Piggy Trader

01概述

Piggy 是一个从价格、成交量、波动率状态、宏观背景和市场情绪中学习的自主交易代理，并根据其所处的实际市场调整策略。它就像一个存钱罐（piggy bank）：纪律严明地存入、耐心地复利、仅在数学模型吻合时才打开。

02解决的问题

大多数“AI 交易”工具仅在单一信号（通常是新闻情绪）上进行训练，并寄希望于其能够泛化。它们往往也是基于规则的机器人，局限于单一剧本，一旦市场状态发生变化就会失效。Piggy 在这两方面恰恰相反：它将情绪仅视为众多输入信号之一，并且它会学习哪种市场青睐哪种策略，而不是把一切押注在单一策略上。

成果 必须在样本外证明自身价值的策略，并通过规模控制确保单次失败的交易不会拖垮整个账本。

03我们构建的内容

推动市场的每一种模式

Piggy 读取广泛的信号集，而不是单一数据源：

• 价格与成交量模式 — K线形态、经典图表模式、支撑与阻力位、成交量分布及突破，跨越从一分钟到一周的时间周期。
• 统计结构 — 均值回归、动量因子、配对协整、波动率期限结构。
• 市场状态 — 趋势 / 震荡、低波动 / 高波动、风险偏好 / 风险规避、相关性和流动性状态。
• 跨资产信号 — 黄金、石油、债券、美元指数以及 VIX 指数的动态，及其在历史上如何与该交易品种相呼应。
• 宏观与仓位 — 经济与利率周期、央行立场、交易员持仓报告（COT）头寸、大资金流向、事件日历。
• 情绪与资金流 — 新闻基调、社交情绪和期权资金流，仅作为一种倾向参考，从不作为全部依据。

一个代理，六大策略家族

Piggy 是一个元控制器：它学习哪种状态青睐哪种方法，并在它们之间实时分配资金——趋势跟踪、均值回归、突破、动量、波动率以及事件驱动。它首先识别实时状态（例如“趋势市场、低波动率状态”），然后据此对各策略家族进行权重分配。

风险优先 — 内置而非附加的规模控制

策略的优劣取决于其交易的规模。Piggy 采用以下方式调整每个头寸的规模：基于预期优势的凯利式缩放；波动率缩放以确保平稳的债券配对与剧烈的加密货币配对不会采用相同的仓位规模；以及相关性感知——如果两个头寸实际上是相同的交易，账本会在出现回撤前削减其中一个。

04验证纪律

每一个通过 Piggy 发布的策略，在任何资金（模拟盘或实盘）介入之前，都必须利用多年的样本外数据经过步进式（walk-forward）验证。内部验收标准为：夏普比率高于 1.5，最大回撤低于 20%，胜率高于 55%，并且全部八个步进折叠（folds）均为正收益。这些是验收标准，而非承诺——过去的模拟表现并不能保证未来的结果，并且交易涉及亏损风险。

05技术

06核心亮点

• 掌控六大策略家族的元控制器，而非单一剧本的机器人。
• 读取跨越价格、成交量、波动率、状态、跨市场和宏观层面的 300 多种信号。
• 在选择策略之前掌握所处的市场状态，然后实时分配资金。
• 风险优先的仓位规模控制：凯利式、按波动率缩放并具备相关性感知。
• 所有内容必须通过步进式样本外验证后才会发布。

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