代码里面赋予AI模型的分析核心。 给出的分析点位，按赚钱的概率来算。 绝对超过很多新手玩合约自我分析。 现在来看，按照演示视频里的行情分析开单，已经赚钱了。 而且配的模型越强，效果越好。 日后可根据别人的经验和自己交易总结的经验进行喂养约束，分析的效果会更好。 📈关于分析原理： 第一层：数据抓取。 拉取过去 48 小时的 K 线（OHLCV 矩阵）。 拉取实时的未平仓合约量（OI）、资金费率。 拉取当前的恐慌贪婪指数（情绪面）。 这是纯物理的代码命令，保证了数据的 100% 绝对真实，杜绝了 AI 的幻觉。 第二层：数学指标预处理 拿到原始数据后，Python 引擎（pandas）会在内存里先跑一遍数学公式，把生涩的 K 线转化为技术指标： 计算出 EMA 均线目前的具体数值。 计算出当前的 ATR（真实波动率）到底是多少 U。 大模型算术很烂，所以我们让 Python 把计算题做完，把精确的指标数值准备好。 第三层：模板注入与上帝视角 接下来系统会把前面两步获取的真实数据+精确指标，连同SMC 分析模板”**，一起打包成一段极其复杂的“上帝视角提示词（System Prompt）”，发送给 OpenClaw 的底层大模型。 潜台词是告诉 AI：“你现在是华尔街顶级 SMC 交易员，请根据我给你的这些绝对真实的盘面数据，按照我规定的 Markdown 格式，推演出主力的意图并给出交易策略。 第四层：大模型的高阶语义推演 这时候，大模型开始发力了。 它并不是在做简单的“填空”，而是真的在理解数据之间的逻辑关系：它看到“价格在跌”+“未平仓合约在暴增”，它就会在【主力意图推演】里写出：“主力可能在低位吸筹洗盘。” 它结合 ATR 和前高前低的数据，运用它的金融知识库，自动测算出极具盈亏比的【入场区间】和【止损位】。