第 3 期：TradingView 数据接入、逆向审计与回测防过拟合

1. 准备：macOS、已登录的 TradingView 桌面版、Python 3.12+ 和 uv
2. 安装：uv tool install git+https://github.com/sunkailun1992/tradingview-capture-mcp（命令会装到 ~/.local/bin/tradingview-capture）
3. 建配置 ~/.config/tradingview-capture-mcp/config.toml（权限 600），写 output_root（输出目录，须已存在），可选 debug_port（默认 9333）和 app_path
4. 注册到 Claude Code（用绝对路径）：claude mcp add --scope user tradingview-capture -- <home>/.local/bin/tradingview-capture mcp，再用 claude mcp get tradingview-capture 确认 Connected
5. 使用前先 ⌘Q 完全退出 TradingView；在 Claude Code 里调用 capture_start 发起采集，轮询 capture_status，再用 batch_summary、symbol_data、image_crop 读结果
6. 需要更长历史时传 history_from（YYYY-MM-DD）；只保留当天批次可用 output_prune（加 apply 移到废纸篓）；更新用 uv tool upgrade tradingview-capture-mcp

注意：仓库自己声明自动化使用 TradingView 可能与其服务条款冲突；只支持 macOS；布局缺少必需指标时会直接停下（STUDY_MISSING / STUDY_HIDDEN）。仓库很新，星标很少，先在不重要的布局上试。

1. 准备：Node.js 和 npm，以及 Claude Code（REA 也支持 Codex、Cursor、Gemini CLI 等）
2. 安装：npx rea-agents setup，选择你的代理、审阅它要改的配置并批准（会自动备份原配置），然后重启 Claude Code
3. 在 Claude Code 里直接提要求，例如：让它分析某个应用的某项功能如何实现，并展示证据
4. 命令行用法：npx -y rea-agents@latest analyze-javascript-application /绝对路径/app --json 分析解包后的 JS/Electron 应用或 ASAR
5. 分析原生二进制需要先配置 Hopper、Ghidra 或 IDA 之一（见仓库 CLI 文档）
6. QuantGPT 的具体用法与审计提示词：原帖未说明（在文章正文里，本站未取得）

注意：仓库提醒只从 morluto/rea、rea.tools 或 npm 包 rea-agents 获取，名字相似的仓库不代表官方；逆向他人软件可能违反其许可协议，只分析你有权分析的东西。长文标题里“为散户省下比对冲基金更多的钱”属作者观点。

1. 准备：含 MCP 权限的 TradingView 付费方案（Essential 及以上，试用不行）、Claude Code、Alpaca 免费模拟账户、uv
2. 连接 TradingView：claude mcp add --transport http tradingview https://mcp.tradingview.com/mcp，然后 claude mcp list；进入 Claude Code 输入 /mcp，选 tradingview → Authenticate，在浏览器登录 TradingView
3. 设权限锁：把作者仓库 tradingview-mcp 目录里的 .claude/settings.json 复制到你启动 Claude Code 的文件夹——只读工具 allow，改关注列表/警报和加密货币下单 ask，股票/期权下单、全部平仓、全部撤单 deny
4. 接 Alpaca 模拟盘：把模拟盘密钥放进环境变量 ALPACA_API_KEY、ALPACA_SECRET_KEY，再运行 claude mcp add alpaca --scope project -e 'ALPACA_API_KEY=${ALPACA_API_KEY}' -e 'ALPACA_SECRET_KEY=${ALPACA_SECRET_KEY}' -e ALPACA_PAPER_TRADE=true -- uvx alpaca-mcp-server
5. 先用仓库里的提示词试：找代码、看最近 K 线、筛选 RSI 低于 35 的大型股、查评级、建关注列表、设价格警报、查警报是否触发
6. 串起来：写好 strategy.md（作者示例：警报触发后检查评级、K 线和新闻，全部通过才在模拟盘买 100 美元比特币），然后让 Claude“读 strategy.md 并照做”

注意：TradingView MCP 还在公测，有调用次数限制；规则要写清楚，作者第一次就因规则写得太死没下单。Alpaca 的 ALPACA_PAPER_TRADE 默认 true，设成 false 就是实盘，别改。低 RSI 本身不是买入理由（视频里筛出的三家银行评级都是“卖出”）。

1. 打开仓库看 index.html 和 office.html 的结构，了解看板如何读取 data 分支的数据
2. 参考做法：让你的 Bot 把模拟交易记录写进单独的 data 分支，网页用 GitHub Pages 等静态托管只读展示
3. JEV 是什么、Grok Bot 侧如何配置、数据格式与更新频率：原帖未说明
4. 没有声明许可证，复用代码前先联系作者

注意：仓库说明极少、没有许可证、星标为 0，策略和收益都无法核实，只能当看板做法的参考，不要据此交易。

1. 装 VS Code（免费）和 Claude Code（需付费 Claude 方案）
2. 买数据：作者在 Databento 买了 16 年纳指期货 1 分钟数据（约 40 美元，5 年也够）；API 密钥放进文件夹交给 Claude，不要直接贴进对话
3. 先把自己的交易规则（含 CPI、FOMC 等不交易的日子）完整讲给 Claude，再让它建回测器；提示词写明：每笔计手续费和滑点、只按真实成交过的价格成交、绝不用未来数据、结果太好就当 bug 查
4. 样本外：用 2010–2020 年开发，只在 2021–2026 年验证，两段都赚钱才算
5. 抛硬币测试：让 Claude 生成 500 个止损和交易次数相同、进场随机的版本，赢不了随机的就淘汰
6. 建只增不删的研究日志，记录每个想法的规则、日期和总共试了多少版本；把通过的策略组合起来
7. 写工作日 9:00–16:00 运行的模拟盘程序，进出场推送到 Discord；实盘前把止损挂在券商端、设每日亏损上限、做桌面一键平仓急停按钮，先测试模式、人工确认才下真单

注意：作者用 10 手微型合约连爆两个自营交易公司账户，减到 5 手才通过；仓位一定先做大量模拟。视频说明自己就写了“多数策略会亏钱，回测不等于真实结果，通过考核不保证盈利”。作者用的 Topstep 考核约 85 美元/月，TopstepX API 接法和完整代码：原帖未说明（没有公开代码仓库）。视频中的 Discord 信号宣传本站不收录。