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基金套利，跟着AI学轮动策略

静听烟雨任平生 静听烟雨任平生

这几天我每天忙着改错，半自动交易小组的活跃分子每天都能找出Bug，程序只有用起来才能发现更多的问题。感谢发现问题的群友
我发现全家桶不少人是被我忽悠过来的，就像无敌说的我文章“举重若轻”，我发现"半自动交易小组"里的群友分为几类：
1）懂编程，自己完全能搞得定，能看得懂逻辑，能让AI改代码；
2）不懂编程，会一点基本的计算机知识，能在AI的帮助下，把程序跑起来；
3）不懂编程，不懂计算机，原本期望这就是成熟的程序，那确实上来就用我的“半成品”程序会很吃力。
4）太忙，根本没有下载我的程序
我编写这个程序的初衷，就是希望在一个界面上能看到所有自己感兴趣的LOG基金的折价机会，然后“半自动”操作，免得看手机上微信调试群消息，不停滚动，又有很多群，看得我老眼昏花，跟不上节奏。
插播--今天发了第二篇文章，是美股套利的，仅仅提供信息，风险自担
我的计划是分三步走。
第一步：静态估值
先把“静态估值”做的和无敌网页的“官方估值”一模一样，这是整个估值套利的基础。目前跟踪一个多星期，基本OK。但是，如果遇到节假日，估计还会出错。另外就是程序的健壮性不强，昨天早上就是没有读取到官方的人民币中间价，程序就趴窝了，逼得我感觉优化完善。
这两天我已经把全家桶里面所有的七类基金都纳入了监控，这是今天上午我刚刚的截图，基本和无敌palmmicro网页的完全吻合
这是黄金和原油类的：
这个是华宝油气类+美国消费+标普生物类的：
这个是标普500和纳斯达克100指数：
同时，提供了历史净值和估值的对比，一旦出了错，能很快发现是哪一个部分的数据有问题。其实没有啥技术难度，我就是把无敌的算法从Excel搬到了Python。
第二步 提高"实时交易"的便利性
我之前都是用手机APP操作，IB和银河/华宝/同花顺，来回切换，晕乎乎的。最关键的是，美股夜盘的流动性不行，调试群的信息等我看到了之后，再去操作，有时候根本卖不到这个价位。
所以，我搞了一个“沙盘”界面，能实时显示当前LOF价格和美股夜盘价格，可以根据自己的"期望"，去调整下单的价格，也就是提前挂单，页面上自动能计算出来这个挂单的实时估值和溢价率是多少，这样更加灵活一些，避免和只参考调试群，人太多了，会拥挤
第三步，轮动交易
轮动交易A股跟踪纳斯达克100指数的QDII基金 这是上个月底无敌发表的文章，我现在的行动至少要比无敌滞后半个月，才能有时间去研读他的文章，消化吸收，才有可能给我的程序锦上添花。所以，我不是“卷王”啊，我就是笨笨地跟着无敌，逆水行舟，不进则退，只有天天苦读，才能跟上他的步伐
我这两天一方面继续Debug改错另一方面开始尝试增加ETF“轮动”的功能。无敌在群里说他也没有试验过，那我就先把理论上的给落地，再看看有没有交易的可能性。
下一步：加大AI编程
在这个想法的基础上，结合"半自动交易小组"里面有不少小白或者和我一样的半瓶子醋，我准备开始带着这些小白一起学习用AI来优化我这套“基金套利”的程序，实现“轮动交易”功能。
再次插播广告：
1）鼓励读者和无敌用户群的群友，加入无敌更多的调试群。凡是给无敌送一颗龙珠“新加入” 他的调试群 （注意是从此刻之后新加入的）+ 给我一颗龙珠，我将愿意花时间来带着大家一起实现这个无敌这个“轮动”的新功能。
这个和我上面截图的主程序没有任何关系，也就是不赠送目前的程序代码，和之前文章说的七颗龙珠进全家桶没有关系。
2）之前已经在"半自动交易小组"的不用再给我龙珠了，我直接帮助有兴趣的群友来一起手把手学会使用AI编写、调试这个“轮动”新功能；

