Trading Brain

🧠 Travis的激进量化交易大脑

加载Travis的个人量化交易策略与"三幕理论"框架,聚焦信息规模优势与早期趋势发现,目标$100K→$150K

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核心定位

trading-brain 是一套高度个人化的激进型短线交易系统,专为特定用户(Travis)的Account 1账户设计,核心目标是将$100K快速增值至$150K。其差异化在于信息规模优势——通过自动化扫描Serper新闻、X/Twitter、Polymarket预测市场、Reddit社群及SCMP/FT等信源,实现人工无法匹敌的情报处理速度。

核心方法论:三幕理论(The 3-Act Framework)

该策略的灵魂是"Next Wave"思维:拒绝追逐已曝光的热门标的,专注识别处于Act 1(早期)的被忽视机会。框架要求逆向思考——当前热门赛道的上游依赖(如AI→电力→冷却→稀土)、被迫建设的基础设施、以及被厌恶但解决实际痛点的板块。历史案例包括NVDA芯片(Act 1)、云基础设施(Act 2)、AI应用(Act 3❌)的演进路径。

信息层级与执行纪律

  • 信源优先级:Serper实时新闻 > X/Twitter突发 > Polymarket赔率异动(>10%) > Reddit情绪 > 传统财经媒体
  • 风控铁律:单笔亏损≤1%,日回撤≤3%,持仓≤5只,单标的上限20%
  • 仓位类型:新闻交易(小时级)、宏观押注(周月级)、财报博弈、Next Wave早期布局

显著优势

1. 系统性反共识:明确的"不追热点"纪律,避免散户典型错误
2. 情报整合密度:多源异构数据(预测市场+社媒+地缘新闻)的交叉验证机制

3. 动态候选池:2026年2月候选清单(电力基建CEG/VST、冷却系统、人形机器人零部件、AI网络安全等)体现持续迭代

潜在局限与风险

  • 过度拟合个人场景:策略深度绑定特定账户规模、风险承受度及用户习惯(如"仅早间报告"沟通规则),泛化适用性存疑
  • Polymarket合规灰色地带:美国CFTC对预测合约的监管不确定性可能引发法律风险
  • 信息过载与假阳性:高频扫描可能放大噪音交易,"赔率>10%"阈值缺乏统计回测验证
  • 杠杆工具隐含风险:TQQQ/SQQQ每日方向交易(Account 2)与核心策略的波动率暴露未充分隔离

适合人群

  • 具备$100K+可投机资金、能承受激进回撤的成熟交易者
  • 已建立自动化数据管道(Serper API、Alpaca券商集成)的技术型投资者
  • 认同"早期发现>趋势跟随"哲学、愿意深度研究供应链上游的逆向思维者

常规风险

  • 单日3%回撤熔断可能因市场黑天鹅失效
  • 地缘政治突发(如台海局势)对持仓(TSM、半导体 basket)的尾部风险
  • "Next Wave"候选池的时效性——需每周强制更新避免滞后

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