ChatGPT AI做交易又升级了！GPT-6 Astra + TradingView实测：AI交易、写策略、回测完整教程

现在用 AI 做交易，已经不只是把一张K线图截图发给 ChatGPT，然后问一句“接下来会涨还是会跌”这么简单了。

随着最新的 GPT-6 Astra 推出，AI 在复杂推理、编程、计算机操作和连续执行多步骤任务方面的能力进一步提升。OpenAI 官方把 GPT-6 Astra 定位为目前能力最强、专门处理复杂端到端任务的模型，尤其适合复杂推理、Coding、Computer Use、研究和自动化工作。

放到交易场景里面，它就不只是帮你“分析图表”，而是可以配合 TradingView，帮我们找支撑阻力、添加指标、写 Pine Script、构建交易策略、做历史回测，甚至扫描整个观察列表。

这篇文章，我就把视频里面实际测试的流程完整整理出来。

如果你准备跟着操作，建议先把下面几个工具准备好。

TradingView：看盘、技术分析、策略回测必备

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本文主要演示 AI、TradingView、交易策略和回测工具的使用方法，不构成投资建议。历史回测盈利也不代表未来一定盈利。本文部分链接为推广链接，通过链接注册可能会给本站带来佣金，但不会额外增加你的使用成本。

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提示词1：安装MCP并链接到Tradingview

请在我的 Windows 电脑上完整安装并配置 TradingView MCP，项目地址：

https://github.com/tradesdontlie/tradingview-mcp

请直接执行实际操作，不要只给我教程。遇到普通安装问题请自行排查并继续完成；只有涉及账号登录、管理员授权或必须由我手动确认的操作时，再让我介入。

具体要求如下：

1. 环境检查
   • 检查电脑是否已经安装 Git。
   • 检查 Node.js 和 npm 是否已经安装。
   • Node.js 版本必须满足该 GitHub 项目的要求。
   • 如果缺少必要环境，请安装稳定版本。
   • 安装后重新确认：
     • git –version
     • node –version
     • npm –version
2. 克隆 TradingView MCP
   把项目克隆到我的用户目录：

~/tradingview-mcp

也就是 Windows 用户目录下的：

C:\Users<我的用户名>\tradingview-mcp

如果目录已经存在，不要重复创建冲突目录，先检查现有项目是否完整；如果已经安装过，则更新到 GitHub 当前版本。

3. 安装依赖
   进入：

~/tradingview-mcp

执行：

npm install

确保依赖完整安装成功。

如果 npm 出现报错，请排查 Node 版本、依赖、权限或路径问题，并修复后重新安装。

4. 阅读项目说明
   请先阅读该项目当前 GitHub README、package.json 以及和 MCP 启动有关的脚本，确认：
   • MCP Server 的正确启动入口
   • 使用 stdio、HTTP、SSE 或其他哪种 MCP transport
   • TradingView Remote Debugging 的要求
   • 默认或推荐启动命令
   • 是否需要环境变量
   • 是否有 Windows 专用启动脚本

不要直接照搬 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置。

5. 配置 ChatGPT MCP
   这是最重要的一步。

请检查我当前安装的 ChatGPT / ChatGPT Desktop / Work 环境实际支持哪一种 MCP 接入方式。

目标是：

让 ChatGPT 可以调用这个 tradingview-mcp。

要求：

• 优先使用 ChatGPT 当前官方支持的 MCP 配置方法。
• 如果 ChatGPT 支持本地 stdio MCP，就把 ~/tradingview-mcp 注册为用户级 MCP Server。
• 如果 ChatGPT 不支持直接连接本地 stdio MCP，请不要把 Claude 的 ~/.claude/.mcp.json 当成 ChatGPT 配置。
• 改用 ChatGPT 官方当前支持的本地 MCP / Developer Mode / MCP Connector / Secure MCP Tunnel 等正确方案。
• 如果需要把本地 MCP Server 暴露成 ChatGPT 能访问的 MCP endpoint，请完成需要的本地配置。
• 配置范围尽量设置为当前 Windows 用户级，而不是只针对某一个项目。

