最近一直在思考一个问题作为开发者我们如何利用 AI 提高自己的生活质量长期以来我习惯于通过 MA 均线与量价关系分析美股及黄金走势。为了实现交易逻辑的客观化与自动化趁着最近 Vibe Coding 的概念比较火我尝试全程在 AI 辅助下快速落地了这个纯粹、理性、基于规则全栈小工具Trading-Analysis。如图所示左侧是基于原生代码计算的确定性指标MA/量价右侧是 LLM 基于这些确定性事实生成的逻辑推演。 为什么要做这个两个出发点1. 拒绝“幻觉”回归规则直接把 K 线数据扔给 AI 往往会得到一堆胡言乱语。我的思路是“计算归代码解读归 AI”——用程序硬编码算出 MA7/25/60、乖离率和量能分布这些是确定性事实再把这些结果喂给 LLM让它输出一份语义化的分析简报。2. 验证 Vibe Coding 的天花板我想看看在完全不手写琐碎代码的情况下只靠定义“边界”和“逻辑”一个人全栈开发的效率能高到什么程度。 核心功能实现这个项目并没有追求大而全而是死磕“可解释性”清爽的可视化基于Lightweight Charts。选这个库是因为它在处理金融时序数据时性能极佳交互感非常接近 TradingView。结构化规则引擎后端代码会自动评估当前的均线排列多头/空头、价格与均线的偏离度这些量化指标是分析的基础。AI 深度复盘后端通过 Provider 抽象无缝对接DeepSeek或Gemini。它会结合 1 小时级别和日线级别的数据像分析师一样给你一段通俗易懂的复盘总结。技术栈Vue 3ViteNode.jsExpress。在架构设计上我遵循了确定性计算与模糊性推理分离的原则。前端负责毫秒级的交互响应后端 Node.js 负责确定性的量化指标计算而 AI 仅作为逻辑分析层这样既规避了 LLM 的计算短板又发挥了其语义总结的长处。 关于 Vibe Coding 的实战感悟既然标题提到了实战感这里聊聊全程 AI 辅助开发的几点真实体感1. 从“写代码”转向“判代码”在 Vibe Coding 模式下我的角色从传统的“码农”变成了“审查员”。我不再关心Lightweight Charts的某个配置项是怎么写的我只负责定义“均线颜色逻辑”和“响应式布局边界”。AI 负责出活我负责代码审查和逻辑纠偏。2. 架构思维比编码能力更重要很多人担心 AI 会让程序员失业但实际体验下来如果你没有清晰的架构思路比如如何做前后端解耦、如何设计 Provider 模式AI 堆砌出来的代码会非常混乱。Vibe Coding 实际上放大了架构师的价值——你只需要负责“点火”AI 负责“推进”。3 生产力的“非线性”爆发这个全栈项目从初始化到实现核心功能闭环Local MVP耗时极短。以往需要查文档、调 CSS 样式、写 Boilerplate 代码的时间被压缩到了极致。这种“心流”不断的感觉确实非常符合“Vibe”的定义。 如何在本地跑起来如果你也想体验一下这个分析流程本地部署非常简单1. 准备 API Key去Twelve Data申领一个免费的数据接口 Key。准备好或AI Studio需要代理或DeepSeek比较方便的 API Key。2. 启动后端 (Backend)git clone https://github.com/PinkbeanY1z/trading-analysis.git cd trading-analysis/backend npm install在backend目录下新建.env文件TWELVEDATA_API_KEY你的数据Key AI_PROVIDERdeepseek # 或 gemini DEEPSEEK_API_KEY你的AI_Key执行npm run dev即可启动服务。3. 启动前端 (Frontend)cd ../frontend npm install npm run dev访问http://localhost:5173就能看到你的专属分析看板了。️ 下一步想做的目前这套系统还是 PC 网页版属于“主动复盘”工具。就我个人最近的使用体验而言每次都去系统中手动生成分析有点麻烦了所以我计划在 2.0 版本增加自动推送的功能在开盘时将 AI 生成的自选股简报直接推送到手机上比如微信推送每天开盘就能看到今天的结构风险点盘中也分别定时来推送比如每隔一小时、两小时。这里也想请教一下各位关于 2.0 版本的轻量化推送大家觉得 Server 酱、PushDeer 还是 Telegram Bot 方案更稳或者有其他更优雅的 Hooks 实现方案吗欢迎评论区交流。 源码获取我已经把项目完整开源在 GitHub 上欢迎大家去踩踩坑顺便交流一下交易逻辑。 GitHub 项目地址trading-analysis(如果觉得这个思路对你有启发欢迎点个 Star )⚠️ 风险提示本项目仅供技术交流和行情结构研究AI 的总结不构成任何投资建议。市场有风险投资需谨慎。
