@torquant · X

building Torquant. you build and backtest trading/investment strategies using only natural languange

策引 — 全球市场技术分析工具，可以创建多个市场的模拟组合并做深度回测分析。同时正在开发 AI Agent 功能，可帮助用户使用大模型自动生成基于不同交易策略的模拟组合。

u/person-person12 · Reddit

The honest reality: Building more SaaS features can do more harm than good Nine months ago, my SaaS was called WealthLearn . At the time we had built Market Research, Backtesting, AI Tools, TradingView Indicators, Portfolio Analysis, Broker Connections, Automation, Education, and even a separate Futures Application for MacOS/Windows. The problem was that every time I explained the company, I had to list all of those things. Our team understood how everything connected b

@Cryptohord7 · X

every crypto trade used to live in a different tab. so i built one workspace for all of them. spot. perps. delta neutral. notes. weekly reviews. built solo with claude code.

@joeblau · X

@TradeWize1 · X

Building TradeWize — a risk-free platform to learn investing and trading. Start free on the investing track, then level up to charts, options and futures in a virtual-coin simulator. No real money involved. →

@Candyhuntxyz · X

@FlateAI · X

We've just launched!

@Nightraktai · X

Built a fintech startup without writing a single line of code 🤯 — join the waitlist. #nightrak #solofounder #buildinpublic #startup #fintech #stocks #agenticai #algotrading #quanttrading #agentictrading #vibecoding #nocode #startuplife

@sreebuildss · X

u/dodqy · Reddit

Trading Practice Platform I’ve always found it difficult to get meaningful practice outside of market hours, so I built a browser-based replay platform to solve that problem. You choose a stock or ETF, time of day, and up to three indicators, and it randomly loads a historical trading session from the past six months. The goal is to practice taking trades as if they were happening live. It includes: Basic and advanced TP/SL management AI trade reviews with a performance score after each

@onehopeA9 · X

用 DAPPOS @dappOS_com 做了一个加密货币缠论分析网站，也是我一直想做没时间做的！ 来看看缠论三买的威力： 不是不会写代码。 我自己是程序员，真要硬写当然能写。 但问题是：没时间。🤡 做交易的人都懂，真正消耗人的不是“看一根 K 线”，而是把一堆信息拼起来： K 线结构。 缠论笔、中枢。 一买二买三买。 一卖二卖三卖。 资金费率。 持仓量变化。 成交量异动。 市场舆情。 这些模块涉及太多方面，写得出来，但太费时间。 所以我一直想做一个自己的交易雷达： 接币安历史数据。 用 TradingView 展示 K 线。 自动画缠论结构。 标注买卖点。 再把资金费率、持仓量、成交量和币安广场热度放进去。 想法很清楚。 但一直躺在 TODO 里。 最近用 xbubble 的 Coding 功能试了一下，直接把需求丢进去： “做一个加密货币缠论分析网站，接入币安一年历史数据，用 TradingView 展示 K 线，自动画笔、中枢、一买二买三买、一卖二卖三卖，增加异动分析和币安广场舆情热度。” 它真给我生成了一个能跑的原型。 这次最戳我的不是“AI 会写代码”。 而是 xBubble 把最消耗时间的工程杂活压短了。 以前我自己做： ❌ 搭项目结构 ❌ 爬数据源和图表库 ❌ 写 K 线处理 ❌ 写缠论结构识别 ❌ 做前端交互 ❌ 部署、改样式、修细节 一圈下来，核心想法还没验证，人先累了。 现在变成： ✅ 先描述业务目标 ✅ 让 xBubble 生成可运行原型 ✅ 我再校验规则、调整逻辑、优化体验 ✅ 把时间花在交易理解和产品迭代上 这对程序员其实很有价值。 因为程序员最缺的不是能力，而是时间和注意力。 我这个原型现在大概有几块： 第一，TradingView K 线主图。 用币安数据展示行情，再叠加缠论结构。 第二，笔和中枢。 把原本需要手动盯的结构，先自动画出来。 第三，买卖点雷达。 一买、二买、三买，一卖、二卖、三卖，先帮我筛可能的位置。 第四，异动面板。 资金费率、持仓量、成交量变化，和 K 线结构一起看。 第五，舆情热度。 把币安广场讨论热度也拉进来，看看市场情绪是不是和盘面互相印证。 你可以理解成： 我不是让 AI 替我交易。 我是让 AI 帮我做一个交易前的信息雷达。 我觉得 xBubble 和普通 AI