不要修改与此任务无关的 MCP 配置。

如果已有 ChatGPT MCP 配置文件，请先读取现有内容，在保留已有配置的情况下增加 TradingView MCP，不要覆盖其他 Server。

6. 启动 TradingView Remote Debugging
   找到我的 TradingView Desktop 安装位置。

关闭已经运行的普通 TradingView Desktop 实例，然后使用远程调试参数重新启动：

–remote-debugging-port=9222

如果项目自带 Windows 启动脚本，例如：

scripts\launch_tv_debug.bat

优先检查脚本内容是否正确，再使用。

否则直接找到 TradingView.exe，用参数：

–remote-debugging-port=9222

启动。

不要启动网页版 TradingView，我要使用 TradingView Desktop。

7. 验证 9222
   启动后检查：

http://127.0.0.1:9222/json/version

或者：

http://localhost:9222/json/version

必须确认能够返回 Chromium Remote Debugging JSON 信息。

同时检查：

netstat -ano | findstr :9222

确认端口 9222 正在监听。

如果端口没有开启，请检查：

• TradingView 是否已有旧进程
• 启动参数是否生效
• TradingView.exe 路径是否正确
• 端口是否被其他程序占用

修复后重新测试。

8. 启动并测试 TradingView MCP
   按照项目当前正确方式启动 MCP Server。

确认 MCP Server 没有启动错误。

然后实际测试 TradingView MCP 与 TradingView Desktop 的连接。

如果项目提供类似：

tv_health_check

或其他 health/status 工具，请执行。

至少验证：

• MCP Server 正常运行
• 可以连接 localhost:9222
• 可以检测到 TradingView
• 可以读取当前 TradingView 图表或状态

9. 测试 ChatGPT 调用
   完成 ChatGPT MCP 配置后，检查 ChatGPT 是否能识别 TradingView MCP 的 tools。

如果可以，请至少实际测试一个只读工具，例如：

• health check
• 获取当前图表 symbol
• 获取当前 timeframe
• 获取当前 TradingView 状态

不要在测试阶段自动下单或执行任何交易。

10. 最终检查
    完成后请告诉我以下信息：

① tradingview-mcp 安装目录
② Node.js 版本
③ npm install 是否成功
④ MCP Server 实际启动命令
⑤ ChatGPT MCP 使用了哪种接入方式
⑥ ChatGPT MCP 配置文件或配置位置
⑦ TradingView.exe 实际路径
⑧ TradingView 是否已经使用 9222 启动
⑨ localhost:9222/json/version 是否正常
⑩ MCP health check 是否成功
⑪ ChatGPT 是否已经识别 TradingView MCP tools
⑫ 实际测试调用了哪个工具以及返回结果

特别要求：

• 不要把“写入配置文件”当成安装成功。

• 必须实际启动并验证。

• 不要使用 Claude 的 MCP 配置冒充 ChatGPT MCP 配置。

• 不要删除我已有的 MCP Server。

• 不要更改我的 TradingView 图表、指标和交易设置。直到我给你指令。

• 不要执行任何真实交易或下单。直到我给你指令。

• 如果某一步因 ChatGPT 当前版本限制确实无法完成，请明确指出具体卡在哪一步、已经完成哪些步骤，并优先寻找 ChatGPT 官方当前支持的替代方式。

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提示词2：

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使用专用的 TradingView MCP 桥接工具，把 BINANCE（币安）的 BTC 图表整理成一张干净、专业、可以直接用于演示或录制视频的技术分析图表。

请在一个单独的布局中操作，并把这个布局命名为 “Astra TradingView demo”，不要修改我原来的 TradingView 布局。首先查看最近 6 个月的日线结构，分析整体走势和关键位置；然后切换到 4 小时图，最终画面显示最近大约 60 天的数据。

