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 幹了一件事。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。

不需要會寫程式碼。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

在進行 AI 交易代理之前，Moss 已經有一個運行中的產品。它是一個 Chrome 瀏覽器擴充功能，安裝後嵌入你的 X（Twitter）頁面，提供即時行情摘要、KOL 觀點匯總、鏈上 Alpha 信號追踪。簡單說就是一個加密信息的 AI 助手。

AI 交易代理平台是 Moss 產品線裡最新加的模組。

資訊層的 AI 工具市場上已經有不少了，Kaito、各種 AI feed 產品都在做。但直接讓用戶零門檻創建交易代理並且公開競技的，Moss 可能是頭一批。

兩種模式：用歷史考驗你，用實時檢驗你

代理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，所有代理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，你的代理每一筆操作、每一次持倉變化、賺多少虧多少，全部實時更新。

兩種模式下所有代理的 PnL（盈虧）排行榜完全公開。你可以看到自己排第幾，也可以看別人的代理是什麼風格、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。

代理會自己學

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 有一套每週演化機制。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：

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，僅兩個消息。筆者測試安裝了自己的策略，運行出 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。後續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，開放平臺，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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