ds
ds 是一个基于 DeepSeek 大模型的加密货币交易实验项目,旨在探索人工智能在量化策略中的实际应用边界。作者明确强调这并非成熟的商业化产品,而是一个用于“证伪”和验证思路的个人技术试验场,主要解决传统量化策略中如何引入大模型进行决策分析的难题。
该工具的核心逻辑是将技术指标数据输入 DeepSeek 模型,由 AI 辅助判断市场情绪并执行交易指令,目前支持币安(Binance)和欧易(OKX)交易所。其独特之处在于采用了“单向持仓”的简化风控逻辑,并尝试让大模型直接分析指标而非仅依赖本地计算结果,同时配合分档移动止盈止损机制来管理风险。
ds 非常适合对量化交易感兴趣、具备一定技术基础的开发者或研究人员使用。由于项目涉及服务器部署(推荐 Ubuntu 环境)、API 密钥配置及 Python 环境搭建,且作者直言“喜欢玩黑箱文化”,普通小白用户若无编程经验需谨慎尝试。此外,项目部分高级情绪指标已转为商用,开源版本更侧重于提供基础框架供社区交流与二次开发。使用者务必注意,这是一个高风险的实验性工具,切勿盲目投入重金。
使用场景
一位具备基础编程能力的个人交易员,试图在币圈波动中利用 DeepSeek 大模型辅助制定量化策略,但苦于缺乏将 AI 分析与实盘执行打通的工具。
没有 ds 时
- 决策与执行割裂:需要在聊天窗口手动询问 DeepSeek 分析行情,再切回交易所后台手动下单,极易错过瞬息万变的入场点。
- 情绪干扰严重:面对 K 线剧烈波动时,容易因贪婪或恐惧偏离预设策略,无法严格执行“单向持仓”等风控纪律。
- 本地计算繁琐:必须自行编写脚本在本地计算技术指标并整理成文本喂给 AI,流程冗长且难以实时验证策略真伪。
- 部署门槛高:缺乏统一的配置管理,连接 Binance 或 OKX 接口时需反复处理密钥认证与环境依赖,调试成本极高。
使用 ds 后
- 自动化闭环交易:通过配置文件一键绑定 DeepSeek API 与交易所密钥,实现从 AI 分析信号到自动下单的全链路无人值守运行。
- 严格纪律执行:内置逻辑强制锁定“单向持仓”模式,配合分档移动止盈止损功能,彻底杜绝人为情绪化操作带来的非理性亏损。
- 策略验证高效:直接围绕“试验证伪”思路构建,可快速让 ds 基于实时指标输出判断,大幅缩短从想法到实盘测试的周期。
- 环境搭建标准化:提供完整的 Ubuntu 服务器部署脚本(含 Conda 环境与 PM2 守护),只需几行命令即可在阿里云或腾讯云稳定运行。
ds 的核心价值在于将深奥的 AI 预测能力转化为可落地、守纪律的自动化交易执行流,让个人开发者能低成本验证黑箱策略。
运行环境要求
- Linux
未说明
未说明(推荐阿里云/腾讯云轻云服务器)

快速开始
我个人喜欢玩黑箱文化,你们不一样,别上头。
做这个的目的是先确定ds的一些东西,不是商业化产品,主体思路是围绕试验证伪去的
关注推特了解思路来龙去脉:https://x.com/huojichuanqi
注意为了简化逻辑,记得改 单向持仓 单向持仓 单向持仓
目前最有价值的就是ds+指标方案,但是基础版本是本地算好给他,我们正在尝试用ds直接分析指标,但是效果没看出来
情绪指标那边要收费了,有兴趣的只能直接联系商用了: TG:@Sam4sea
配置内容
配置文件建在策略根目录
文件名字 .env
DEEPSEEK_API_KEY= 你的deepseek api密钥
BINANCE_API_KEY=
BINANCE_SECRET=
OKX_API_KEY=
OKX_SECRET=
OKX_PASSWORD=
视频教程:https://www.youtube.com/watch?v=Yv-AMVaWUVg
配合分档移动止盈止损:https://youtu.be/-vfeyqUkuzY
准备一台ubuntu服务器 推荐阿里云 香港或者新加坡 轻云服务器
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh
source /root/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh
echo ". /root/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" >> ~/.bashrc
conda create -n ds python=3.10
conda activate ds
pip install -r requirements.txt
apt-get update 更新镜像源
apt-get upgrade 必要库的一个升级
apt install npm 安装npm
npm install pm2 -g 使用npm安装pm2
conda create -n trail3 python=4.10
打赏地址(TRC20):TUunBuqQ1ZDYt9WrA3ZarndFPQgefXqZAM
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