根据以下几个因素，找出并绘制 3 个最可靠的支撑/阻力区域：价格是否多次在这里产生反应、是否属于重要的波段高低点，以及这个位置距离现在是否足够近。

支撑阻力区域不要画得太宽，并设置为半透明区域：

• 青绿色（Teal）：支撑区域
• 暗红色（Muted Red）：阻力区域
• 琥珀色（Amber）：关键枢轴/多空分界位置

每个区域添加简短标签，标明准确价格，以及支撑这个区域判断的时间周期。避免文字互相重叠，也不要在图表上添加过多无关的绘图。

完成后，用 3 句话给出分析结论：指出当前最重要的价格位置；说明为什么认为这个位置重要、有哪些价格行为作为依据；最后说明出现什么情况后，这个判断将会失效。

然后你需要自己检查最终完成的图表，清理杂乱的绘图，修复看不清或重叠的标签，关闭不需要的面板，让整个图表保持简洁、专业，达到可以直接拿来录制视频展示的状态。

最后，不要只是告诉我怎么操作，而是真正在 TradingView 中完成这些修改，并检查确认修改已经生效。

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提示词3：

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提示词6：比特币交易策略

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提示词7：

GPT，为什么这个策略会这么赚钱？它的回报非常高。你能告诉我为什么吗？

你能具体解释一下，这个策略到底是怎么运作的吗？它有哪些需要注意的地方或潜在问题？

如果真正用于实盘交易，这会是一套成功的策略吗？还是说，从长期可持续性的角度来看，有哪些风险或问题是我需要特别注意的？

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提示词8：

使用专用的 TradingView MCP 桥接工具，扫描我的“XXX观察列表）”，并筛选出目前看起来最干净、最值得关注的 3 个 形态。

保持快速完成：目标控制在大约 3 分钟内。只进行一轮扫描，直接使用现有的 4 小时价格图表。

不要：
– 研究新的交易策略；
– 做历史回测；
– 创建新的指标；
– 添加新的绘图；
– 创建警报。

优先关注具备以下特征的图表：

– 有清晰、明确的向上趋势；
– 价格有序回调到已经确认的支撑区域，或者价格在一个被多次测试的阻力位下方进行整理；
– 在下一个明显阻力位置之前，还有足够的上涨空间。

避免追逐那些已经明显远离 形态区域、价格已经大幅上涨的图表。

对观察列表中的所有币种使用完全相同的筛选标准。

最后返回一个简洁的排序表格，包含：

币种（Coin）
｜为什么值得关注（Why it stands out）
｜关键价格位置（Key price level）
｜还需要什么确认（Confirmation still needed）
｜什么情况会让这个交易思路失效（What would invalidate the idea）

必须使用真实的图表数据和经过确认的价格。

把这些候选标的描述为“观察列表候选”，不要把它们描述成已经被证明有效的交易信号。

如果真正有说服力的候选少于 3 个，就如实说明，不要为了凑满 3 个而强行加入质量较差的标的。

说明你总共检查了多少个交易品种，并指出哪些品种因为任何原因无法检查。

最后，在“Astra TradingView Demo”中打开最强候选标的的 4 小时图表，同时保留我原来的布局和已经保存的指标。

 

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提示词9：

每天早上 9 点，自动扫描我的整个加密货币观察列表，并根据已经确定的 Setup 规则，主动寻找当前值得关注的交易机会。

不要要求我提前在图表上画红色矩形、支撑阻力区域或任何交易区域。所有关键区域都由你自己通过 TradingView 图表数据自动识别和判断。

对于观察列表中的每一个交易品种，检查当前 4 小时图的价格结构，并自动识别可能形成交易 Setup 的关键区域，包括重要支撑、阻力、突破位、回踩区域、近期有效的波段高低点，以及和现有指标形成共振的位置。优先使用已经验证并冻结的 Setup 规则，不要每天临时创造新的判断标准。

同时结合价格行为、趋势结构、成交量、波动率以及图表中已有指标，判断当前是否存在做多或做空 Setup。所有判断必须使用已经完成的 K 线和当时能够获得的数据，不要使用未来信息，也不要因为后面的走势而重新解释之前的信号。

