的项目。
给项目起一个容易识别的名字。
例如：
AI高频交易系统
然后在电脑里面创建一个专门的文件夹，用来保存项目中的所有文件。
以后 AI 生成的交易策略、配置文件、运行程序等，都可以统一放在这个文件夹里面。
选择文件夹之后，按照软件提示完成项目创建，并根据需要设置工作目录权限。
涉及文件读写、安装软件、访问网络等敏感权限时，建议优先采用逐项审核的方式。
这样可以避免 AI 在未经确认的情况下修改不相关的文件，或者执行不必要的系统操作。
2. 上传AI交易机器人提示词
项目创建好之后，接下来把刚才下载的 MD 文件交给 AI。
一般可以直接把文件拖到输入区域，也可以通过添加文件的功能上传。
上传完成之后，告诉 AI：
请先读取我上传的 MD 文件，按照里面的要求搭建 AI 自动交易系统。优先创建本地模拟交易版本，暂时不要连接真实资金账户。
这时候，AI 就会读取文件中的项目要求，并开始检查需要使用的开发环境和相关依赖。
如果中途需要选择安装方案，建议先使用本地模拟交易方案。
因为模拟交易不需要直接使用真实资金，更适合第一次搭建系统的新手。
3. 使用Claude Code搭建的方法
如果你使用的是 Claude，操作思路也是一样的。
先打开 Claude，进入相应的代码开发工作区。
然后选择本地项目文件夹，把 MD 提示词添加进去。
告诉 Claude 按照文件要求完成开发。
无论使用 ChatGPT Codex 还是 Claude Code，我们的目标都是先让 AI 生成一套能够在本地运行的交易系统。
等系统正常运行后，再进行交易策略优化和交易平台连接。
四、第二步：配置Vercel AI Gateway API Key
AI 生成交易程序以后，通常还需要配置 AI 模型的调用接口。
这里涉及一个非常重要的专业术语：API Key，也就是 API 密钥。
你可以把它理解成程序访问某个在线服务时使用的身份凭证。
如果没有正确的 API 密钥，程序就无法正常调用对应的 AI 模型。
1. 注册Vercel账号
首先打开：
进入网站后，点击注册账号。
可以按照页面提供的方式，使用 Google、GitHub 或其他支持的登录方式注册。
注册完成后，进入 Vercel 控制台。
2. 找到AI Gateway
进入 Vercel 后台，在导航菜单中找到 AI Gateway。
不同版本的控制台，菜单位置可能略有区别。
进入后，可以查看支持的 AI 模型、调用信息、使用量以及相关配置。
在模型列表中，可以搜索 Jev。
它在 Vercel AI Gateway 上的模型标识为：
typesafe-ai/jev
除了 Jev，还可以根据项目要求选择支持的 OpenAI 或 Anthropic 模型。
在我们这套系统里面，可以让 ChatGPT 或 Claude 负责较复杂的市场分析，让 Jev 负责更加频繁的结构化决策。
3. 创建API Key
接下来打开 AI Gateway 的 API Key 管理页面。
选择创建新的 API Key。
给密钥设置一个方便识别的名称。
比如：
AI-Trading-Bot
创建成功以后，复制系统生成的密钥。
注意，API Key 相当于账号凭证，不要随便分享给别人，更不要放进公开的 GitHub 仓库或者网站前端代码。
4. 把API Key添加到项目
回到刚才 AI 帮我们生成的交易项目文件夹。
找到项目的环境变量配置文件。
通常会使用 .env 这一类文件来保存需要保密的配置。
例如，Vercel AI Gateway 的环境变量可以采用：
AI_GATEWAY_API_KEY=你的API密钥实际变量名称还需要与当前项目的代码保持一致。
填写完成以后，保存文件。
然后回到 Codex 或 Claude Code，告诉 AI：
我已经把 AI Gateway 的 API Key 配置好了。请检查配置是否正确，测试模型接口是否可以正常调用，并继续启动本地模拟交易系统。
