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把ChatGPT變成24/7市場監控助理：睡覺時，它也能替我找出值得檢查的變化

把ChatGPT變成24/7市場監控助理：睡覺時，它也能替我找出值得檢查的變化

真正有價值的不是讓AI自動下單，而是把市場掃描、警示、分析、交易計畫與風險檢查串成一套流程 多數人使用ChatGPT分析交易，做法通常是： 1. 截一張圖表 2. 上傳到對話 3. 問現在應該買進還是賣出 4. 看完答案後關掉視窗 這種方式確實方便，但本質上仍然是一次性的問答。 只有你主動打開ChatGPT、準備圖表並提出問題時，AI才會開始工作。等你離開電腦，它也不會自動知道市場發生了什麼。 所以這次，我想做的不是再寫一條「高勝率交易指令」。 而是把ChatGPT放進一套全天候市場監控流程： 市場資料 → 持續掃描 → 條件警示 → AI分析 → 交易計畫 → 風險檢查 → 保存紀錄 當市場沒有變化時，系統保持安靜。 只有預先設定的條件成立，才把資料交給AI分析，最後將結果推送到手機，等我人工決定是否採取行動。 這才是我認為AI交易助理比較合理的用法。 先說清楚：ChatGPT不會自己24小時盯盤 圖片裡的「24/7 AI交易機器人」很吸引人，但有一個重要前提： 只開啟一個ChatGPT對話，並不代表它會自動取得即時行情、
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20個交易者可以直接使用的AI指令：別只問「會漲還是會跌」

20個交易者可以直接使用的AI指令：別只問「會漲還是會跌」

從趨勢、支撐壓力到風險管理，AI真正適合做的不是報明牌，而是幫你建立更完整的決策流程 很多人拿到一張K線圖，第一句就問AI： 現在可以買嗎？ 或者： 明天會漲還是會跌？ 這類問題看似直接，實際上很難得到可靠答案。 因為AI不知道你的交易週期、風險承受能力、進場依據，也不一定擁有即時行情與完整市場資料。 即使它回答得很肯定，也不代表判斷正確。 AI在交易研究中更合理的定位，不是預言家，而是研究助理。 你可以把TradingView圖表、指標、成交量及自己的交易規則交給它，請它協助： * 整理目前市場結構 * 找出支撐與壓力 * 分析量價關係 * 建立多空情境 * 檢查交易計畫 * 計算風險報酬 * 找出自己忽略的風險 * 執行交易後復盤 下面整理20個交易研究情境，以及更實用的提問方式。 使用前，先讓AI知道這五件事 同一句指令，提供的背景不同，得到的答案也會差很多。 不要只上傳一張圖，就要求AI決定買賣。 至少要補充： 1. 交易標的 2. 圖表時間週期 3. 預計持有時間 4. 可接受的單筆風險
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一次生成畫面、音效和人聲？MiniMax H3 想解決 AI 影片最麻煩的問題

一次生成畫面、音效和人聲？MiniMax H3 想解決 AI 影片最麻煩的問題

不只輸入文字，還能參考圖片與既有影片；真正值得注意的，是它開始把原本分散的製作流程合在一起 以前使用 AI 製作影片，通常不是按下一個按鈕就能完成。 你可能先用圖片模型產生角色，再把圖片送進影片模型，接著另外尋找背景音效、生成配音，最後還要處理嘴型同步。 畫面、聲音與角色表演，分散在不同工具裡。 只要其中一個環節出錯，就要重新產生、重新下載，再回到剪輯軟體裡調整。 最近我看到一款 MiniMax 的多模態影片生成模型 H3。 它最吸引人的地方，不只是能把文字變成影片，而是嘗試把圖片參考、影片參考、背景聲音與角色人聲，放進同一次生成流程裡。 換句話說，我們正在從： 先生成畫面，再替畫面補聲音 逐漸走向： 讓模型同時理解畫面、動作、環境與聲音 如果實際效果與穩定性足夠，這可能會明顯改變 AI 影片的製作方式。 它不只支援文字生成影片 傳統的文字生成影片，是先輸入一段描述： 一名女子走在下雨的夜市，鏡頭從遠處慢慢靠近，周圍充滿霓虹燈與行人。 接著讓模型自行決定人物外觀、場景構圖與動作。
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我把 Claude 接上 TradingView：真正有用的不是預測漲跌，而是攻擊自己的策略