每天早上的扫描结果重点告诉我三类情况：

1. 已经形成有效 Setup，并且即将接近 Trigger 的标的；
2. 已经进入 APPROACHING 状态，也就是距离 Trigger 不超过 0.5 × ATR(14) 的标的；
3. 相比上一次扫描，Setup 状态发生明显变化的标的，例如从 FORMING 进入 APPROACHING、从 APPROACHING 进入 TRIGGERED，或者已经 INVALIDATED / EXPIRED。

对于每一个值得关注的标的，请自动给出：

币种名称｜方向（做多 / 做空）｜当前 Setup 状态｜AI 自动识别的关键交易区域｜Trigger 价格｜当前距离 Trigger 多远｜还缺少什么确认｜什么条件会让 Setup 失效。

不要为了凑数量而强行给出交易机会。如果整个观察列表目前没有符合条件的 Setup，就直接告诉我“目前没有高质量 Setup”。

除了每天早上的完整扫描之外，在当天交易过程中继续监控这些候选标的。

如果某个标的从 FORMING 进入 APPROACHING，及时提醒我。

如果价格进入你自动识别出的关键 Setup 区域，及时提醒我，并说明当前距离 Trigger 还有多远，以及目前还缺少哪些确认条件。

如果 Setup 正式满足 Trigger 条件，告诉我它已经从 APPROACHING 变成 TRIGGERED，并给出触发价格和触发依据。

如果 Setup 在触发前失效、结构被破坏或者超过有效时间，则告诉我它已经 INVALIDATED 或 EXPIRED，并说明具体是哪条规则导致失效。

不要仅仅因为价格进入某个支撑或阻力区域，就把它描述成可以立即交易的信号。必须区分“正在形成”“接近触发”“已经触发”“已经失效”和“已经过期”。

所有关键价格、区域和 Trigger 必须来自实际 TradingView 图表数据。不要编造价格，也不要把估算值当成准确值。如果某个准确数据无法获取，请明确说明。

对整个观察列表始终使用相同的 Setup 规则和筛选标准，不要因为某个币走势看起来很好，就临时放宽条件。

最终目标是把这个流程变成一套每天可以重复执行的自动扫描系统：

自动寻找关键区域 → 自动识别 Setup → 判断 FORMING / APPROACHING / TRIGGERED / INVALIDATED / EXPIRED → 每天早上汇总 → 盘中状态变化时提醒。

不要让我手动绘制任何交易区域。关键区域、Trigger 和 Setup 状态全部由你根据 TradingView 实际市场数据主动识别和持续更新。

 

 

 

 

 

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一、GPT-6 Astra 做交易到底强在哪里？

以前我们使用 ChatGPT 做交易，大多数时候是这样的：

你把图表发给 AI，然后问：

这里是不是支撑？

现在是什么趋势？

RSI 有没有超买？

能不能帮我写一个 TradingView 指标？

AI 可以回答，但是最后真正操作 TradingView、添加指标、画线、写代码、测试策略，很多事情还是需要我们自己完成。

现在 GPT-6 Astra 比较有意思的地方，是它开始可以配合工具真正“执行任务”。

简单来说：

以前的 AI 更像坐在旁边告诉你应该怎么做。

现在则越来越像一个可以帮你实际干活的交易助手。

比如我可以直接告诉它：

帮我读取当前 BTC 图表。

分析最近半年走势。

切换到 4 小时周期。

找到三个最重要的支撑和阻力区域。

把这些位置直接画到 TradingView 图表上。

然后再加入成交量分布指标，重新验证这些关键位置。

后面还可以继续写策略、做回测。

这也是为什么我觉得 GPT-6 Astra 配合 TradingView，是目前非常值得研究的一种 AI 交易玩法。视频原稿里的整个演示，也是从读取图表、画支撑阻力，一直做到指标、策略、回测、扫描器和自动提醒。