AI 接下来会检查配置，并尝试连接相应模型。
需要注意，Vercel AI Gateway 虽然提供一定的免费额度，但并不是无限免费。
不同 AI 模型的调用成本不同。长时间运行自动交易机器人时，需要留意实际使用量、余额和调用限制。
另外，ChatGPT 或 Claude 的会员订阅费用，与通过 API 调用模型产生的费用是两回事，不能简单地认为订阅了会员就可以免费无限调用 API。
五、第三步：启动AI模拟交易系统
完成模型接口配置以后，就可以尝试运行本地交易系统。
如果 AI 已经把相关代码生成好了，我们可以让它继续完成启动过程。
例如告诉 AI：
请启动本地模拟交易系统，检查行情数据和 Jev 决策模型是否正常工作，并打开交易监控看板。
程序正常启动之后，就可以在交易看板里面查看系统的运行情况。
根据你使用的项目版本，通常可以展示一些信息：
- 当前监控的交易品种。
- 实时行情数据。
- Jev 返回的判断结果。
- 当前偏多或偏空的信号。
- 自动交易记录。
- 模拟账户余额。
- 策略的盈亏表现。
我们还可以让 AI 帮忙检查交易信号的触发逻辑，看看程序是否按照提前设定的条件执行。
模拟交易和真实交易有什么区别？
模拟交易，也叫 Paper Trading。
它使用的是虚拟资金，而不是真实的钱。
例如，模拟账户里面有10万美元，并不代表真的拥有10万美元。
系统只是用这笔虚拟资金来测试交易策略的表现。
模拟交易特别适合测试自动交易机器人的基础功能，包括行情接收、信号判断、下单流程和交易记录。
但是，模拟交易和真实交易仍然存在区别。
真正进入市场以后，还需要考虑滑点、手续费、网络延迟、流动性以及订单能否成交等问题。
所以，模拟盘赚钱，不代表实盘也一定能赚钱。
六、第四步：搭建AI自动新闻交易系统
除了分析 K 线行情，Jev 还有一个很值得研究的应用场景，就是自动分析金融新闻。
很多交易机会都和突发新闻有关。
例如：
- 美联储公布利率决议。
- 美国发布 CPI 通胀数据。
- 某家公司公布财报。
- 监管部门发布加密货币相关政策。
- 比特币 ETF 出现重要资金变化。
- 国际市场发生影响金融资产价格的重大事件。
这些消息有时候会在很短的时间内影响行情。
传统做法是交易员自己阅读新闻，再判断利好还是利空。
但如果利用 AI，我们可以尝试把这个流程自动化。
1. AI新闻交易的基本流程
第一步，接入新闻数据源。
例如 Bloomberg、Reuters、Yahoo Finance 等金融资讯来源。
不同新闻服务在实时性、数据授权和收费方面存在差异。
第二步，让程序实时接收新闻标题或者相关内容。
第三步，把需要判断的信息发送给 Jev。
第四步，Jev 根据提前定义的问题，判断新闻是偏利好、偏利空，还是中性。
第五步，程序结合交易策略、风险规则和市场行情，决定是否发出交易信号。
第六步，如果满足全部条件，再向交易接口提交订单。
这就是自动新闻交易系统的基本逻辑。
2. 为什么新闻交易特别重视速度？
因为金融市场对重大新闻的反应可能非常快。
如果一条消息公布以后，价格已经大幅上涨或者下跌，再去追单，可能就没有什么优势了。
Jev 的特点，是能够对输入数据快速给出结构化判断。
在特定场景下，模型判断可能只需要几百毫秒。
但是新闻交易不能只看 AI 推理速度。
新闻源本身有没有延迟、程序收到新闻以后需要处理多久、交易所什么时候接收到订单，都会影响最终效果。
所以，想真正验证新闻交易系统是否有优势，还需要持续进行模拟交易测试。
七、第五步：如何寻找适合自己的AI量化交易策略？
把交易机器人搭建出来，其实只是第一步。
真正决定系统长期表现的，还是交易策略本身。
如果一套策略原本就没有稳定的交易优势，就算把它交给 AI 自动执行，也不一定能够赚钱。
甚至因为交易频率更高，还可能亏损得更快。
