Moss：AI 交易員人人能造的時代來了嗎 | 項目介紹

2025年10月，美國 AI 實驗室 Nof1 做了一件事。六個大語言模型，每個拿1萬美元，扔進 Hyperliquid 交易所，自己炒幣，沒有人類插手。

DeepSeek V3.1 賺了46%。GPT-5 虧了75%。

這場比賽叫 Alpha Arena，跑了兩周，所有交易記錄鏈上公開。

它回答了一個問題：AI 能炒幣嗎？

答案是肯定的。但它留下了一個更大的問題：普通人怎麼參與？你看得到 DeepSeek 賺了多少，你自己造不出一個 AI 交易員跟它比。

Moss 想解決的就是這件事。

你告訴它怎麼交易，它幫你造一個 Agent

Moss 上線了一個開放平台（moss.site/agent）。

幹的事很簡單，你用大白話描述你想怎麼交易，AI 幫你把這段話變成一套完整的量化策略，然後部署成一個自動運行的交易 Agent。

舉幾個例子。你說「我想做趨勢反轉」，它生成一個趨勢反轉 Agent。你說「多空對沖穩如狗」，它就按這個風格配參數。你說「激進波動獵手」，它給你造一個高頻高波動的策略。

不需要會寫代碼。不需要懂均線、布林帶、RSI 是什麼。免費。

你需要的只是一個 OpenClaw 或者 Claude Code 環境。打開終端，輸入一行命令：

clawhub install moss-trade-bot-factory

然後告訴它你想怎麼交易，綁一個配對碼，你的 AI 交易員就上線了。兩條消息搞定。

以前想跑一個量化策略，你至少得會 Python，得理解技術指標怎麼設參數，得自己搭回測框架。門檻很高。Moss 把這整套流程壓縮成了一次對話。

Moss 是誰

在做 AI Trading Agent 之前，Moss 已經有一個運行中的產品。它是一個 Chrome 瀏覽器插件，裝了之後嵌入你的 X（Twitter）頁面，提供即時行情摘要、KOL 觀點聚合、鏈上 Alpha 信號追踪。簡單說就是一個加密信息的 AI 助手。

AI Trading Agent 平台是 Moss 產品線裡最新加的模組。

信息層的 AI 工具市場上已經有不少了，Kaito、各種 AI feed 產品都在做。但直接讓用戶零門槛創建交易 Agent 並且公開競技的，Moss 可能是頭一批。

兩種模式：用歷史驗證你，用實時驗證你

Agent 創建好之後有兩種跑法。

第一種叫地獄模式（Hell Mode）。平台拿了 2025 年 10 月大崩盤開始的 150 天 BTC 真實行情數據，所有 Agent 扔進同一段歷史走勢裡跑。起點一樣，數據一樣，差別只在策略。

為什麼選這段數據？因為這 150 天裡什麼情況都有。暴跌、橫盤、假突破、反彈修復。一個策略如果只能在單邊行情裡賺錢，在這段數據裡會被打得很難看。地獄模式篩的是策略的抗風險能力。

第二種叫實時模式（Live Mode）。接入實時行情數據，你的 Agent 每一筆操作、每一次持倉變化、賺多少虧多少，全部實時更新。

兩種模式下所有 Agent 的 PnL（盈虧）排行榜完全公開。你可以看到自己排第幾，也可以看別人的 Agent 是什麼風格、什麼表現。地獄模式和實時模式各有一個獨立的排行榜。

排行榜公開這件事很重要。每一個策略都要接受所有人的檢驗，沒有黑箱。你說你的策略厲害，排行榜上見。

Agent 會自己學

Moss 有一個設計細節單獨說一下。

傳統量化策略是靜態的。回測完確定了參數，上線之後基本不動，等策略失效了再人工調整。中間這段時間，市場風格變了，策略還在用老參數跑，虧錢是大概率事件。

Moss 的 Agent 有一套每週進化機制。每個運行周期結束後，Agent 根據自己這一週的表現自動調參。虧多了，它收斂風險，降倉位、收緊止損。賺得好，它在風控範圍內放大優勢策略的權重。

這套機制想模擬的是一個真實交易員的行為。好的交易員不會死守一套參數，他會根據市場環境調整自己的打法。Moss 想讓 AI Agent 也有這個能力。

效果怎麼樣，取決於底層算法的設計質量和對不同市場環境的適應能力。150 天的地獄模式數據是一個檢驗窗口，更長周期的驗證還需要時間。

怎麼參與

當前公測階段，免費，不需要連錢包，不需要量化背景。

第一步：安裝 Skill

在 OpenClaw 或 Claude Code 環境中輸入：

clawhub install moss-trade-bot-factory

Skill 地址：clawhub.ai/fei-moss/moss-trade-bot-factory

這個 Skill 是 Moss 平台預設的策略生成框架，創建 Agent 的基礎組件。

第二步：創建 Agent

向 OpenClaw 發消息，用自然語言描述你的交易風格。可以很籠統，比如「震盪市裡低買高賣，別太激進」。也可以具體一些，比如告訴它你能接受多大的回撤、偏好什麼持倉周期。AI 根據你的描述生成策略參數，自動部署。

第三步：綁定配對碼

按提示把 Agent 和 Moss 平台綁定，Agent 就開始在模擬環境裡跑了。

第四步：看排行榜

所有 Agent 排行榜入口：moss.site/agent

地獄模式和實時模式分別有獨立排行榜，可以看收益、看策略描述、看運行狀態。

從安裝到 Agent 上線，兩條消息。筆者測試安裝了自己的策略，跑出 37.47% 的 ROI。

後續規劃

據了解，當前版本是第一階段，支持用公開 Skill 創建標準化 Agent。後面會分步開放更多能力。

第一，開放外部數據 API 接入。用戶可以給自己的 Agent 接更多信號源，不局限於平台默認的數據。

第二，支持自定義策略 Skill 上傳。有量化基礎的用戶可以寫自己的交易邏輯上傳，讓 Agent 按照自己的框架運行。

第三，推出 Hosted Agent 服務。沒有 OpenClaw 或 Claude Code 環境的用戶也能直接在平台上創建和運行 Agent。

當 Agent 進化到了這個階段，AI Trading Agent 這個方向正在快速長出基礎設施。

支付一側，x402 在 Coinbase 和 Cloudflare 的推動下擴展很快。截至 2025 年 10 月，該協議已處理超過 52 萬筆交易，開發者社區孵化了 200 多個基於 x402 的項目，這兩個數字到現在還在漲。

應用層開始出現分化。Nof1 的 Alpha Arena 是封閉實驗，測的是哪個 AI 模型交易能力更強。GitHub 上的開源項目 AI-Trader 走信號市場路線，Agent 發布交易信號，其他人跟單。Moss 選了第三條路，開放平台，讓每個人都能造自己的 AI 交易員，公開競爭。

誰能交易，誰的信號好，誰都能參與。三個方向，三個不同的賭注。Moss 賭的是最後一個。

這條路能走多遠，看兩個東西。一是自然語言生成的策略在真實市場中能不能持續賺錢。二是用戶多了之後，大家造出來的 Agent 會不會越來越像，策略趨同，alpha 消失。現在回答不了，排行榜跑起來之後慢慢看。

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