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二、第一步：准备 TradingView

首先需要一个 TradingView 账号。

👉 打开 TradingView
https://bit.ly/3QApgwJ

注册完成以后，建议直接下载安装 TradingView Desktop 桌面版。

TradingView 官方桌面版目前支持 Windows、macOS 和 Linux。

TradingView Desktop 官方页面：

https://www.tradingview.com/desktop/

这里为什么建议安装电脑版？

因为我们后面使用 MCP 连接的时候，需要让 AI 和本地运行的 TradingView Desktop 进行交互。

如果你的 TradingView 是英文界面，也可以在设置里面切换成中文。

安装完成以后，把 TradingView 打开。

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三、第二步：准备 ChatGPT 和 GPT-6 Astra

接下来打开 ChatGPT。

我们这次主要使用的是 GPT-6 Astra。

GPT-6 Astra 比较适合这种任务，是因为整个流程并不是简单问一个问题。

我们后面会连续让 AI：

分析图表；

修改图表；

切换周期；

添加指标；

写 Pine Script；

修改代码；

运行策略；

读取回测结果；

扫描多个交易品种。

这是一个连续的、多步骤工作流。

所以相比普通聊天，这类任务更考验模型处理复杂任务和计算机操作的能力。

如果你需要升级 ChatGPT 会员，但自己的付款方式不方便，也可以自行了解第三方服务。

👉 银河录像局
https://nf.video/C1dxn

使用第三方充值或账号服务之前，建议大家自己确认平台规则、账号安全和具体服务方式。

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四、第三步：安装 TradingView MCP

真正让 ChatGPT 可以和 TradingView 配合起来，中间还需要一个非常重要的东西：

MCP。

MCP 全称是 Model Context Protocol。

这次测试使用的是一个 TradingView MCP Bridge 项目。

项目地址：

https://github.com/tradesdontlie/tradingview-mcp

这个开源项目的作用，可以简单理解成：

在 AI 和 TradingView Desktop 中间搭一座桥。

AI 发出指令以后，通过 MCP 去读取 TradingView 当前的品种、周期、图表和指标信息，同时也可以控制 TradingView 执行操作。

该项目通过 Chrome DevTools Protocol 与本地运行的 TradingView Desktop 连接，并支持读取图表、修改品种、添加指标、操作 Pine Script 等功能。

这里需要提醒一下：

这是第三方开源项目，并不是 TradingView 官方推出的功能。

所以使用之前最好先查看项目说明。

完整安装提示词我已经整理好了：

👉 GPT-6 Astra + TradingView MCP 完整提示词
https://woshixiaobi.com/gpt-6-astra-tradingview

如果你不熟悉 GitHub、Node.js、命令行这些东西，其实没有关系。

我这次的思路就是尽量不要自己手动一条一条安装，而是把完整要求写进提示词，让 AI 帮我们检查环境、安装依赖、配置 MCP，再测试 TradingView 有没有成功连接。

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五、测试一：让 AI 自动找支撑和阻力

连接完成以后，我们先做一个最简单的测试。

让 GPT-6 Astra 分析 Bitcoin，也就是 BTC 的图表。

我的要求大概是：

先分析最近半年日线结构，再切换到 4 小时图，根据最近价格多次发生反应的位置，找到三个最重要的支撑和阻力区域。

然后直接把这些区域画到 TradingView 图表上。

这个功能看起来很基础，但是实际用起来非常直观。

因为以前让 AI 分析图表，大部分时候它只能通过截图判断。

现在 AI 可以直接读取正在运行的 TradingView 图表，然后在图表里面执行操作。

对于刚开始学习交易的人来说，这种方式尤其方便。

比如你还不太会判断：

什么叫支撑？

什么叫阻力？

为什么这里是关键位置？

这个位置如果跌破以后意味着什么？

都可以继续直接问 AI。

当然，AI 找出来的支撑阻力不可能 100% 正确。

它更适合当作辅助分析，而不是把 AI 给出的每个位置都直接拿来交易。

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六、测试二：加入 VRVP 成交量分布

找到支撑阻力以后，我们继续增加一个更专业的指标：

VRVP。

VRVP 全称：

Visible Range Volume Profile

中文通常叫：

可见范围成交量分布。

TradingView 官方说明：

https://www.tradingview.com/support/solutions/43000703076-visible-range-volume-profile/

