為 BlaveClaw 用戶整理的量化交易概念與教學。
Type A、B 還是 C？一個選擇策略類型的決策樹，以及跟 Agent 說話前要準備什麼。
Agent 能做什麼、需要哪些資訊，以及如何把策略想法說清楚到可以產出可用的程式碼。
如何安全地建立 API 金鑰、要開啟哪些權限，以及每個支援交易所的精確變數名稱。
Agent 如何部署策略——它設定了什麼（MODE、portfolio_config、cron）、Bootstrap 怎麼運作，以及怎麼跟它說。
Telegram 通知、記錄檔案、state.json，以及如何診斷常見的異常情況。
量化策略的最小單位——訊號、部位、成交的差別，下一根開盤執行的原因，以及三種常見訊號型態。
Sharpe、Sortino、Omega Ratio、最大回撤——各指標代表什麼，以及回測最常見的五個錯誤。
為什麼峰值參數在撒謊、高原選擇法如何產生穩健策略，以及五個策略過擬合的訊號。
BlaveClaw 如何根據已實現波動度調整部位大小、背後的公式，以及如何為你的策略校準 target_vol 和 vol_cap。
為什麼原始值難以設門檻、滾動 Z-score 如何運作，以及哪些 Blave Alpha 指標已經為你完成標準化。