所以，搭建完成以后，下一步就是研究和验证交易策略。
1. 使用TradingView回测交易策略
推荐使用：
打开 TradingView 以后，可以根据需要选择股票、期货或者加密货币市场。
假设我们想研究比特币交易策略。
先打开 BTC 的交易图表，再确定自己想使用的交易逻辑。
例如：
- 根据趋势方向决定交易方向。
- 根据均线判断市场趋势。
- 根据成交量过滤交易信号。
- 根据突破或者回调寻找入场机会。
- 使用固定止损或者动态止损控制风险。
确定策略思路以后，可以把规则告诉 ChatGPT 或 Claude。
让 AI 使用 TradingView 的 Pine Script 语言，把交易规则编写成可以测试的策略脚本。
然后把代码放进 TradingView 的 Pine 编辑器，运行策略测试。
这样就能查看历史交易情况。
2. 为什么一定要做历史回测？
历史回测，就是用过去的行情数据，模拟某套策略在历史市场环境中的表现。
例如，你可以使用过去5年或者10年的比特币数据，研究策略在不同市场行情下的表现。
需要重点查看的指标包括：
净利润： 策略在回测期间取得的总收益或亏损。
最大回撤： 策略从历史高点到低点出现过多大的资金回撤。
胜率： 所有交易中，有多少比例的交易是盈利的。
盈亏比： 平均盈利交易和平均亏损交易之间的关系。
交易次数： 策略在测试期间触发了多少笔交易。
手续费和滑点： 真实交易中可能发生的交易成本。
特别是对于高频率的自动交易策略，手续费和滑点非常重要。
有些策略在不计算手续费的时候看起来非常赚钱。
但把真实的手续费和滑点加入回测以后，结果可能完全不同。
3. 如何利用AI不断优化交易策略？
可以把 TradingView 的回测结果交给 ChatGPT 或 Claude。
例如：
请根据这份交易策略回测报告，分析策略的主要问题，包括最大回撤、盈亏比、交易频率、交易手续费和不同市场环境下的表现。提出优化建议，但不要通过过度拟合历史数据来提高回测收益。
AI 可以帮助我们分析策略为什么有效，或者为什么亏钱。
根据分析结果，再不断修改策略，重新回测。
不过，不能只看历史数据。
更重要的是把策略放到没有参与优化的数据中进行样本外测试，再进行一段时间的模拟盘前向测试。
这样才能进一步判断策略是不是具有实际应用价值。
八、AI高频交易最大的成本：手续费和滑点
很多人第一次接触 AI 自动交易，往往只关注机器人能不能快速买卖。
但实际上，自动交易的成本同样重要。
特别是交易频率较高的时候，每一笔手续费都会影响最终结果。
例如，一套策略每天触发大量交易。
即使每笔交易的预期收益很小，只要手续费和滑点过高，就可能把利润全部吃掉。
常见的交易成本包括：
- Maker 手续费，也就是挂单成交相关费用。
- Taker 手续费，也就是吃单成交相关费用。
- 滑点，也就是实际成交价格与预期价格之间的差异。
- 永续合约可能产生的资金费用。
- 网络和 API 调用等运行成本。
需要特别注意的是，Maker 和 Taker 不等于持仓手续费。
Maker、Taker 是按照订单如何提供或消耗市场流动性来区分的；永续合约的资金费率则属于另一类成本。
对于自动交易系统来说，降低交易成本有时候和优化入场信号一样重要。
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具体费率优惠需要以各平台最新活动规则为准。选择交易平台时，还应优先考虑所在地区的合规要求、平台安全性、API 功能和实际成交成本。
九、第六步：如何把AI交易机器人连接到交易所？
当模拟交易系统可以正常运行，并且已经找到一套经过测试的策略以后，就可以研究怎样把机器人连接到支持 API 的交易平台。
本期主要介绍两种方法。
方案一：使用Alpaca进行模拟交易
第一种方法，是通过 Alpaca 的交易 API 进行测试。