我把 Claude 接上 TradingView：真正有用的不是預測漲跌，而是攻擊自己的策略

AI 能讀圖表、整理規則、撰寫 Pine Script 與協助回測，但最重要的工作，是找出你原本沒看見的漏洞 多數人想到「AI＋交易」，第一個念頭通常是： 能不能把圖表丟給 AI，直接問它接下來會漲還是會跌？ 這確實是最直覺的用法，卻可能也是最危險的用法。 因為 AI 非常擅長把一張圖表解釋得頭頭是道。 它可以指出趨勢、支撐、壓力與動能，甚至替下一步走勢提出一套聽起來很合理的劇本。 問題是，市場不會因為一段分析寫得流暢，就按照它的劇本發展。 所以這次把 Claude 與 TradingView 工作流程連接起來後，我真正想做的，不是得到一個「明天買什麼」的答案。 而是建立一套更完整的研究流程： 讀取市場脈絡 → 定義策略規則 → 轉成程式 → 執行回測 → 攻擊策略漏洞 AI 不再只是告訴我它看到了什麼。 它還必須把模糊的想法寫成可以檢查的規則，最後再證明這些規則到底站不站得住腳。 AI 讀的不只是 K
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用 Claude Code 組了一間 AI 內容公司,一個人，也能擁有 7 位數位員工

從找題目、寫腳本、做設計到排程發布，真正能放大產能的不是單一指令，而是一套會互相交接的內容系統 過去我使用 AI 的方式很簡單。 需要題目時，就問一次 ChatGPT；要寫文案時，再開另一個對話；準備做圖片，又得重新解釋品牌風格。 每一款工具都很強，但所有流程仍然靠我自己串接。 資料散落在不同對話，圖片與腳本不知道哪一版才是最新，發布後的數據，也很少真正回到下一輪內容裡。 用久之後，我發現真正浪費時間的，不只是「製作內容」。 而是不斷重複交代背景、搬運資料、命名檔案、確認版本，以及記住下一步該做什麼。 所以這次，我換了一種思路。 我不再把 Claude Code 當成一個單純幫我寫程式的 AI，而是把它放在整套內容流程的中央，替不同工作角色分配任務、保存成果，並管理交接。 最後，這套系統被我拆成 7 位 AI 員工： 1. 研究員 2.
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用 FABLE 5 打造全天候 AI 交易員：真正重要的不是自動下單

用 FABLE 5 打造全天候 AI 交易員：真正重要的不是自動下單

從市場研究、訊號判讀到風險檢查，AI 可以持續工作，但最後一個決定仍然交給人 大多數人使用 AI，還停留在「問一個問題，得到一個答案」。 但 AI Agent 真正有意思的地方，不只是能聊天，而是能持續觀察環境、執行任務，並在符合條件時主動通知你。 所以這次，我試著設計一套全天候 AI 交易員。 它會持續掃描市場、尋找交易訊號、建立交易計畫、檢查風險，最後整理成一份明確的決策備忘錄。 但有一件事，我刻意沒有交給它： 最終決策。 AI 可以負責研究、監控與執行重複流程，真正要不要交易，仍然由人決定。 這篇不是要分享一套必賺策略，而是拆解一個「全天候 AI Agent」的完整工作邏輯。 全天候 AI 交易員，究竟在做什麼？ 這套系統可以拆成四個主要模組： 1. 市場研究 2. 交易訊號
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這套黃金當沖策略，回測 98 筆勝率 76.53%

這套黃金當沖策略，回測 98 筆勝率 76.53%

先講清楚一件事：這是一套流動性掃蕩＋趨勢追蹤的當沖策略，用在 XAU/USD（黃金兌美元）上，核心邏輯不複雜——只用兩個指標，靠「假跌破」抓進場點，用 1:1 的風險報酬比換取更高的命中率。回測 98 筆交易勝率 76.53%，最大回撤壓在 2% 以內。 在往下看之前先講一句最重要的：回測結果不代表未來績效，這句話不是免責聲明客套話，是這套策略本身在設計邏輯上就該提醒自己的事——市場結構會變，過去 98 筆抓得到的假跌破，不保證接下來 98 筆一樣抓得到。這篇會把整套邏輯攤開講清楚，包含指標怎麼設定、怎麼判斷進場，讓你自己有能力判斷這套東西適不適合放進你的交易系統，而不是直接複製別人的訊號。 策略核心：為什麼要「掃蕩」加「追蹤」一起用 單純追蹤趨勢，容易在假突破的地方被巿場甩出場；單純等反轉，
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