我上午已经开始安装Gemini命令行工具，听说这个完全免费，可以使用Gemini 3 Flash，每分钟60次，每天1000次的调用。
网上很多参考资料，我也是照的做的，简单记录一下。
1）先下载Node.js；
2）命令行安装Gemini-cli：npm install -g @google/gemini-cli
3）初始化：gemini init ，最新版本0.38.1
4）认证：

这里又遇到了认证失败，试图连接 Google 的鉴权服务器（oauth2.googleapis.com）来验证你的身份，但连接超时或失败了。我上个与安装Antigravity就是卡在这里。
我查了资料，在大陆Google 的服务（包括 API 和鉴权服务）是无法直接访问的。

    方法一：直接在 VS Code 设置中配置代理（推荐）

    先获取你的代理端口，找到 HTTP 或 SOCKS5 的本地监听端口（Local Port）。通常是 7890 (Clash), 1080, 10808 (v2ray) 等。

    然后在 VS Code 中设置：在 VS Code 中按下 Ctrl + , 打开设置 (Settings)。在搜索框输入 proxy。找到 Http: Proxy 选项。填入你的代理地址。格式通常为：http://127.0.0.1:端口号。


      同时，Http: Proxy Support 设置为 override（默认通常就是 override）。Http: Proxy Authorization 留空即可。

      重启 VS Code

      方法二：设置系统环境变量

      在 Windows 搜索栏输入“编辑系统环境变量”。点击“环境变量”。在“用户变量”部分，新建两个变量：
      • 变量名: HTTP_PROXY，变量值: http://127.0.0.1:7890 (换成我们自己的端口)
      • 变量名: HTTPS_PROXY，变量值: http://127.0.0.1:7890

      保存后，重启电脑

      结果很顺利，成功了。

      在VS CODE里面先安装这个插件：

      和成功地可以在 VS CODE里面使用Gemini CLI 命令行，免费的啊，对于我们初学者，足够了
      我也是第一次用，Gemini在干什么，它已经自动在读取我编的套利程序的说明文档了啊，要给我生成新的“技能SKILL”，这个牛逼啊！
      最后出来上面这一大段，我截图发给豆包，翻译：

      ✨ 我已经为 CodexLOFarb 项目初始化、填充并安装了 codex-lofarb-helper 技能。我已更新了 SKILL.md 文件，补充了系统详情，添加了架构参考文档和服务检查脚本，并将其安装到了工作区作用域中。请在你的 Gemini CLI 会话中运行 /skills reload 和 /skills list 来完成安装。

      任务完成：my-ai 技能已初始化

      • 技能名称：codex-lofarb-helper
      • 安装位置：.gemini/skills/codex-lofarb-helper
      • 功能能力：
        • 系统架构与模块映射说明
        • 核心估值算法讲解
        • 资金添加与故障排查工作流指南
        • 诊断脚本：my-ai/scripts/check_services.py

      下一步操作：

      1. 运行 /skills reload 启用该技能。
      2. 运行 /skills list 确认 codex-lofarb-helper 已激活。
      3. 现在你可以向我提问，例如：“期货校准的工作原理是什么？” 或 “检查 LOF 服务是否正在运行。”
      -----------------------------------------
      豆包还贴心送上：

      💡 补充说明

      • 文中的 Gemini CLI 指的是谷歌 Gemini 的命令行交互工具，这里的/skills 是它的内置指令集，用于管理扩展技能。这个技能是为 CodexLOFarb 项目（大概率是一个和 LOF 基金套利相关的量化 / 金融项目）定制的，所以它的功能都围绕项目架构、算法、运维排查展开。

      • 命令行中的 .gemini/skills/ 是 Gemini CLI 存放自定义技能的默认路径，check_services.py 则是一个用于后台服务健康检查的 Python 脚本。

      看上去挺厉害的啊，我要摸索一下。

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