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coinmeme / signal lab
building · v0.1
把社交注意力量化成
可以被回测的信号。
这是一个正在构建中的研究平台。我们采集币安广场 + X 的热度数据，
量化注意力 → 价格的领先/滞后关系，
并通过 回测 → 纸上交易 → 受控实盘 三个阶段证伪或验证一套「追热点」策略
是否真的有正期望——而不是靠一次运气好。
Q1 · LEAD-LAG
注意力是否领先价格？
对每个币做 post_count(t) → return(t+k) 的滞后相关分析。如果只在 t=0 相关，那热度是结果不是原因。
Q2 · RISK
哪种止损设计能活下来？
固定金额 × 百分比 × ATR 参数扫描。先验判断：ATR-based 会显著跑赢 $200 固定止损。
Q3 · REGIME
牛市之外是否还赚钱？
按 BTC 趋势/波动率切 4 个 regime，分别看策略净值。3/4 regime 亏钱 = 不是策略，是杠杆赌趋势。
P0
脚手架 + 数据采集 + 落地页
Python 项目骨架、币安行情 + 广场 + X 三路采集器、SQLite 存储、本页部署。
In Progress
P1
回测引擎 + 首份分析报告
事件驱动回测，参数扫描，输出回答 Q1/Q2/Q3 的 Markdown 报告 + 净值曲线。
Next
P2
实时信号 Dashboard
FastAPI + Jinja 实时看板，按币显示注意力 z-score、价格、信号状态，只读公开。
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P3
纸上交易
实盘信号 + 模拟下单，跑 4–8 周测实盘滑点、资金费对收益的侵蚀。
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P4
受控实盘（仅非托管、仅合格用户）
用户自己的 Binance API key；硬性风控：单笔 ≤ 2%、日内 DD ≤ 5% 熔断、杠杆 ≤ 3×。
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- Language
- Python 3.12
- Data
- SQLite (v0.1) → Postgres / ClickHouse (v0.2+)
- Collectors
- httpx (Binance REST) · Playwright (广场) · twscrape (X)
- Analysis
- pandas · numpy · scipy
- Dashboard
- FastAPI · Jinja2 · HTMX
- Scheduler
- APScheduler
- Runtime
- systemd · nginx · Ubuntu 24.04
不是「AI 跟单机器人」
不托管用户资金，不承诺收益，不复制任何 KOL 的合约单。
不是「暴富日记」
N=1 的 8 天 480× 战绩没有统计意义。我们要的是用几个月真实数据回答「这套信号是否有稳定正期望」。
不是面向散户的产品
v0.1 到 v0.3 都是研究工具。任何触及用户资金的功能（P4）都会加硬性风控与合规流程。
Disclaimer.
本站内容与工具为研究与教育目的，不构成投资建议。
加密货币合约交易存在极高风险，可能导致全部本金损失。任何回测结果、信号展示均基于历史数据，不保证未来表现。
请在完全理解风险并自行决策的前提下使用本站任何输出。