VRVP 会统计当前图表可见范围内，不同价格位置对应的成交量分布。

这里面经常会看到三个重要概念：

POC：Point of Control

代表当前统计区间里面成交量最集中的价位。

VAH：Value Area High

代表价值区域上沿。

VAL：Value Area Low

代表价值区域下沿。

TradingView 官方对这些术语的定义也可以在这里查看：

https://www.tradingview.com/support/solutions/43000502040-volume-profile-indicators-basic-concepts/

这里原来的语音识别里面，把 VAH、VAL 等术语识别错了，正确的写法就是 POC、VAH 和 VAL。TradingView 官方把 POC 定义为统计期间成交量最大的价格水平，VAH 和 VAL 分别是 Value Area 的上沿和下沿。

有意思的地方在于：

我们不需要自己去 TradingView 搜索 VRVP。

直接告诉 GPT：

“帮我在当前图表添加 Visible Range Volume Profile。”

它就可以直接操作。

然后我还可以继续问：

刚刚画出来的支撑位，和 POC 有没有重合？

VAH 是不是刚好位于之前的阻力区域？

成交量分布是在确认之前的判断，还是在否定之前的判断？

这样就不是只看一条线。

而是开始把：

价格结构 + 支撑阻力 + 成交量分布

放在一起做验证。

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七、测试三：让 AI 制定明确的交易计划

接下来再进一步。

我们不要只让 AI 分析行情，而是让它给出一套可以量化的交易方案。

比如我们要求它研究两种不同的 BTC 交易 Setup。

但是这里有一个非常重要的要求：

所有规则必须明确。

不能说：

“感觉强势就买。”

“看起来差不多就进场。”

这种条件根本没有办法回测。

我们要让 AI 明确告诉我们：

什么条件触发入场？

在哪里进场？

止损在哪里？

什么情况下策略失效？

什么时候止盈？

最多等待几根 K 线？

这样才能把主观分析慢慢变成可以测试的交易策略。

GPT 可以进一步在图表上把两种方案对应的历史案例标出来，看看过去出现类似情况以后，价格是怎么运行的。

但是这里要特别注意：

找到几个成功案例，并不叫真正的回测。

如果真的要开发一套交易策略，必须放到更多历史数据、更多市场环境里面测试。

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八、测试四：让 GPT-6 Astra 自己写 TradingView 指标

这也是我觉得 AI 做交易非常有价值的地方。

自己做 TradingView 指标。

以前如果我们想开发 TradingView 指标，需要学习：

Pine Script。

但是现在你可以先把自己的交易逻辑直接用中文告诉 GPT。

比如：

当 RSI 满足某个条件以后先不要提醒。

只有当另外一个趋势指标也同时满足条件的时候，才显示信号。

或者：

帮我做一个 BTC 市场环境仪表盘。

里面显示：

当前波动率、年度高点、日线趋势、200 日方向、价格距离高点的幅度等。

AI 可以直接帮你写 Pine Script。

然后再放到 TradingView 里面测试。

如果发现不好，还可以继续说：

这里增加一个条件。

这里把颜色改一下。

这里增加 ETH 和 BTC 强弱对比。

这里加入波动率状态。

这才是 AI 写指标真正有价值的地方。

不是网上随便找一个“神奇指标”。

而是把你自己的交易逻辑做成指标。

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九、测试五：用 AI 写策略并直接做回测

有了指标以后，下一步自然就是：

策略回测。

这里我让 AI 测试了一个非常经典的趋势突破思路：

Donchian Channel Breakout

中文一般叫：

唐奇安通道突破策略。

语音转文字里面很容易把 Donchian 识别成其他单词，这里统一修正为 Donchian Channel。

它的基本逻辑并不复杂。

比如统计过去一段时间的最高价和最低价。

价格向上突破过去一段时间高点以后，考虑趋势突破。

价格跌破下方通道以后退出。

这种策略最大的特点，是胜率不一定特别高，但是一旦真正抓到一个大的趋势，单次盈利可能比较大。

AI 可以直接帮我们：

写 Pine Script Strategy；

加载到 TradingView；

运行 Strategy Tester；

查看历史交易；

分析胜率；

查看最大回撤；

查看盈亏；

再解释为什么这个策略在某段历史行情里面赚钱。

这也是 TradingView 非常适合配合 AI 的原因。

如果你还没有 TradingView，可以通过下面的链接注册：

👉 TradingView 注册入口
https://bit.ly/3QApgwJ

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十、历史回测赚钱，不代表实盘一定赚钱

这一点非常重要。

如果 AI 写出一个策略，历史回测显示赚了很多钱，千万不要马上就觉得：

“找到印钞机了。”

