大家好，最近Alpha Arena这套AI交易系统在各个平台引起了不小的反响。我们的工作流复刻系统在实际运行中也出现了不少问题，例如止盈止损不及时、系统缺乏记忆、不会做空等。今天咱们就来聊聊怎么把这些问题一个一个解决掉。
首先，我们来看看最让人抓狂的第一个问题。
很多朋友反馈说，看到价格跌破止损位了，但系统要等好久才平仓。商品期货本来波动就快，特别是日内交易，分钟级别的延迟可能就错过最佳平仓时机。具体反馈包括：
通过分析原版代码，发现关键问题在于单一触发器架构：
原版使用单一的分钟级别触发器处理所有逻辑。
原版的执行流程：
定时触发器(分钟级别) -> 参数重置 -> 市场数据获取 -> 持仓数据获取 -> 数据合并 -> AI智能体 -> 交易执行
在交易执行节点中，既要处理新信号的开仓，又要处理现有持仓的止盈止损。问题是这个监控函数只在主策略触发时才执行，在策略间隙无法处理具体的止盈止损。
因此我们增加了一个独立的风控触发器，设置为秒级别触发。并且在这个触发器中，我们设置了两种止盈止损的逻辑，选择AI指定的止盈止损或者使用更为严格的固定止盈止损，方便进行更好的风险控制。
策略触发器：保持分钟级别，专门负责AI决策和开仓
风控触发器：秒级别，专门盯着止盈止损
简单来说，就是把"思考"和"反应"彻底分开了——思考可以慢一点，但反应必须快。这样一来，响应时间从分钟级别缩短到秒级别，更好地适应期货日内交易节奏。大家可以根据需要进行两个触发器时间节奏的设置。
好，解决了反应慢的问题，接下来我们看看第二个让人头疼的事。
这个问题是很多用户提出来的：为什么某个品种连续亏损，系统还是分配同样的资金？这个品种明显更适合做多，系统为什么还要尝试做空？说白了，就是系统缺乏长期记忆。
我们检查了原版代码，发现确实没有历史学习能力，每次交易都像第一次操作一样，完全不记得上次在这个合约上的表现如何。就像金鱼的七秒记忆，转个身就忘了。
原版系统确实没有历史学习能力，从代码可以看出：
2.0版本我们增加了专门的"合约表现统计"节点。核心是把买卖订单智能配对，算出真实的交易表现。比如说，系统会记录每个合约的胜率、盈亏比、平均持仓时间，还会区分做多和做空哪个方向表现更好。
function analyzePerformance(orders, contract) {
// 智能配对买卖订单，计算真实交易表现
let trades = []
let positions = [] // 未平仓位
for (let order of validOrders) {
// 寻找相反方向的仓位进行配对
// 多头：先买后卖，空头：先卖后买
// 计算实际持仓时间和盈亏
}
// 返回详细的表现分析
return {
totalTrades: trades.length,
winRate: (wins.length / trades.length * 100),
longWinProfit: longWins.reduce((sum, t) => sum + t.profit, 0),
shortWinProfit: shortWins.reduce((sum, t) => sum + t.profit, 0),
profitLossRatio: totalWinProfit / totalLossProfit
};
}
更重要的是，AI现在会根据这些历史数据调整策略——表现好的合约自动分配更多资金，表现差的合约减少资金分配，根据多空方向的历史表现调整偏好。这样系统就从"新手"进化成了会从经验中学习的"老司机"。
第三个问题，是模型的原生问题。DeepSeek是使用A股数据训练来的，因此更多的是寻找做多机会。这两天黑色系、化工品跌得挺狠的，很多朋友就发现了——系统基本不会做空。结果就是上涨行情的时候大家都挺开心，下跌一来就只能被动挨打。
很多朋友就问了，为什么不能在下跌的时候及时做空呢？确实，这是个好问题，我们也意识到必须改。
2.0版本在AI指导语中加了个"强制要求"：每次决策必须同时分析多空机会。如果连续3次都是做多，AI必须主动寻找做空机会。
