Johnny·PraxeoSys

Johnny — 在构建 PraxeoSys

独立构建者：把制度经济学的判断写成可证伪的假设，用代码和 Agent 工具检验，再决定要不要做成一笔有仓位的交易——过程公开写下来。

$ agent.status --as-of 2026-10-15

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The Loop

四种身份，一个流程。不是并列的标签，而是同一个认知闭环的先后环节。

从对市场的经济学解读出发——一个定价偏差、一次结构性变化、一种行为模式。当前的交易假设刻意保守，而且不是这篇笔记：在写到 2026-09 的回测里，加密趋势做多远好于做空，BTC 单笔期望从 +3.35R 降到 2021-08 之后的 +0.93R。这里链到的是一篇关于商号的制度经济学阅读。

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Proof

公开的构建记录。这里不公布交易业绩。

GitHub 活跃度
公开贡献34
活跃周数3

只计公开仓库、近 12 个月。私有仓库不在其中。

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Projects

只展示已上线、可演示的项目。

01重点

Hyperliquid BTC 量化交易系统

带硬性熔断机制的 BTC 永续合约波段交易系统，用一小笔验证性资金起步。

实盘测试发现的执行层 bug
5
形成期样本中的暴跌前兆指标
15
单笔风险上限
2%
问题
主观交易不可复制、没有审计轨迹；做系统化交易，既需要一个对「能不能预测」诚实的策略，也需要人单靠自己提供不了的执行纪律。
方法
基于 Freqtrade + Smart Money Concepts 策略层，用 Coinglass 订单流数据（资金费率、持仓量、清算位）做辅助 sidecar。执行循环内置三道独立熔断；仓位随结构确认金字塔式加仓、止损棘轮上移，止盈按5因子结构反转评分分级减仓。
结果
5 个执行层 bug 只有实盘 dry-run 才发现（代码审查看不出来），其中 2 个曾静默破坏风险预算计算，均已修复。15 个预注册的暴跌前兆指标里，有 2 个技术上过了门槛；在形成期样本里，经过基准率和独立性检验后没有一个站得住（2022 年起的样本外时段还没跑）。
FreqtradePythonDockerCoinglass API
02

Trade Agent 外贸获客自动化

自动发现、评分并生成多语言开发信的 B2B 外贸获客流水线。

问题
人工逐个搜索海外企业名录、手写开发信、逐条跟进——这套流程规模上不去。
方法
Python 流水线：Serper Maps API 发现线索 → 爬虫 + DeepSeek 评分做情报补全 → AI 生成目标市场语言的邮件/WhatsApp/LinkedIn 草稿 → 微信推送人工审批 → autopilot 模式对高置信度草稿自动发送、低置信度转人工。以 Docker 打包部署。
结果
192 条线索全流程处理，AI 平均评分 6.37/10，单条线索 API 成本约 $0.006。回复率和退信率尚未测量。
PythonFastAPIDeepSeek APISerper APIPlaywrightDockerSQLite
03

潮钓 TideHook

撮合海钓船家与钓友的微信小程序平台。

问题
海钓出海全靠电话和熟人介绍，钓友订船前既比不了价，也看不到真实评价。
方法
独立完成全栈搭建：UniApp/Vue3 小程序前端 + Supabase 后端（行级权限做零信任数据隔离），钓友/船家/导钓三种角色体系，带已读回执的即时聊天，以及基于60种鱼类图鉴的 AI 拍照识鱼功能。
结果
三种角色的10+核心模块全部独立交付；实名认证和小程序内支付已设计到位，只差企业营业执照才能申请微信支付商户号。
UniAppVue 3SupabasePostgreSQL RLSWeChat Mini Program
04

Markdown 知识库

以 GitHub 为中心、纯 Markdown 的个人知识库，用 Claude Code 当图书管理员自动归档。

问题
个人知识（AI 对话记录、文章、书籍、视频转写）散落在各种工具里，没有一个持久、可检索、不被厂商锁定的归宿——手动整理这些内容，量一大基本都半途而废。
方法
一套零自研工具的流水线：现成的转换器把任意来源统一转成 Markdown 扔进 inbox/，再由 Claude Code 当图书管理员——按来源 ID 查重、按类型路由进结构化目录、补全 frontmatter、建立双向链接、更新 Dataview 动态索引，整套流程由一份成文规则约束，而不是临场判断。
结果
端到端支持 4 种来源类型（AI 对话导出、网页文章、书籍/长文档、视频转写）；接入新来源只需 2 步（加一个转换脚本、加一行路由规则），核心结构零改动。敏感信息扫描跑两道——归档时一次，push 时 GitHub Actions 的 gitleaks 再扫一次——才允许内容进远端仓库。
MarkdownObsidianClaude CodeGitHub ActionsDataviewgitleaks
05

BTC 交易分析 Agent

每日 BTC 盘面分析 Agent，ETH 和 SOL 作上下文：只分析、没有下单权限。预测只追加，并由脚本打分。每日运行在 Codex CLI 上。

问题
主观分析会漂移：预测从不打分，复盘靠记忆。我想要一套每个判断都能事后对照结果的流程，并且让机器在结构上就没法替我下单。
方法
纯标准库的 Python 采集器抓取公开交易所数据——趋势与技术指标、成交量分布、现货和合约 CVD、持仓量、资金费率、仅作辅助的订单簿深度，以及一份估算的清算分布。自检门决定这份数据能不能下结论。自 2026-09-28 起，日报由 Codex CLI 来写：先写多空两边，再写可证伪的 24 小时和 7 日情景。预测只追加。同一天起，评分写进单独的文件，过去的预测不再被改写。它不下单，也不提供个性化建议。
结果
截至 2026-10-15，日志里有 40 条预测：24 小时 20 条、7 日 20 条，其中 4 条是当日补充，不进入主样本。主样本里，24 小时预测 16 条全部终评，方向命中 9/16（56%），始终判断为震荡的基线是 10/16（62.5%）。7 日预测 16 条里 13 条终评（3 条缺数据），方向命中 4/13（31%），基线是 7/13（54%）。这些预测目前还没有超过这条基线。Brier 分数还算不出来（n=0），因为较早的记录里没有概率。方法论 v1.4，评分 v2.0。
PythonCodex CLIGit
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Research

记录假设、市场结构观察与诚实复盘的数字花园。

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Now

我现在正在专注的事。

专注
搭建每日运行的 BTC/ETH/SOL 波段分析 Agent：只分析、没有下单权限，预测只追加进记录并由脚本打分。同时维护一套放在零信任访问之后的个人看板。
在研究
加密市场的趋势跟随优势是不是在衰减。在写到 2026-09 的回测里，一个简单 BTC 突破系统的单笔期望从全样本的 +3.35R 降到 2021-08 之后的 +0.93R；币种铺得越多，组合反而越差。
在观察
把现货 ETF 资金流当作价格变动的独立核对。截至 2026-09-25，数据管道已经搭好，但还没有接上实际的数据 key，所以目前只是待检验的假设，不是信号。

最后更新: 2026年10月19日

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