历史回测里面最常见的一个问题就是：

过度拟合（Overfitting）。

简单理解就是：

这套参数刚好特别适合过去那段数据。

但是未来市场稍微变化，它可能马上失效。

所以看到一个赚钱策略以后，可以继续问 AI：

这个策略为什么赚钱？

它主要赚的是哪种行情？

震荡行情表现怎么样？

趋势行情表现怎么样？

最大亏损发生在什么时候？

有没有过度拟合风险？

如果参数稍微变化，结果是不是马上崩掉？

后面最好还要继续做：

Forward Testing，也就是前向测试。

换句话说：

AI 可以大幅提高我们研究策略的效率。

但不能因为 AI 帮你做出一张漂亮的收益曲线，就直接把它当成实盘赚钱机器。

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十一、不同市场环境，需要不同策略

通过回测你会发现：

没有一套策略可以适合所有行情。

比如 Donchian Channel 这种趋势突破策略，在单边上涨或者单边下跌的时候往往更有发挥空间。

但是遇到长期横盘，就可能反复出现假突破。

相反：

震荡策略在横盘里面可能很好用，但是遇到强趋势以后又容易不断逆势。

所以真正重要的不是：

“哪套策略最好？”

而是：

现在是什么市场环境？

然后再选择适合当前市场状态的策略。

这也是我觉得 AI 后面真正可以帮助交易者的地方。

让它不仅帮你写策略，还可以帮你分析：

现在是趋势？

还是震荡？

波动率是在放大？

还是收缩？

当前策略到底适不适合现在的行情？

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十二、测试六：让 AI 自动扫描 TradingView 观察列表

接下来是一个我觉得非常实用的功能：

自动扫描观察列表。

比如你平时关注：

BTC、ETH、黄金、ZEC 或者其他品种。

可以先在 TradingView 新建一个 Watchlist。

然后告诉 GPT：

扫描整个观察列表。

统一使用 4 小时周期。

找出目前结构最清晰、最值得关注的三个交易形态。

比如筛选条件可以包括：

上涨趋势清楚；

价格正在有序回调；

回调到已经确认过的支撑位；

价格在多次测试的阻力位下方整理；

距离下一个明显阻力还有足够空间；

同时排除已经大幅上涨、距离合理入场位置太远的品种。

以前这种事情通常需要一个一个打开图表来看。

现在可以尝试让 AI 自动切换品种，然后统一按照相同标准扫描。

这对于同时关注几十个交易品种的人来说，会节省很多时间。

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十三、让 AI 每天自动生成交易简报

扫描器继续往下做，就可以变成一个自动化的交易助手。

比如我可以设置：

每天早上 9 点，自动扫描整个 TradingView 观察列表。

然后告诉我：

今天哪些交易品种值得重点关注？

有没有正在形成的 Setup？

目前更接近做多还是做空条件？

哪些品种已经距离入场区域很近？

哪些品种暂时没有机会？

如果白天价格真的进入我们设定的区域，再发送提醒。

这样就相当于每天早上自动生成一份自己的：

AI 交易晨报。

不过这种通过本地电脑和 TradingView MCP 运行的自动化方式，有一个前提：

电脑需要保持运行。

如果你希望长期 24 小时运行，就可以考虑使用一台长期在线的电脑，或者 VPS 等环境。

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十四、现阶段我怎么看 AI 交易？

实际测试下来，我觉得现在 AI 做交易最有价值的地方，并不是：

“让 AI 告诉你下一根 K 线涨还是跌。”

