paper-trader

核心用法

Paper Trader 是一个自主改进的模拟交易（paper trading）策略编排系统，专注于 memecoin 和预测市场（Polymarket）两大领域。用户通过阅读策略文档获得结构化交易框架，手动执行模拟交易决策，并记录于本地日志系统。系统采用三层架构：顶层编排器（本 SKILL.md）统一协调三个子策略——Memecoin Scanner（Solana 代币发现）、Polymarket Arbitrage（市场中性套利）、Polymarket Research（方向性预测交易）。用户需遵循每日/每周例程，更新投资组合状态、记录交易日志，并通过 Telegram 向指定联系人（Rick）发送主动汇报。

显著优点

零资金风险学习：纯模拟交易环境，$30,000 虚拟资金分配于三大策略，用户可在真实市场条件下练习决策而无资金损失。

系统化风险管理：内置多层风控规则——单日亏损-5%暂停交易、单策略回撤-20%暂停、最大单笔敞口5%等，强制培养纪律性交易习惯。

自我改进机制：文档即代码（docs-as-code）理念，要求用户每10笔交易更新策略文档、每30笔进行跨策略分析，形成持续学习闭环。

多策略分散：memecoin 高波动、套利低风险、研究型方向性交易三类策略天然低相关，提供组合管理实践场景。

完整运营框架：从晨间扫描到夜间复盘，从日报到月报，提供机构级交易运营流程模板。

潜在缺点与局限性

无自动执行能力：所有"交易"需用户手动完成，系统仅提供分析框架和记录模板，无法替代真实交易平台的 API 连接。

策略效果高度依赖用户：文档质量虽高，但最终决策质量取决于使用者的市场判断力和执行力，系统无法保证学习效果。

memecoin 策略时效性风险：Solana 代币市场变化极快，文档中的具体技术路径（如浏览器自动化伪代码）可能迅速过时。

Polymarket 地域限制：预测市场在某些司法管辖区存在法律限制，用户需自行确认合规性。

Telegram 集成需自行配置：文档提及的通讯功能非内置，需要用户额外设置 bot 和权限。

适合的目标群体

• 希望零成本学习加密货币和预测市场交易的初学者
• 需要系统化交易框架和风控模板的个人投资者
• 对多策略资产配置感兴趣的组合管理学习者
• 希望文档化交易决策过程、建立可追溯学习记录的用户
• 交易教育者（可将此框架作为教学材料）

使用风险

认知风险：模拟交易与真实交易存在心理差异，长期纸面交易可能形成过度自信或忽视滑点、流动性等真实成本的习惯。

数据丢失风险：所有记录存储于本地 Markdown 文件，无自动备份机制，用户需自行管理版本和备份。

策略过拟合风险：基于有限历史数据自我改进，可能在特定市场周期形成无效模式，文档未提供样本外验证框架。

时间投入成本：完整的每日/每周例程需要显著时间投入，与"自动化"预期可能存在落差。

依赖项风险：虽本 skill 无外部代码依赖，但 memecoin 策略提及的浏览器自动化工具（如 Puppeteer/Playwright）需用户自行维护。