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Bollinger Bands
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开发者构建 LLM 交易机器人，采用视觉分析和辩论提示
一位开发者详细介绍了他们创建交易机器人的历程，该机器人利用大型语言模型 (LLM) 进行金融分析。起初，该机器人因依赖基于文本的 LLM 输出而失败，但开发者通过将蜡烛图直接输入 Google Gemini 3.6 Flash 进行视觉推理而取得了成功。该系统通过定制的、即时编译的指标引擎以及一种新颖的提示结构得到了进一步优化，该结构迫使 LLM 同时辩论看涨和看跌两种情况，从而提高了分析的严谨性和效率。
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Telegram 机器人使用经典指标发出“便宜”股票信号
一位开发者创建了一个名为 Stocker 的 Telegram 机器人，该机器人监控股市指标，并在资产可能被低估时提醒用户。该机器人结合使用了布林带 (Bollinger Bands)、相对强弱指数 (RSI)、布林带收窄探测器 (Bandwidth Squeeze detector) 和 200 日简单移动平均线 (SMA) 趋势过滤器。这些指标源自 20 世纪 70 年代和 80 年代的金融数学，旨在识别资产状态的可操作变化，而非…