官方网站：
Alpaca 提供股票、加密货币等相关交易 API，并提供模拟交易环境。
模拟交易官方说明：
➜ https://docs.alpaca.markets/us/docs/paper-trading
我们可以先注册 Alpaca 账户，进入模拟交易页面。
在模拟账户中创建对应的 API Key。
然后回到 ChatGPT Codex 或 Claude Code，让 AI 协助完成接口配置。
例如：
请帮我把当前 AI 交易机器人连接到 Alpaca Paper Trading 模拟账户，检查 API 密钥和交易接口是否正常。暂时不允许使用实盘接口，只进行模拟交易。
设置好以后，系统就可以在模拟环境中测试相关订单操作。
Alpaca 的模拟账户和真实账户使用不同的 API 凭证及接口地址。
这一点一定要区分清楚，避免把原本准备在模拟盘测试的订单发到真实账户。
另外，是否能够使用 Alpaca 实盘交易，还取决于账户所在地、产品权限和平台审核结果。
方案二：使用VPS服务器实现长期运行
第二种方法，更适合希望让机器人长时间运行的用户。
就是准备一台能够持续工作的 VPS 服务器。
VPS 的英文全称是 Virtual Private Server，中文叫做虚拟专用服务器。
你可以把它理解成一台放在云端、可以远程操作的电脑。
我们自己使用的 Windows 电脑，关机或者进入睡眠以后，本地运行的交易程序通常就会停止。
但 VPS 服务器可以持续运行，不需要一直打开自己的电脑。
这样就可以让交易机器人长时间接收行情、调用 AI、分析交易信号，并根据设置执行相应任务。
推荐Hostinger VPS
如果你还没有 VPS 服务器，可以看看 Hostinger。
Hostinger 提供 VPS 主机服务，可以用于部署网站、应用程序和自动化任务。
进入官网以后，可以找到 VPS 主机相关产品，根据自己的需求选择配置。
不同服务器套餐的价格、CPU、内存和存储空间都不一样。
如果只是运行比较轻量的交易程序，可以先研究基础配置是否满足要求。
如果需要同时处理大量行情数据、历史回测和多个交易策略，就可能需要性能更高的服务器。
需要注意，VPS 负责提供运行环境，并不会自动解决交易程序的全部问题。
例如，ChatGPT 的桌面会员不等于能够直接在 VPS 上使用的模型 API。长期无人值守运行时，仍然需要配置兼容的 API 接口、任务调度、日志和错误处理机制。
VPS部署的大致流程
首先注册 Hostinger 账户，选择合适的 VPS 主机。
接着按照平台提供的说明完成服务器部署。
然后把刚才在本地开发的交易程序上传到服务器。
配置相关的环境变量、API 密钥和运行依赖。
完成以后，先测试：
- 行情接口能否正常连接。
- Jev 能否返回判断结果。
- ChatGPT 或 Claude 模型接口能否正常调用。
- 模拟交易订单能否正常提交。
- 网络中断以后程序能否恢复。
- 交易日志能否正常保存。
全部检查完成以后，才考虑让机器人持续运行。
如果你准备长期研究 AI 自动交易，VPS 是值得了解的一项基础工具。
十、Binance、OKX和Bybit，AI自动交易应该选择哪个交易所？
如果你的目标是做比特币、以太坊等加密货币自动交易，就需要选择支持相关交易 API 的平台。
目前比较常见的加密货币交易平台包括 Binance、OKX 和 Bybit。
1. Binance币安
Binance 币安 是全球主要的加密货币交易平台之一。
提供现货、合约以及相应的交易 API 服务。
对于想研究加密货币程序化交易的人来说，可以重点了解它的 API 文档、交易费率、订单类型和账户权限。
Binance注册入口：
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推广手续费优惠：20%，实际以活动页面为准。