Trading-Analysis：基于“规则+LLM”的行情分析终端（兼谈 Vibe Coding 实战感）
最近一直在思考一个问题作为开发者我们如何利用 AI 提高自己的生活质量长期以来我习惯于通过 MA 均线与量价关系分析美股及黄金走势。为了实现交易逻辑的客观化与自动化趁着最近 Vibe Coding 的概念比较火我尝试全程在 AI 辅助下快速落地了这个纯粹、理性、基于规则全栈小工具Trading-Analysis。如图所示左侧是基于原生代码计算的确定性指标MA/量价右侧是 LLM 基于这些确定性事实生成的逻辑推演。 为什么要做这个两个出发点1. 拒绝“幻觉”回归规则直接把 K 线数据扔给 AI 往往会得到一堆胡言乱语。我的思路是“计算归代码解读归 AI”——用程序硬编码算出 MA7/25/60、乖离率和量能分布这些是确定性事实再把这些结果喂给 LLM让它输出一份语义化的分析简报。2. 验证 Vibe Coding 的天花板我想看看在完全不手写琐碎代码的情况下只靠定义“边界”和“逻辑”一个人全栈开发的效率能高到什么程度。 核心功能实现这个项目并没有追求大而全而是死磕“可解释性”清爽的可视化基于Lightweight Charts。选这个库是因为它在处理金融时序数据时性能极佳交互感非常接近 TradingView。结构化规则引擎后端代码会自动评估当前的均线排列多头/空头、价格与均线的偏离度这些量化指标是分析的基础。AI 深度复盘后端通过 Provider 抽象无缝对接DeepSeek或Gemini。它会结合 1 小时级别和日线级别的数据像分析师一样给你一段通俗易懂的复盘总结。技术栈Vue 3ViteNode.jsExpress。在架构设计上我遵循了确定性计算与模糊性推理分离的原则。前端负责毫秒级的交互响应后端 Node.js 负责确定性的量化指标计算而 AI 仅作为逻辑分析层这样既规避了 LLM 的计算短板又发挥了其语义总结的长处。 关于 Vibe Coding 的实战感悟既然标题提到了实战感这里聊聊全程 AI 辅助开发的几点真实体感1. 从“写代码”转向“判代码”在 Vibe Coding 模式下我的角色从传统的“码农”变成了“审查员”。我不再关心Lightweight Charts的某个配置项是怎么写的我只负责定义“均线颜色逻辑”和“响应式布局边界”。AI 负责出活我负责代码审查和逻辑纠偏。2. 架构思维比编码能力更重要很多人担心 AI 会让程序员失业但实际体验下来如果你没有清晰的架构思路比如如何做前后端解耦、如何设计 Provider 模式AI 堆砌出来的代码会非常混乱。Vibe Coding 实际上放大了架构师的价值——你只需要负责“点火”AI 负责“推进”。3 生产力的“非线性”爆发这个全栈项目从初始化到实现核心功能闭环Local MVP耗时极短。以往需要查文档、调 CSS 样式、写 Boilerplate 代码的时间被压缩到了极致。这种“心流”不断的感觉确实非常符合“Vibe”的定义。 如何在本地跑起来如果你也想体验一下这个分析流程本地部署非常简单1. 准备 API Key去Twelve Data申领一个免费的数据接口 Key。准备好或AI Studio需要代理或DeepSeek比较方便的 API Key。2. 启动后端 (Backend)git clone https://github.com/PinkbeanY1z/trading-analysis.git cd trading-analysis/backend npm install在backend目录下新建.env文件TWELVEDATA_API_KEY你的数据Key AI_PROVIDERdeepseek # 或 gemini DEEPSEEK_API_KEY你的AI_Key执行npm run dev即可启动服务。3. 启动前端 (Frontend)cd ../frontend npm install npm run dev访问http://localhost:5173就能看到你的专属分析看板了。️ 下一步想做的目前这套系统还是 PC 网页版属于“主动复盘”工具。就我个人最近的使用体验而言每次都去系统中手动生成分析有点麻烦了所以我计划在 2.0 版本增加自动推送的功能在开盘时将 AI 生成的自选股简报直接推送到手机上比如微信推送每天开盘就能看到今天的结构风险点盘中也分别定时来推送比如每隔一小时、两小时。这里也想请教一下各位关于 2.0 版本的轻量化推送大家觉得 Server 酱、PushDeer 还是 Telegram Bot 方案更稳或者有其他更优雅的 Hooks 实现方案吗欢迎评论区交流。 源码获取我已经把项目完整开源在 GitHub 上欢迎大家去踩踩坑顺便交流一下交易逻辑。 GitHub 项目地址trading-analysis(如果觉得这个思路对你有启发欢迎点个 Star )⚠️ 风险提示本项目仅供技术交流和行情结构研究AI 的总结不构成任何投资建议。市场有风险投资需谨慎。