# 强制多方向分析
**对于每个交易决策，你必须：**
1. **分析多空两个机会** 对每个非冷却合约
2. **强制平衡**: 如果你已连续做了3+个多头交易，主动寻找空头机会
**市场状态分析**:
- **强下降趋势**: 优先做空，但关注超卖反弹
- **强上升趋势**: 仍考虑在过度延伸的移动中做空
在强烈下跌趋势中，优先考虑做空；在强烈上涨趋势中，也要留意过度延伸的做空机会。现在AI不能再偷懒只考虑一个方向了，这样在下跌行情中也能主动寻找做空机会。
但是呢，有了做空能力，新的问题又来了——万一连续亏损怎么办？
虽然是量化执行，但连续亏损确实需要防范。不是说AI会"上头"，而是某个合约的策略可能在特定市场环境下就是不适用。比如说，某个合约在震荡行情中表现很好，但在单边行情中就容易连续止损。这时候需要让系统"冷静"一下，别一条道走到黑。
所以我们设计了一个保护机制。
2.0版本增加了基于最近4小时的冷却机制。系统会统计每个合约在最近4小时内的连续亏损次数，如果连续亏损超过两次，自动冷却4小时。
function calculateRecentConsecutiveLosses(tradesArray) {
const fourHoursAgo = currentTime - (4 * 60 * 60 * 1000);
const recentTrades = tradesArray.filter(trade => trade.closeTime >= fourHoursAgo);
// 从最新交易开始计算连续亏损
let consecutiveLosses = 0;
for (let i = recentTrades.length - 1; i >= 0; i--) {
if (recentTrades[i].profit <= 0) {
consecutiveLosses++;
} else {
break; // 遇到盈利交易就停止
}
}
return consecutiveLosses;
}
// 连续亏损超过2次，冷却4小时
if (consecutiveLosses > 2) {
freezeStatus = 'frozen';
Log(` ${contract} 进入冷却期: 最近4小时连续亏损 ${consecutiveLosses} 次，4小时后解冻`);
}
在冷却期间，这个合约会被标记为'frozen'状态，AI必须输出'hold'信号，风险金额设为0。这就像给系统装了个"理智"开关，避免在不适合的市场环境中硬撑。
原版只有基础的表格显示，用户完全不知道AI在想什么。就像黑盒子一样，进去个信号，出来个操作，中间发生了什么完全不知道。
最后，为了更清楚地展示AI的交易逻辑，2.0版本建立了完整的可视化系统，从四个维度展示系统状态：
第一个是AI智能体信号分析表：显示每个决策的完整逻辑——什么信号、执行状态、置信度、止盈止损目标、理由等等，让你知道AI为什么这样决策。
第二个是当前持仓状态表：实时显示盈亏、持仓方向、止盈止损价位，让你清楚地看到每笔交易的情况。
第三个是历史表现统计表：按盈亏排序展示每个合约的详细表现，包括总交易次数、胜率、盈亏比、冷却状态，一目了然哪些合约赚钱哪些亏钱。
第四个是整体策略分析表：显示账户权益、总盈亏、收益率、止盈止损模式等关键指标，给你一个全局视角。
现在用户可以清楚地看到AI在想什么，每个合约表现如何，系统处于什么状态。
那么，这套系统现在就完美了吗？
最后还是需要给大家泼一盆冷水，坦白说，目前的优化还远远谈不上完美。这两天nof1官网的6大模型糟糕的结果也验证了大模型并不是万能的，我们也劝过很多上头的朋友谨慎尝试。
但是，大模型是在不断进步的，最近大量用户涌入的交易数据说不定也成了各大模型的"学费"。接下来我们要做的就是继续优化这套系统，让它变得更可靠。毕竟大模型24小时不停地在学习进化，下次说不定就能有更好的表现。
好了，今天的分享就到这里。如果你对这个系统感兴趣，可以在发明者平台上试试。但记住，任何策略都需要根据实际情况不断调整，不要盲目跟风。希望这个优化思路能给大家一些启发，我们下期再见。