2. OKX欧易
OKX 欧易 同样提供加密货币现货、衍生品交易及 API 功能。
它支持中文界面，对于习惯使用中文交易软件的用户，操作起来相对容易理解。
你可以通过交易页面和 API 文档，了解它支持的交易品种、订单类型和自动化功能。
OKX注册入口：
邀请码：88576911
推广手续费优惠：20%，实际以活动页面为准。
3. Bybit
Bybit 是另一个比较常见的加密货币交易平台。
提供现货、永续合约等产品以及相应的 API 功能。
如果想研究自动化合约交易，可以了解平台支持的交易接口、模拟交易环境、手续费和风控机制。
Bybit注册入口：
邀请码：95292
推广手续费优惠：20%，实际以活动页面为准。
这三个平台的功能、产品权限及地区限制并不完全相同。
例如，某些地区可能无法使用特定交易产品，或者无法开通法币交易功能。
因此，不建议为了使用某个服务而绕过所在地的身份验证或监管限制。
另外，把资产分散存放在不同平台，并不能消除交易所风险。每增加一个平台账户，还需要额外管理账号安全、资金转账和 API 权限。
十一、AI自动交易必须设置哪些风险控制？
这是整套系统中非常重要的一部分。
因为自动交易机器人一旦开始运行，就可能不断根据策略条件提交订单。
如果没有合理的风控规则，即使 AI 判断速度再快，也不代表系统安全。
所以，在准备接入真实资金之前，一定要把风险控制设置好。
1. 最大持仓限制
首先需要规定每次交易允许使用多少资金。
不要让机器人在没有限制的情况下不断加仓。
可以提前设置单笔最大仓位和整个账户允许承担的风险。
2. 每日最大亏损
可以设置一个每日亏损上限。
当实际亏损达到预设限制时，程序停止开启新仓，并按照策略规则处理已有仓位。
这样能够避免某套策略在异常行情中持续扩大亏损。
3. 紧急停止交易
自动交易系统最好提供一个独立的紧急停止功能，也就是 Kill Switch。
例如遇到以下情况：
- 行情数据异常。
- API 接口失效。
- 服务器连接中断。
- 连续发生非预期订单。
- 当日亏损超过设定范围。
- 模型返回异常结果。
系统应该能够及时停止不必要的交易操作。
4. 大额订单人工确认
对于交易金额比较大的策略，我更建议保留人工审核。
例如，把系统连接到 Telegram。
官方网站：
当机器人准备执行一笔较大的订单时，可以先发送消息通知你。
你确认以后，程序再继续执行。
对于刚刚从模拟交易切换到真实交易的用户，这样能够增加一道安全检查。
不过需要注意，Telegram 消息确认不能替代程序内部的仓位和止损限制。
5. 保护API Key
交易所 API Key 的权限一定要仔细设置。
如果只需要程序读取行情，就不要开放下单权限。
如果确实需要自动下单，应尽量限制 API 权限，关闭不必要的提币功能，并根据平台支持情况设置 IP 白名单。
不要把真实交易账户的密钥直接发到公开聊天、共享文档或者 GitHub 仓库里面。
因为 AI 交易机器人本质上还是软件系统，除了交易风险，也要防范密钥泄露、程序错误和服务器安全问题。
十二、AI交易机器人能赚钱吗？
这个问题，我觉得有必要单独讲一下。
很多人一看到 AI 自动交易，就会想到一个场景：
把程序运行起来，然后什么都不用管，机器人每天自动赚钱。
但现实并没有这么简单。
AI交易机器人的核心价值，是帮助我们自动执行交易流程，而不是凭空创造盈利能力。
真正影响交易结果的，仍然是策略本身是否有优势。
如果没有经过充分验证，再强的 AI 模型也不能保证赚钱。
我更建议按照下面这个顺序操作。
首先，学会怎样使用 AI 设计和编写交易策略。
接着使用 TradingView 或其他回测工具，验证策略在历史数据中的表现。
然后进行样本外测试，检查策略是否存在过度拟合的问题。
再把策略放进模拟交易环境，观察一段时间。
只有在交易逻辑、程序运行和风控机制都经过充分验证以后，才考虑是否使用真实资金。
