MilesDeutscher

GARCH 模型是實際量化分析師每天使用的最強大的交易框架之一。
我最近的文章精確說明了我如何使用 Claude Code 來自動化這套 GARCH 量化交易策略。
以下是它背後完整的架構：包含真實數字，以及我如何讓 Claude 為我建立它：
GARCH 實際上衡量什麼
這是一個得獎無數的計算方法，最早由 Robert F. Engle 在 2003 年以「ARCH」的形式提出，之後由他的學生 Tim Bollerslev 擴展成 GARCH 模型；至今，量化交易台仍在運行它。
整體重點在於：市場波動並非隨機。它是可預測的。GARCH 就是用來衡量與預測波動的方法。
計算方式（只有 3 個輸入）
GARCH 會把明天的波動率預測值計算為下列三者之和：
→ 基礎層級變動：每個資產都帶有一個基準波動量，通常不會真的改變。比特幣的基準高於 S&P 的，始終如此。
→ 昨日的衝擊：市場在上一個交易時段實際衝了多大？
→ 昨日的波動率水位：在那次移動發生之前，波動率已經處在哪個位置？
把這三項加總，你就得到明天的「暴力分數」。
回測資料中的真實例子
在典型的一天，$BTC 發生「暴力走勢」的機率大約是 10%。
在像 FTX 崩潰這樣的衝擊之後的隔天，這個機率會增加到大約 30%。
截至撰寫時，Nasdaq 的暴力分數以年化 30

wtf 什麼是圖表？
循環工程（Loop engineering）已經「死了」，我們正在進入圖工程（graph engineering）的時代。
我建立了一個提示（prompting）框架：只要你把它送到 Claude Code，它就會教你圖工程的基礎。
基於 @IntuitMachine 那篇驚人的深度剖析文章。

在 2026 年用 AI 賺錢的最簡單方法：
1. 審查你每天做的每一項任務
2. 找出你最主要的 1-2 個痛點
3. 圍繞這些痛點建立 AI 自動化
4. 創作有機內容，記錄這個流程
5. 围繞已被驗證的需求打造一個方案
別把它想得太複雜。

這個 Hermes 工作流程已經徹底改變了遊戲規則。
字面意思上，人人都應該把這個設起來：
將 Granola 連接到 Hermes Agent。
這會把 Hermes agent 變成你的個人知識庫——內容涵蓋你所有的會議、筆記，甚至是那些毫無章法的腦內傾倒。
如果你不熟悉，Granola 是一款 AI 工具，會在每一次通話的背景運作，並自動轉錄與整理重點。
把它連到 Hermes 之後，這些資料會直接進入你 agent 的記憶中，不需要任何手動歸檔。
你甚至不需要在團隊會議中才用得上。
我會真的只開一場自己的一對一 Google Meet，讓 Granola 跑著，然後把我腦子裡想到的事情講上 30 分鐘。
整段腦內傾倒都會變成可搜尋的脈絡，Hermes 可以從中永久提取（甚至還能據此建立技能）。
要開始使用：安裝 Granola，並在通話期間讓它保持運作。接著，只要告訴 Hermes 掃描你的 Granola 帳戶，並把每一場會議都匯入到它的記憶中。
一旦連接完成，你就可以開始問像是：
→「上週跟 [client] 的通話中，我們到底做了哪些決定？」
→「在我最近的會議中，有哪些反覆出現的阻礙即將到來？」
用法與可能性無窮無盡。
- 為你的團隊建立公司知識庫
- 為其他 AI 工具建立技能（例如 Claude）
- 根據筆記/會議建立標準作業程序（SOP）
投資報酬率超高的設

Robinhood 的全新 Agentic 交易 MCP 目前已正式上線。
在 60 秒內，你就能將它設定完成，讓 AI 代理在你的授權下進行自主交易。
這毫無疑問，是任何人開始進行 AI 交易最容易的方法。
以下是開始的方法（你會想把這篇收藏起來）：
步驟 1：選擇你的 AI 平台
Robinhood 的 Trading MCP 可與 Claude Code、Claude Desktop、ChatGPT、Codex、Cursor、Grok 等配合使用。
選擇你偏好的交易整合工具（我喜歡 Claude）。
步驟 2：連接它
針對 Claude Code，在你的終端機執行：
" claude mcp add robinhood-trading --transport http "
接著輸入 /mcp，選擇 robinhood-trading，並完成驗證。
針對 Claude Desktop：Settings → Connectors → Add custom connector → 貼上 MCP 連結。
針對 ChatGPT：開啟開發者模式，Settings → Apps → Create app → 貼上連結。
步驟 3：開啟你的 Agentic 帳戶
完成驗證後，Robinhood 會自動開啟針對專用 Agentic 帳戶的入門流程。你的代理只能在這個帳戶內進行交易，不能動用你

