gm365说：一个相对完整的 MEME 量化交易思路与策略分享

🤖 一个相对完整的 MEME 量化交易思路与策略分享

参照前两天写的有关 买入和卖出的“艺术”，再加上数据获取、Swap 交易、价格监控，基本就可以实现一个相对完整的 meme 代币的量化交易流程了。

比如这样的一个流程：

1、meme 代币初筛
2、判断值得买入的标的
3、调用 Jupiter API 接口买入代币
4、实时监控持仓代币量价信息
5、根据预设条件，止盈止损

接下来可以展开说说。

1️⃣ 代币初筛

人工的话，你打开任意一个 K 线图网站，利用筛选功能，都可以量身定制一个筛选系统，比如根据：

• 流动池大小 (大于 $30万等)
• 市值大小（ $1M ~ $5M，或者 $5M ~ $10M 等）
• 代币时长（ 0~6小时、24～72 小时等）
• 1 小时交易额（大于 $1M 等）

以此类推，通过程序来筛选，也是一样的思路，只不过从网页 UI，切到换 API 接口而已。

业内提供 Solana 代币筛选的 API 不少，有些是公开免费的，有些是付费的，也有一些是网站自己使用，但可以被你“临时借用”的。

比如我打算“借用”这个 wss 接口返回的看似天书乱码般的数据，经过一番简单的正则处理，就能提取到核心关键信息：

Pool Address & Token Address

2️⃣ 买入判断

初筛过后，代币数量大为减少，但并不是每一个通过初筛的都能无脑买入（你可以可以这么做，那就要降低买入金额）

第二步，还需要对初筛结果，进行二次过滤，筛选真正值得买入的那些标的。

这里，你首先需要一个代币 K 线数据的 API 接口（很多免费的足够用），最好是包含完整的 OHLCV 数据（Open, High, Low, Close and Volume）

有了数据，在加上或简单或复杂的量化规则，来判断买入标准即可。

稍微简单一点的做法，就是对各项指标做量化评分，最终根据评分高低，进行买入。

3️⃣ 买入

买入和卖出的实际操作，二者等同，你直接调用 Jupiter API 接口即可实现（或者 OKX 交易接口，亦可）。

这个理论上并不难，你打开 Jupiter 官方文档，照抄代码，基本就能实现（建议 JS 来实现，不要选 Python）。

当然了，等到你实际要开始码代码测试实际交易流程的话，就会发现这里面坑也不少。

比如如何选择合适的优先费用、滑点设置，如何平衡交易上链速度和优先费用，如何平衡交易成功率和滑点高低等。

好在，你有各路 AI 大神的帮助，想必解决起来也不会太麻烦。

4️⃣ 实时监控 & 止盈止损

当你成功买入之后，就需要实时监控代币的各项信息（最重要的是价格）。

因为，这里就涉及到最核心的卖出环节了，也就是何时止盈，何时止损。

盈亏就在此一举，岂能马虎了事？

如果你是依靠纯链上量价信息，那简单一些。使用前面提到的 K 线 API，实时分析OHLCV 数据，基本足够做出止盈止损判断了。

鉴于链上 meme 的特性，建议不要照搬传统金融领域的止损方法，不然你会发现卖出的太早，错过未来涨幅（因为波动剧烈，止损会多次被误触发）。

个人的想法，供参考：

1、整数市值点位部分止盈（参考我之前的文章：meme 代币死亡搁浅区）
2、高点回撤特定比例止盈（比如最高点回撤 35% 止盈一半）
3、最大持仓时长止盈（代币买入持仓超过 3 小时，止盈 80%）

可以根据你自己的风格，进行具体参数调整。

基本上，这 5 个步骤，已经可以实现一个相对粗糙但完整的量化交易框架了。

当你成功跑通流程、写好框架，后面就可以利用同一套框架，来测试不同的交易策略。比如：

▪️ Smart Money 跟单策略
▪️ 交易量爆发策略
▪️ pump fun 彩票流策略

给不同的策略，分配固定数量的 SOL，然后就它们自动运行。你要做的，就是监控不同策略的 PnL 数据，然后再不断调整参数即可。

逻辑上，大体就是如此了。

希望对你有所帮助。