即使进入实盘，也应先控制资金规模，不要因为模拟交易取得了一些盈利，就立即投入大量资金。
尤其是高频率的策略，交易手续费、滑点和执行误差可能对最终表现产生很大影响。
十三、AI交易和手动交易，未来应该怎么选择？
对于普通交易者来说，AI 自动交易和手动交易并不一定是二选一。
你完全可以把 AI 当成一个辅助工具。
例如，让 AI 帮助筛选符合交易条件的品种，自动检查支撑阻力位，寻找可能的入场机会。
也可以用 AI 批量分析交易数据，统计策略表现，或者在市场出现重要变化时发送提醒。
如果已经有一套经过验证的交易策略，再逐步研究如何通过程序自动执行。
对于不希望让 AI 完全控制账户的用户，也可以只使用它来生成交易信号，最终是否下单还是由自己决定。
这种方式同样具有实际价值。
AI 技术确实正在改变交易研究和软件开发的工作方式。
但它仍然需要人来制定目标、验证结果和控制风险。
十四、金融交易常用工具推荐
除了本期介绍的 ChatGPT、Claude、Jev 和 Vercel，下面这些工具也很适合研究交易策略、量化交易和订单流分析。
TradingView：K线分析与策略回测
TradingView 提供股票、期货、外汇和加密货币图表，以及丰富的技术分析和回测功能。
如果你平时经常研究技术指标，或者想让 AI 帮你开发 Pine Script 策略，可以优先了解这个平台。
ATAS：专业订单流与成交量分析
ATAS 是专业的订单流分析软件。
可以用来研究市场成交量、Footprint 足迹图以及买卖双方的成交行为。
适合对期货交易、成交量分析和订单流交易感兴趣的用户。
Bookmap：订单簿热力图分析
Bookmap 主要用于观察订单簿流动性、历史挂单变化和市场成交活动。
它的热力图功能，可以帮助交易者更直观地观察流动性集中区域。
但需要注意，挂单并不一定会真正成交，也不能简单地把所有大额挂单都认定为主力资金。
NinjaTrader：专业期货交易平台
NinjaTrader 提供期货交易、图表分析、策略开发和相关自动化工具。
如果你主要交易 ES、MES、NQ、MNQ 等期货品种，可以了解它的策略回测和自动化交易功能。
Vercel：AI模型接口与应用部署
Vercel 不仅可以用于网站和应用部署，还提供 AI Gateway 等开发服务。
本期主要使用它来统一调用支持的 AI 模型。
Hostinger：VPS服务器
如果希望交易程序能够长期保持运行，可以研究 Hostinger 的 VPS 主机。
适合部署需要持续运行的自动化程序，但需要自行做好服务器维护和安全配置。
十五、常见问题FAQ
1. 不会编程，可以搭建AI自动交易机器人吗？
可以尝试。
因为 ChatGPT Codex 和 Claude Code 已经能够完成不少程序开发工作。
你可以使用自然语言告诉 AI 想实现什么功能，让它帮助生成代码、配置环境和修改错误。
不过，能够生成代码不等于代码一定正确，正式使用前仍然需要充分测试。
2. Jev和ChatGPT、Claude有什么区别？
ChatGPT 和 Claude 更擅长复杂推理、编程、分析和生成内容。
Jev 更侧重快速处理结构化的判断问题，并返回程序能够直接使用的结果。
两种 AI 可以在自动交易系统中承担不同的任务。
3. Jev可以直接连接币安或者OKX自动下单吗？
Jev 本身主要负责提供决策结果，不是交易所下单程序。
如果想自动下单，还需要开发交易执行模块，通过交易所支持的 API 接口完成相关操作。
4. AI自动交易机器人需要一直开着电脑吗？
如果程序运行在自己的电脑上，那么电脑关机通常会导致程序停止。
如果希望全天候运行，可以把程序部署到 VPS 等持续在线的服务器。
5. AI交易机器人一定要使用真实资金吗？
不需要。
建议先从模拟交易开始，验证整个流程正常以后，再考虑是否进入实盘。
