关键词：量化交易、加密货币、ChatGPT、Bollinger Band、自动交易、Pine Script、风险控制、AI交易、交易平台
在人工智能（AI）深入渗透金融赛道的今天，“人脑操盘”逐步被“智能量化”所取代。一位化名为Rekt Fencer的投资者在社交平台上主动晒出71,500 美元收益，并公开了一套用ChatGPT辅助写脚本、在TradingView运行的完整量化流程。本文将逐层拆解这位匿名操盘者的策略、代码、调参思路与风险方案，帮助你在合规、低风险的前提下，迈出属于自己的AI量化交易第一步。
核心策略揭秘：Bollinger Band + 多空对打
Rekt Fencer 回测与实盘盈利的主策略极其简洁，核心仅依赖“Bollinger Band”这一经典波动率指标：
| 信号触发 | 动作 |
|---|---|
| 价格收盘价向上突破上轨 | 开多单（或平掉空单） |
| 价格收盘价向下跌破下轨 | 开空单（或平掉多单） |
这种“双向对打”思路，本质在于利用加密市场高频波动，无需预判趋势方向，只需抓住价格拉回中枢的均值回归。值得注意的是，Rekt 将周期设为 20、标准差设为 2.5，并加入 ATR（平均真实波幅）过滤，以剔除过于窄区间的假突破。
从0-1搭建：Pine Script 五步走
步骤1 打开TradingView新建指标
- 访问 TradingView，注册登录
- 图表空白处 右键 → Pine 编辑器 → 新建脚本
步骤2 将完整 Bollinger Band 源码复制进去
TradingView 已提供内置 BB 代码，如需自定义，Rekt 的修改如下：
length = input.int(20, "BB周期")
mult = input.float(2.5, "标准差倍数")
basis = ta.sma(close, length)
dev = mult * ta.stdev(close, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
plot(upper, color=color.red)
plot(lower, color=color.green)步骤3 粘贴 ChatGPT 需求提示
直接在编辑器底部留一行空行，并写下这样一段 Prompt：
Code strategy entries in Pine Script v5.
Long when close > upper, close long when close < lower.
Short when close < lower, close short when close > upper. 步骤4 让 ChatGPT 生成并调试
- 如果运行出现红色报错，复制整条错误信息，丢回 ChatGPT：
“Pine编译错误：undeclared identifier...” - ChatGPT 通常能在 5 次迭代内给出最小完整脚本。
- 将修复后的代码粘回 TradingView，Ctrl + S 保存。
步骤5 本地回测 + 挂接实盘
- 点击 “添加到图表” 观察策略绩效 Tab（对应蜡烛下方）。
- 左侧“策略测试器”中，可选逐笔回测或K线回测。
- 收益/回撤比、夏普率若满足预期，再用“Webhook”推送到交易所 API，步骤下文详述。
自动化对接：如何用Webhook完成挂盘
- 在交易所（OKX、币安等）申请TradingView Webhook URL；
在 TradingView 策略中启用 Webhook 消息：
alertcondition(strategy.position_size != strategy.position_size[1], "开平仓")新建警示 → Webhook URL → 填写 JSON Body：
{"symbol":"{{ticker}}","side":"{{strategy.order.action}}","qty":"{{strategy.order.contracts}}"}
资金与风控：小额试水、分级杠杆
任何“智能”都无法消灭市场随机波动。Rekt Fencer 在推文中额外强调：
- 小额复测：前两周仅用 100 USD 做微量网格，确认策略在极端行情下仍可控；
- 单日最大亏损阈值：设置 5 % 熔断，机器人会暂停交易并报警；
- 杠杆倍数：单笔杠杆 ≤2 倍，防止连环爆仓；
- 定期调参：每月回顾平均滑点、资金费率与标准差取值。
常见问题与解答（FAQ）
Q1：不会编程，能直接用这支脚本吗？
A：可以。复制上文 Pine 代码与 ChatGPT 指令即可，无需开发经验，基本是“复制-粘贴-调试”三步走。
Q2：如果对方案信任不足，如何降低风险？
A：先在 模拟盘 跑满一个月，同时挂“只读”版本在Twitter或Discord公开绩效，接受社会监督。
Q3：为何省略止盈止损？
A：Bollinger Band 本身通过上/下轨动态止盈止损；Rekt 回测显示硬性止损胜率反而下降，在高手续费环境会被双重吃损。
Q4：回测收益曲线非常陡，实盘会打折扣吗？
A：典型折扣来源包括滑点、资金费率及网络延迟。Rekt 文件显示实盘年化收益约为回测的 82 %，依然可观。
Q5：小币种能否用同一脚本？
A：慎用。小币种缺乏深度，Bollinger 的统计假设易失效。主流币 BTC、ETH、BNB 流动性更适配此类“高频中低胜率”策略。
从70k到下一个量级：进阶调优方向
- 多周期递归：将5 min、15 min 上下轨信号叠加过滤，减少震荡市噪音；
- 相对强弱耦合：加入 RSI > 50 才做多，RSI < 50 才做空，过滤拉锯区间；
- 跨品种对冲：同一逻辑用在 BTC 与 ETH，利用价差扩充交易机会；
- 机器学习升级：将成交量、资金费率喂给 ChatGPT → 生成 LightGBM 特征组合，使信号更精准。
写在最后
AI 量化并非“躺赚神话”，它更像一套自动化的工匠工具——能否雕出精美作品，取决于你对市场逻辑的理解深度与对风险的容忍度。Rekt Fencer 的 7 万美元案例告诉我们：指标不复杂，执行要坚定，回测要严谨，风控要敬畏。愿你在下一次牛市中，也能借助ChatGPT这把新钥匙，打开属于自己的盈利之门。