日內交易者轉向 Grok 和 ChatGPT 以尋求最大利潤

在社交媒體平台 X 上，交易員們分享了他們如何使用大型語言模型 (LLM) 生成自動購買、銷售和代幣篩選腳本的故事，有時一天就能產生約 3,500 美元的利潤。

一名使用假名“Clevar”的交易員聲稱使用 Grok 4 構建的機器人在三天內將他 0.1 Solana 的投資變成了 312 SOL。 Clevar 稱該 AI 模型為“個人印鈔機”，並發布了一個帖子，逐步介紹了他部署該機器人的步驟。

Python 框架提示轉換為實時交易

Clevar 告訴粉絲們，他首先指示 GROK“生成一個基本的 Python 交易機器人框架”，該框架支持代幣獲取、配置管理和交易邏輯的佔位符。 最終生成的腳本是模塊化的，可以適應未來的升級。

任何代幣在交易之前，都會使用 Rugcheckxyz API 進行驗證。 Grok 會彈出一個提示：“檢查每個代幣，只有評級為‘GOOD’時才能繼續”，失敗的代幣會被記錄或跳過。 這有助於機器人避免 SOLana 上的詐騙和蜜罐攻擊。

驗證完成後，Clevar 將機器人配置為以 2 倍和 3 倍的價格倍數自動出售部分持倉，同時通過可自定義的設置管理風險敞口。 使用提示，Grok被要求“實施一個交易策略模塊”，其中包含可配置的銷售百分比和交易分配上限。

該機器人通過錢包或 TELegram 登錄連接到 GMGN 交易平台。 Grok 被告知支持“通過 GMGN API 端點實時買賣訂單”。 之後，Grok 添加了更多指標，包括代幣流動性、持有者數量以及趨勢方向（上漲、下跌或持平）。

ChatGPT 錢包跟踪自動化

雖然 Grok 用於模塊化機器人架構，ChatGPT似乎對錢包追踪更有用。 另一位名叫Bard的交易員分享了他們如何構建一個系統來識別精英錢包，即每周至少進行20次交易的錢包。

該追踪器還列出了勝率為 50% 且 7 天盈虧為 200% 或以上的錢包，並使用 GMGN 的 COPyTrade 面板進行篩選。

8/ 法律與道德聲明

本主題僅供教育之用，而非財務建議。

加密貨幣具有波動性；切勿拿無法承受損失的資金冒險。

尊重您所在轄區的搶先交易法律。 pic.twitter.com/tWtEQMpG0p

該交易員提示 ChatGPT“編寫 PYTHon 代碼來監控 Solana 上的錢包交易、解析代幣合約、抓取社交鏈接並將所有內容存儲在數組中”。

為了保護用戶免受詐騙，ChatGPT 被要求將兩個獨立的驗證 API（Rugcheckxyz 和 TweetScout_io）集成到機器人中。 一個提示是“通過 Rugcheckxyz 和 TweetScout_io 服務添加代幣驗證，以防止詐騙和蜜罐攻擊”。

當追踪的錢包執行買入操作時，機器人幾乎立即做出響應。 該邏輯優先使用 Raydium 進行交易，然後回退到泵樂趣只有具備更好的流動性才行。

最終腳本將所有模塊合併為一個可部署文件，從而解決了導入和依賴問題。

交易使用小額資金進行限制，任何倉位如果較入場價下跌 30%，都會自動平倉。 為了避免 Solana 網絡擁堵期間出現損失，系統內置了每日盈利清點功能。 該交易員還分散了錢包來源，以避免單一信號。 “即使是鯨魚也會失誤，”這位用戶提醒他的粉絲們。

Grok 還一直在提供金融評論和地緣政治事件對 X 的影響。 週五，它回答了一個問題“特朗普延長對俄羅斯的關稅實施期限是否符合俄羅斯的利益”，並引用了路透社、紐約時報和戰爭研究所等消息來源。

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