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如何跟 BlaveClaw Agent 下指令

Agent 是量化交易 AI，不是聊天機器人。給它資訊，而不是問它問題。

Agent 實際上能做什麼

BlaveClaw Agent 運行在你的專屬伺服器上，透過 Telegram 回應。它能做的事情有：

• 根據你的描述寫策略程式碼
• 跑回測並顯示結果（Sharpe、MDD、資金曲線圖）
• 掃描參數組合，找出穩健的設定
• 從 Blave API 抓取即時市場資料（指標、K 線、Alpha 訊號）
• 把策略部署上線並設定定時執行
• 查詢你的交易所帳戶（餘額、未平倉部位）

它不會做的事：保證策略表現、提供財務建議、或在對話中直接執行交易（交易只發生在已部署的定時策略裡）。

最有用的是告訴它什麼

Agent 可以處理模糊的描述，但清楚的輸入能更快得到更好的輸出。最基本的有效描述包含：

一個效果不錯的例子：

幫我寫一個 BTCUSDT 1h 的策略，用 SMA 交叉訊號，
用合約，從 2022 年回測。

Agent 會補齊剩下的細節：選合理的預設參數、設定熱身期、跑回測、顯示結果。你再根據結果迭代。

使用 Blave Alpha 指標

如果你想用 Blave 的獨家指標（多空力道、籌碼集中度、巨鯨警報等），直接說名字就好。Agent 知道怎麼抓取和使用它們：

"用多空力道（Taker Intensity）24h 做門檻策略，BTCUSDT 5min"

"用籌碼集中度過濾，只有 HC 為正時才進場"

"結合 SMA 訊號和巨鯨警報，兩個都看好才做多"

請 Agent 做參數掃描

Agent 寫完策略並跑完第一次回測之後，可以請它掃描參數。這比使用預設值找到更穩健的組合：

"幫我掃描 SMA fast 和 slow 的參數"

"掃描進場門檻和出場門檻"

Agent 會跑 grid search、產出 Sharpe 熱力圖，並從高原區域（不只是單一峰值）推薦參數。

迭代策略

不需要一次說對。常見的迭代方式：

• 看到回測之後：「最大回撤太大，加一個波動過濾？」或「Sharpe 偏低，換個訊號試試」
• 參數掃描之後：「用這組參數重新跑完整回測」
• 確認結果之後：「好，我想部署到 Binance 合約」

部署前 Agent 一定會問的問題

不管你說了什麼（「試試看上線」、「部署它」），Agent 在部署實盤策略之前都會要求明確確認，它一定會問：

1. 你確定要上線嗎？——你必須回覆 YES
2. 現貨還是合約/永續？
3. 要對齊當前部位嗎？（第一次執行時是否要先平掉不符合訊號的倉位）
4. 配置多少資金（account_value）和你的風險承受度（target_vol_pct）

這是刻意設計的。上線實盤有真實的財務後果——確認步驟是為了避免錯誤操作。

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