而是把 AI 当成一个交易研究助手。

以前我们做交易研究的时候，可能同时要打开：

TradingView；

Google；

各种指标说明；

Pine Script 编辑器；

Excel；

策略测试工具。

现在越来越多工作，可以放进同一个 AI 工作流里面。

比如你看到一个指标不知道是什么意思。

以前可能需要 Google：

VRVP 是什么？

POC 是什么？

VAH 是什么？

RSI 是什么？

MACD 是什么？

现在直接结合当前图表问 AI：

为什么这里 POC 和支撑位重合？

为什么 BTC 在这个位置出现反弹？

现在的波动率是不是异常？

这个突破是不是有成交量确认？

甚至还可以把技术面和宏观信息放到一起研究。

这样长期下来，AI 真正帮助你的，不一定只是“给答案”。

更重要的是提高研究效率。

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十五、做 AI 交易，我建议准备哪些工具？

如果你准备长期研究 AI 交易、量化交易、订单流、美股期货或者加密货币，下面这些是我平时会关注的一些交易平台和工具。

TradingView：技术分析、看盘、指标、策略回测

👉 https://bit.ly/3QApgwJ

Binance 币安：主流加密货币交易平台

👉 https://bit.ly/3PF8egr
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Bybit：加密货币现货、合约交易平台

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ATAS：订单流和成交量分析工具

👉 https://bit.ly/3PnQhWU

Bookmap：订单簿、流动性和热力图分析工具

👉 https://bit.ly/4w9aoaC

NinjaTrader：美国期货交易和图表分析平台

👉 https://bit.ly/4fnGQ3U

Trade Ideas：AI 美股选股和市场扫描工具

👉 https://bit.ly/4vDwbYF

SignalStack：交易信号自动化传送工具

👉 https://bit.ly/4q8gxkr

TrendSpider：自动化技术分析和市场扫描平台

👉 https://bit.ly/4tS9UVK

OptionStrat：美股期权策略分析工具

👉 https://bit.ly/4wdAUjl

GMGN：链上交易和 Meme 币分析平台

👉 https://bit.ly/3RVyjwd

ChatGPT 会员相关服务：银河录像局

👉 https://nf.video/C1dxn

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十六、总结：GPT-6 Astra + TradingView 值不值得试？

如果你本身就在学习交易，我觉得这个方向非常值得研究。

因为 GPT-6 Astra + TradingView 真正有意思的地方，不只是“AI 可以分析行情”。

而是它开始可以把一整个交易研究流程串起来：

从读取图表，到找支撑阻力；

从添加 VRVP，到判断 POC、VAH、VAL；

从构思交易 Setup，到制定明确的进场和失效条件；

从写 Pine Script，到制作自己的 TradingView 指标；

再到写策略、做回测、扫描观察列表，甚至每天自动生成交易简报。

当然，现阶段它还远远谈不上完美。

实际使用中最明显的问题之一还是速度。

复杂任务有时候需要等待，而且 AI 对市场的判断也不可能永远正确。

所以我的建议不是：

把交易账户完全交给 AI。

而是先把 AI 当成一个：

交易研究助手 + TradingView 操作助手 + 策略开发助手。

让它帮我们把大量重复、耗时间的工作自动化。

真正的交易判断和风险控制，还是应该由自己负责。

如果你也想跟着本文完整测试一次，我已经把这期视频里面使用到的提示词全部整理好了。

👉 本期 GPT-6 Astra + TradingView 完整提示词：
https://woshixiaobi.com/gpt-6-astra-tradingview

👉 TradingView 注册入口：
https://bit.ly/3QApgwJ

👉 Binance 币安：
https://bit.ly/3PF8egr
邀请码：BFCYEW71

👉 OKX 欧易：
https://bit.ly/4gjq2d1
邀请码：88576911

👉 ChatGPT 会员相关服务：
https://nf.video/C1dxn

如果你对 ChatGPT AI交易、GPT-6 Astra、TradingView、AI量化交易、Pine Script、交易策略回测、AI自动交易 这些内容感兴趣，后面我也会继续测试更多实际玩法。