背景：Backpack 交易所自带网格机器人，但没有止盈、止损、自动轮换，更没有组合级风控——开起来就是裸奔。
于是我让 AI 全流程开发了一个自治层，跑在原生网格机器人之上，9/30 起实盘运行：
做什么
- 每 15 分钟自动巡检：读取所有网格账本/持仓/权益，按规则决策
- 自动轮换：止盈 +10%、止损 -6%、价格出界、临近强背景：Backpack 交易所自带网格机器人，但没有止盈、止损、自动轮换，更没有组合级风控——开起来就是裸奔。
于是我让 AI 全流程开发了一个自治层，跑在原生网格机器人之上，9/30 起实盘运行：
做什么
- 每 15 分钟自动巡检：读取所有网格账本/持仓/权益，按规则决策
- 自动轮换：止盈 +10%、止损 -6%、价格出界、临近强平 → 平仓并重新选币开新格
- 选币引擎：全市场 USDC 永续按"震荡适配度"评分（双窗 chop × 流动性 − 趋势 − 资金费），低分宁可空仓
- 风控四层：交易所侧原生兜底止损、组合风险预算（≤ 权益 80%）、回撤熔断（ 40% 预警 / 80% 全停）、write-ahead 意图账本
实盘 3 天
工程上几个值得一提的点
- 不用 API key：整个系统走网页会话鉴权接口（浏览器上下文 fetch ），密钥面为零
- 两段式执行：风险退出立即执行，开新格等重观察后再规划——止损永不被选币耗时阻塞
- write-ahead 意图账本：每个交易所写操作前先持久化意图，断电/断网/响应丢失都可恢复
- 8 轮 AI 对抗审查：把代码交给另一个 AI 专门找茬，修了 25+ 个真实缺陷（数据缺失当零价格、并发状态覆盖、平仓失败仍开新仓……），沉淀 107 个回归用例
代码开源： https://github.com/terryso/backpack-grid
⚠️ 个人实盘实验记录，不构成投资建议；+10.6% 里含行情贡献，样本还小，欢迎拍砖。平 → 平仓并重新选币开新格
- 选币引擎：全市场 USDC 永续按"震荡适配度"评分（双窗 chop × 流动性 − 趋势 − 资金费），低分宁可空仓
- 风控四层：交易所侧原生兜底止损、组合风险预算（≤ 权益 80%）、回撤熔断（ 40% 预警 / 80% 全停）、write-ahead 意图账本
实盘 3 天
工程上几个值得一提的点
- 不用 API key：整个系统走网页会话鉴权接口（浏览器上下文 fetch ），密钥面为零
- 两段式执行：风险退出立即执行，开新格等重观察后再规划——止损永不被选币耗时阻塞
- write-ahead 意图账本：每个交易所写操作前先持久化意图，断电/断网/响应丢失都可恢复
- 8 轮 AI 对抗审查：把代码交给另一个 AI 专门找茬，修了 25+ 个真实缺陷（数据缺失当零价格、并发状态覆盖、平仓失败仍开新仓……），沉淀 107 个回归用例
代码开源： https://github.com/terryso/backpack-grid
⚠️ 个人实盘实验记录，不构成投资建议；+10.6% 里含行情贡献，样本还小，欢迎拍砖。