6. AI高频交易能保证赚钱吗？
不能。
AI 可以提高部分分析和程序执行工作的效率，但不能保证盈利。
交易结果还受到策略质量、行情环境、手续费、滑点和风控执行情况等因素影响。
7. Vercel AI Gateway需要付费吗？
Vercel AI Gateway 提供一定的免费额度，也支持付费调用。
不同模型的计费方式和使用限制不同。
如果希望长期运行交易机器人，最好提前估算模型调用频率和可能产生的费用。
8. 哪个交易所更适合AI量化交易？
需要根据你所在的国家或地区、交易品种、API 接口功能、手续费和风险控制需求来判断。
Binance、OKX 和 Bybit 都提供相关交易服务，但不同用户可使用的产品和权限可能不同。
十六、总结：从零搭建AI交易机器人，先掌握技术，再验证策略
通过这期教程，我们了解了怎样把 ChatGPT、Claude 和 Jev 结合起来，搭建一套 AI 自动交易系统。
整个思路其实并不复杂。
先用 ChatGPT Codex 或 Claude Code 帮我们生成交易程序。
再通过 Vercel AI Gateway 配置需要使用的 AI 模型。
接着让 Jev 负责快速分析市场数据，输出结构化的决策结果。
然后利用模拟账户测试自动交易流程。
等找到合适的策略以后，再通过 TradingView 等工具进行回测和优化。
最后，如果确实需要长期运行，可以把系统部署到 VPS 服务器，并根据交易平台支持的接口连接交易账户。
当然，整套系统真正值得花时间研究的，不只是怎么把机器人搭建出来，更重要的是怎样找到一套能够适应不同市场环境的交易策略，并且控制好交易风险。
如果你也想亲自动手搭建，可以先从本地模拟版本开始。
下面把本期最重要的工具和下载地址再整理一次，方便大家直接使用。
AI交易机器人搭建资源
1. AI交易机器人完整提示词下载
👉 ChatGPT + Claude + Jev 安装提示词及完整教程
➜ https://woshixiaobi.com/claude-jev
提示词 MD 文件下载位置在文章开头。
2. ChatGPT电脑版
➜ https://chatgpt.com/download/
3. Claude电脑版
4. Vercel AI Gateway
5. Hostinger VPS服务器
6. ChatGPT会员及AI会员相关第三方服务
👉 银河录像局
加密货币交易平台
Binance 币安
邀请码：BFCYEW71（推广标注20%手续费优惠）
OKX 欧易
👉 点击注册OKX
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Bybit
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专业交易分析工具
TradingView：K线分析与回测
ATAS：订单流与成交量分析
Bookmap：订单簿热力图
NinjaTrader：期货交易及策略开发
最后也欢迎大家在视频下方留言，交流你在搭建 AI 交易机器人时遇到的问题，或者分享自己正在研究的交易策略。
随着 AI 模型和相关工具不断发展，自动化交易的开发门槛正在逐步降低。
对于真正想学习量化交易的人来说，最重要的还是从基础开始，先学会搭建、测试、回测和风控，再逐步研究怎样把 AI 应用到实际交易中。
风险与推广声明： 本文内容仅用于 AI 技术交流和自动交易系统教学，不构成任何投资建议。加密货币、期货和杠杆交易存在较高风险，自动化交易也可能因为模型判断错误、程序故障或市场剧烈波动产生重大损失。文中部分链接属于联盟推广链接，本站可能获得推荐佣金，但不影响读者使用本文内容。任何优惠、手续费减免及平台服务资格，都以相应平台的实际条款为准。
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