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四个AI模拟交易机器人基于Jev竞速。

金融与交易0.98次选分类: Agent 决策漏斗常开常闭
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年9月26日,不是本站运行记录。运行步骤和作者声称的效果仍需核验。

这是什么

beebots的一个分支,四个模拟交易机器人(Tortoise、Coyote、Roadrunner、Hawk)基于Jev竞速。面向在安全模拟环境中探索AI驱动交易决策的开发者。

它怎么用 Jev

每个tick,实时市场状态以是/否问题发送给Jev(例如“现在买入SOL?”)。回答“是”即触发订单。Hawk使用Jev生成完整交易计划。结果直接在代码中用于执行模拟交易。

用到的原语:choice

值得抄的做法

将Jev作为交易动作的二元决策预言机,由代码强制执行物理限制。

怎么试

docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.build.yml up -d --build

去 GitHub 看

开始使用 Jev:API key 与第一个请求 →

README 片段的模型判断

项目信号使用仓库元信息、已有摘要与 README 前 700 个字符;没有通读完整项目。“未检出”仅表示这些材料中未检出,并不证明项目没有该能力。这里保留原始判断与实际记录的模型、日期,不是源码审计或运行验收。

模型与判定日期

收录门禁
jev-1.13.0
项目信号
jev-1.13.0
项目分类
jev-1.13.0
模式标签
jev-1.13.0

证据

这些信号只读取仓库元信息、已有摘要与清理后的 README 前 700 字符。≥ 0.60 表示片段中有提及,≤ 0.40 表示未检出,中间为未判定;都不是源码审查或运行结果。「可运行工具」题排除了研究实验,「推荐」题筛的是学习案例 Top 10,不是内容质量合格与否。

  • Jev 是项目的核心在材料中检出0.93
  • 展示了 System One 用法在材料中检出0.89
  • 写了怎么处理不确定片段中未检出0.06
  • 给出了实测数字片段中未检出0.05
  • 是能跑起来的工具在材料中检出0.71
  • 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.49
  • 是模型本身的复刻片段中未检出0.05
  • 解决的问题够普遍(0–2)按 0–2 打分0.28 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.98
信号
Jev 是项目的核心0.93展示了 System One 用法0.89写了怎么处理不确定0.06给出了实测数字0.05是能跑起来的工具0.71学习案例 Top 10 候选信号0.49是模型本身的复刻0.0500.51解决的问题够普遍(0–2)0.28 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
漏斗0.87常开常闭0.86问卷0.42恒温器0.23取景框0.2200.51

无判定区(0.40–0.60)

各阶段的 Jev 模型与判定日期见上方记录。简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年9月26日 读 README 写成。