2025 年 10 月，美国 AI 实验室 Nof1 干了一件事。六个大语言模型，每个拿 1 万美元，扔进 Hyperliquid 交易所，自己炒币，没有人类插手。

DeepSeek V3.1 赚了 46%。GPT-5 亏了 75%。

这场比赛叫 Alpha Arena，跑了两周，所有交易记录链上公开。

它回答了一个问题：AI 能炒币吗？

答案是肯定的。但它留下了一个更大的问题：普通人怎么参与？你看得到 DeepSeek 赚了多少，你自己造不出一个 AI 交易员跟它比。

Moss 想解决的就是这件事。

你告诉它怎么交易，它帮你造一个 Agent

Moss 上线了一个开放平台（moss.site/agent）。

干的事很简单，你用大白话描述你想怎么交易，AI 帮你把这段话变成一套完整的量化策略，然后部署成一个自动运行的交易 Agent。

举几个例子。你说「我想做趋势反转」，它生成一个趋势反转 Agent。你说「多空对冲稳如狗」，它就按这个风格配参数。你说「激进波动猎手」，它给你造一个高频高波动的策略。

不需要会写代码。不需要懂均线、布林带、RSI 是什么。免费。

你需要的只是一个 OpenClaw 或者 Claude Code 环境。打开终端，输入一行命令：

clawhub install moss-trade-bot-factory

然后告诉它你想怎么交易，绑一个配对码，你的 AI 交易员就上线了。两条消息搞定。

以前想跑一个量化策略，你至少得会 Python，得理解技术指标怎么设参数，得自己搭回测框架。门槛很高。Moss 把这整套流程压缩成了一次对话。

Moss 是谁

在做 AI Trading Agent 之前，Moss 已经有一个运行中的产品。它是一个 Chrome 浏览器插件，装了之后嵌入你的 X（Twitter）页面，提供实时行情摘要、KOL 观点聚合、链上 Alpha 信号追踪。简单说就是一个加密信息的 AI 助手。

AI Trading Agent 平台是 Moss 产品线里最新加的模块。

信息层的 AI 工具市场上已经有不少了，Kaito、各种 AI feed 产品都在做。但直接让用户零门槛创建交易 Agent 并且公开竞技的，Moss 可能是头一批。

两种模式：用历史考验你，用实时检验你

Agent 创建好之后有两种跑法。

第一种叫地狱模式（Hell Mode）。平台拿了 2025 年 10 月大崩盘开始的 150 天 BTC 真实行情数据，所有 Agent 扔进同一段历史走势里跑。起点一样，数据一样，差别只在策略。

为什么选这段数据？因为这 150 天里什么情况都有。暴跌、横盘、假突破、反弹修复。一个策略如果只能在单边行情里赚钱，在这段数据里会被打得很难看。地狱模式筛的是策略的抗风险能力。

第二种叫实时模式（Live Mode）。接入实时行情数据，你的 Agent 每一笔操作、每一次持仓变化、赚多少亏多少，全部实时更新。

两种模式下所有 Agent 的 PnL（盈亏）排行榜完全公开。你可以看到自己排第几，也可以看别人的 Agent 是什么风格、什么表现。地狱模式和实时模式各有一个独立的排行榜。

排行榜公开这件事很重要。每一个策略都要接受所有人的检验，没有黑箱。你说你的策略厉害，排行榜上见。

Agent 会自己学

Moss 有一个设计细节单独说一下。

传统量化策略是静态的。回测完确定了参数，上线之后基本不动，等策略失效了再人工调整。中间这段时间，市场风格变了，策略还在用老参数跑，亏钱是大概率事件。

Moss 的 Agent 有一套每周进化机制。每个运行周期结束后，Agent 根据自己这一周的表现自动调参。亏多了，它收敛风险，降仓位、收紧止损。赚得好，它在风控范围内放大优势策略的权重。

这套机制想模拟的是一个真实交易员的行为。好的交易员不会死守一套参数，他会根据市场环境调整自己的打法。Moss 想让 AI Agent 也有这个能力。

效果怎么样，取决于底层算法的设计质量和对不同市场环境的适应能力。150 天的地狱模式数据是一个检验窗口，更长周期的验证还需要时间。

怎么参与

当前公测阶段，免费，不需要连钱包，不需要量化背景。

第一步：安装 Skill

在 OpenClaw 或 Claude Code 环境中输入：

clawhub install moss-trade-bot-factory

Skill 地址：clawhub.ai/fei-moss/moss-trade-bot-factory

这个 Skill 是 Moss 平台预设的策略生成框架，创建 Agent 的基础组件。

第二步：创建 Agent

向 OpenClaw 发消息，用自然语言描述你的交易风格。可以很笼统，比如「震荡市里低买高卖，别太激进」。也可以具体一些，比如告诉它你能接受多大的回撤、偏好什么持仓周期。AI 根据你的描述生成策略参数，自动部署。

第三步：绑定配对码

按提示把 Agent 和 Moss 平台绑定，Agent 就开始在模拟环境里跑了。

第四步：看排行榜

所有 Agent 排行榜入口：moss.site/agent

地狱模式和实时模式分别有独立排行榜，可以看收益、看策略描述、看运行状态。

从安装到 Agent 上线，两条消息。笔者测试安装了自己的策略，跑出 37.47% 的 ROI。

后续规划

据了解，当前版本是第一阶段，支持用公开 Skill 创建标准化 Agent。后面会分步开放更多能力。

第一，开放外部数据 API 接入。用户可以给自己的 Agent 接更多信号源，不局限于平台默认的数据。

第二，支持自定义策略 Skill 上传。有量化基础的用户可以写自己的交易逻辑上传，让 Agent 按照自己的框架运行。

第三，推出 Hosted Agent 服务。没有 OpenClaw 或 Claude Code 环境的用户也能直接在平台上创建和运行 Agent。

当 Agent 进化到了这个阶段，AI Trading Agent 这个方向正在快速长出基础设施。

支付一侧，x402 在 Coinbase 和 Cloudflare 的推动下扩展很快。截至 2025 年 10 月，该协议已处理超过 52 万笔交易，开发者社区孵化了 200 多个基于 x402 的项目，这两个数字到现在还在涨。

应用层开始出现分化。Nof1 的 Alpha Arena 是封闭实验，测的是哪个 AI 模型交易能力更强。GitHub 上的开源项目 AI-Trader 走信号市场路线，Agent 发布交易信号，其他人跟单。Moss 选了第三条路，开放平台，让每个人都能造自己的 AI 交易员，公开竞争。

谁能交易，谁的信号好，谁都能参与。三个方向，三个不同的赌注。Moss 赌的是最后一个。

这条路能走多远，看两个东西。一是自然语言生成的策略在真实市场中能不能持续赚钱。二是用户多了之后，大家造出来的 Agent 会不会越来越像，策略趋同，alpha 消失。现在回答不了，排行榜跑起来之后慢慢看。

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