這是你唯一需要掌握的 loop（迴圈）工程帖子。
如果你還是在面對 /loop 時覺得壓力很大——你會想要把這篇存下來。
老實說，提示工程已經死了。你唯一的重點應該是掌握 loop（迴圈）工程。
以下是整個框架，逐步拆解：
舊方式 vs 新方式的提示
舊方式：你下指令 → AI 回應 → 你檢查 → 你再重提 → 重複。
新方式：你只定義一次目標。AI 先嘗試一些作法，檢查自己的成果，修正錯誤，再嘗試一次，並把自己標記為完成。
這之所以現在才行得通，是因為 Fable 5 和 GPT-5.6 Sol 真的聰明到能自我修正。
loop（迴圈）工程最重要的 2 個指令
→ /goal：任務。你想要達成的目標，以及何時算完成的精確條件。
→ /loop：間隔。你希望這個任務重複多久一次（每分鐘、每小時、每天）。
內迴圈 vs 外迴圈（大多數人會忽略這點）
內迴圈：一個任務，在內部執行。
例子：「像 $5K 顧問一樣審計我的網站。列出 10 個問題，包含嚴重性、位置與修正方式。12 回合後停止。」- 一個任務，會在完成前持續自我修正。
外迴圈：依排程在固定時間反覆執行的工作。
例子：每天掃描競品頻道、在 X 上監控你的利基領域——這些會無限期運行，並在每個循環中自我改進。
這就是 loop（迴圈）工程最精簡的基礎；如果你完全

在 2026 年用 AI 賺到真正的現金收入，最好的方式並不是做產品或 SaaS。
坦白說，這些市場對一般人來說競爭實在太激烈了，根本很難切入。
但有一條幾乎人人都能開始的 AI 收入路徑——而且我對它非常看好：
我跟每一位創業者聊，他們都想削減人力編制；但大多數人根本不知道怎麼做。
就連我爸，做生意已經 15+ 年了，現在仍然所有事情都得靠人工處理。
能為真正的線下實體本地商家引入並架設基本 AI 系統的人，手上等於拿著現金印鈔機。
這種顧問型的到場現場服務幾乎沒有競爭，而且既然 AI 還在早期，幾乎任何人都能成為專家。
遊戲規則如下：
1. 成為某一類型商業的「AI 人」
聚焦在某個特定產業的一個工作流程。
例如：成為專精於針對追蹤外聯的 AI agent 的人，或是醫生診所的接待 agent 等。
重點是：你的護城河在於你在某一件事上成為真正的專家。
2. 鎖定正確的目標客戶
跳過 Amazon 或 Google 這種大型企業；因為他們本身就有內部的 AI 系統。
改而去推銷給在地律師事務所、不動產公司、行銷代理商、會計師，等等。
要能親自到場、形象得體，並把你的提案準備好（簡報/展示）。
只要爭取他們的 10 分鐘時間就好。
3. 分 3 個階段收費
→ 稽核費：診斷他們的問題
→ 方案費：打造並部署系統
→ 顧問留任費：長期維護與更新
我真的相信，這個模式對那些飢渴、在

在 2026 年及之後：軟實力 > 硬實力。
AI 已將多數硬實力商品化。
作為一個經營 35+ 人企業的人，這些是我比以往更看重、希望看到的軟實力：
• 領導力
• 說服力
• 人員管理
• 壓力下的決策能力
• 人脈拓展
• 故事敘事
• 個人品牌/聲譽
• 自律與一致性
• 情緒智商
• 創意品味
• 願景
• 適應能力
• 策略思維
• 風險承受度與信念
• 招聘與人才評估

人們在學習 AI 的過程上過度複雜化，卻毫無理由。
如果你想精通 AI，只要做這一件事：
照常過你的一天（線上購物、試算表、電子郵件——不管你本來就在做什麼），然後整天把一個 Claude Code 或 Codex 分頁開在另一台螢幕上。
接著，把它當成能存取你整台電腦的個人助理來用。
在你做任何電腦任務之前，都先交辦給 Claude/Codex。
線上購物？叫它幫你找優惠券代碼，以及你正在買的東西有哪些更便宜的替代品。
做研究？問 Codex 它可以怎麼幫你。
檔案不見了？（這件事真的就發生在我前幾天。）直接叫 Claude 幫你找。
就這樣。這就是整套系統。
說真的，只要把 AI 用在你的日常生活中，你就會學到提示工程、上下文工程、代理式管理等。
你不需要看一百支影片教你怎麼學 AI。
你只需要真的去用它，而最棒的是，這些工具好到可以帶你完成整個流程。
我認識的幾乎所有 AI 原生的人，都是走這條路。

成長很困難。
多數人會逃避它。
相反，正面迎向它。

這其實太瘋了。
Robinhood 區塊鏈（$HOOD ）剛剛在 24 小時內把 Base 和 Ethereum 翻了上去，拿下 DEX 交易量第 2 名。
這是我在一段時間以來看過最活躍的「前線」。
我本人正在丟幾支標的並進行 DCA，把資金投入 Robinhood 區塊鏈上的一些頂級專案（不一定是高信心，但想在這波動能如果持續的情況下，抓住上行情況）。