AI交易系统“拉哪”爆红：8天将100U做到20万U的秘诀揭秘

近日，一款名为“拉哪”的AI Agent交易系统在币圈引发热议。这款由开发者Lana（@lanaaielsa）构建的系统，仅用8天时间，便成功将初始资金100U增长至20万U，截至4月16日，账户总余额已突破25万U。

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据Lana透露，开发这套系统的初衷源于去年10月BSC牛市期间的一段经历。当时，他身边的一位朋友因追逐暴富叙事投入10万U，却在行情回撤中几乎亏光，最终退场。随着近期山寨币讨论热度回升，Lana判断市场可能进入新一轮做市（MM）行情阶段。然而，由于自身对二级交易和K线分析并不熟悉，他选择借助AI技术构建了一套自动化交易系统。

“拉哪”的核心逻辑是通过抓取币安广场高热度帖子与高频讨论币种，并结合涨幅榜筛选波动标的进行交易。系统初期采用20%止损策略，后优化为固定亏损200U止损，同时专注于单一方向的趋势跟随。

拉哪如何实现盈利？

1、严密的选标逻辑

从交易记录来看，“拉哪”并不预测市场行情，而是专注于趋势跟随，捕捉已经启动的币种。其筛选标准分为三个层次：

• 舆论层：抓取币安广场的帖子数量、讨论频率及情绪方向，寻找短时间内被反复提及的币种。
• 价格层：当舆论层筛选出的币种同时出现在涨幅榜并出现明显波动时，进一步触发筛选。
• OI变化：观察持仓量变化，筛选出“持仓增加但价格尚未完全反应”的币种，判断是否存在提前布局的资金。

2、明确的止损标准

初期，“拉哪”采用20%止损策略，后优化为固定亏损额度，即每笔交易最大亏损控制在约200U左右。不过，对于部分新币种（如GENIUS），由于波动较大，系统设置了更宽松的止损范围。

3、动态的止盈标准

与止损不同，系统并未设定固定止盈点，而是通过周期性评估决定是否继续持有。例如，每隔一段时间重新判断当前标的的上涨与下跌概率。从历史数据来看，绝大部分利润集中在少数几个币种上，如“币安人生”“RAVE”“ORDI”，而其他多数交易则以小幅亏损或小幅盈利结束。

如何训练出“拉哪”？方法论可复用吗？

1、喂养数据定基调

这套系统最初的策略雏形来源于Lana对Hyperliquid上一些长期稳定盈利钱包行为的观察。因此，喂给AI的重要数据之一便是这些“聪明钱包”的交易行为，使其学习如何通过交易赚钱。此外，系统还会不断抓取以下数据作为补充：

• 币安广场的讨论密度与热点内容；
• 涨幅榜与价格波动；
• OI变化等基础合约指标。

2、对话修正定框架

在AI学习了基础操作手法后，下一步是对信息进行筛选和约束，为其建立明确的决策框架。这套系统的判断逻辑并非一次性设定完成，而是在持续运行与反馈中逐步修剪形成。

3、行为蒸馏定交易风格

在完成数据输入与决策框架的建立后，系统进一步引入了个体行为的蒸馏。操作者将自身及X平台上其他博主的推特内容输入系统，使AI能够学习具体的表达方式，从而在表达层面更加人性化。

整个过程更像是在“造一个人”：从最初的数据喂养搭建骨架，到通过纠偏与约束形成结构，再到行为蒸馏填充细节，最终形成的“拉哪”不仅是一个执行工具，更是一个能够在复杂市场中持续做出一致选择的AI交易系统。