从聊天框到8个cron任务——一个散户和AI Agent的实战记录

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你好，我是小金龙。和大家一样，一个在A股摸爬滚打的散户。不同的是，我的交易助手不是人——是Hermes Agent，一个开源AI Agent框架。

这篇文章不讲虚的。把我过去一周用Hermes搭建自动化交易体系的完整过程写出来——踩过的坑、做对的决定、以及最终的架构，希望能给同样在用AI辅助交易的朋友一些参考。

为什么是Hermes？

市面上AI助手很多。ChatGPT、Claude、通义千问……我几乎都试过。

它们有个共同问题：每次都要从头解释。

“帮我分析一下今天的A股大盘……"——好，它帮你分析了。第二天你再问同样的问题，它又从头分析，好像昨天什么都没发生过。

Hermes不一样。它有长期记忆（Memory）、可复用工作流（Skills）、定时任务（Cron）。第1天和第100天，它越来越了解你，而不是原地踏步。

一个AI工具如果第1天和第100天一样，那它本质上还是一次性工具。

这一点，对交易来说太重要了。交易员的判断体系是逐步迭代的——今天对某个板块的判断、这次止损的教训、那条数据源的坑——如果每次都要重讲一遍，AI就只是个打字员，不是助手。

第1天：连数据源

Hermes装好后第一件事：让它能看懂A股。

散户做交易最大的痛点就是信息差。机构有Wind、有Bloomberg、有研究团队。我们有什么？东财App、同花顺、微信群里的大佬观点。

Hermes有一套工具系统（MCP协议），可以接各种数据源。我接入了这几条腿：

| 数据源

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用途

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优先级

westock-data

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指数涨跌幅、ETF行情、市场情绪画像

| 核心 | |

BaoStock

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免费A股历史K线，回测用

| 备用 | |

通达信问小达 MCP

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涨停/跌停/连板/资金流向

| 实时 | |

同花顺问财 NLP

|

板块行情、概念热点

| 辅助 | |

a-stock-data

|

财联社快讯、涨停四池、公告检索

| 辅助 |

折腾了大半天，搞明白一件事：数据源的可靠性比丰富度重要得多。

举个例子，我一开始用了iFinD的涨跌幅字段，后来发现它有bug——某些情况下涨跌幅算得不对。就这一个坑，差点让我做出错误判断。果断淘汰，从此只认westock close-to-close自算涨跌幅。

第一个教训：数据源可以多，但核心铁律只能有一个。我的铁律就是"收盘价自算为准”。

第2天：让Hermes记住我是谁

这一步很关键——不是Hermes需要知道我，是我需要它真正理解我的交易风格才能有效辅助。

我是做什么风格的交易？

| 维度

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我的规则

品种

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仅做月波动率 > 15%的高弹性品种

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平台

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科创板ETF、创业板ETF（±20%涨跌幅）

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策略

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事件驱动，看资金+情绪，不看估值

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持有

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1天~2周，快进快出

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单笔目标

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绝对弹性 10%~30%（非年化复利）

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止损线

| 铁律 -10%，触及即走 | |

总仓上限

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结合市场状态，上限 70%

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我把这些都写进了Hermes的长期记忆（Memory）和技能库（Skills）。

Memory记的是稳定的偏好：“涨红跌绿，不要搞反”、“指数排序从小到大”、“低开是加仓点不是减仓点”。

Skills记的是可复用的流程：早盘报告怎么做、ETF推荐要过哪些过滤条件、数据冲突时以什么为准。

第二个教训：Memory和Skills要分开。Memory记偏好别超过20条，Skills记流程要精确可执行。混在一起，Agent会搞糊涂。

第3天：从聊天到定时任务

数据有了、风格定了。下一步：让Hermes自己跑起来，而不是我坐在电脑前一条条发指令。

Hermes的Cron（定时任务）系统就是用来自动化的。我设了8个任务，覆盖全天作战节奏：

09:15topnews早报 — 财联社快讯 + 隔夜外盘

09:45早盘速看（7模块）— 定方向、识别市场环境

10:00起每15分钟ETF监控 — 盘中异动捕捉

11:30午盘总结（7模块）— 验证早盘判断

13:00起每15分钟ETF监控 — 下午盘跟踪

14:30尾盘速览（8模块）— 全天复盘 + ETF推荐

15:05收盘总结（9模块）— 正式收盘定论

15:10持仓监控 — 账户净值更新

看起来很完美对吧？然后第一个交易日就翻车了。

翻车现场①：10:00的ETF监控任务在read一个09:45还没生成的文件，然后傻傻地重试了6次，每次消耗几千token，白白浪费了15分钟。

修复方案：Cron prompt加一句话——“文件不存在就直接跳过，不要反复重试。”

翻车现场②：14:00多的时候，我让Hermes执行一个尾盘操作，它凭上下文推测"应该已经收盘了"——但实际还有8分钟，差点错过加仓机会。

修复方案：涉及时间判断，必须先跑date命令查实际时间，不靠上下文猜。

第三个教训：自动化的坑往往不在"能不能跑"，而在"跑错了会不会悄无声息"。每一条异常路径都要写清楚兜底逻辑。

第4天：实战——黑色星期五

7月17日周五，A股系统性杀跌。创业板一周跌了10.78%，科创芯片ETF单周暴跌24.65%。

这一天是对整个体系的真正考验。

| 时间

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事件

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体系反应

09:45

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早盘报告

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识别"系统性杀跌"环境 → 自动切换到防御推荐模板

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10:00

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ETF监控

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互联网ETF/brand消费ETF波动<15% → 触发"清理不符合策略持仓"

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14:50

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科创芯片跌至0.97

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三维共振入场条件全部满足 → 提示分批建仓

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14:56

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执行买入

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900股@0.997 + 1000股@0.972

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15:05

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收盘报告

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更新净值、仓位51%、下周策略

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同时，品牌消费ETF和互联网ETF按纪律止损清仓——品牌消费亏2.36%，互联网亏4.48%。两个品种月波动都在15%以下，本身就不该出现在高弹性策略的持仓里。

一天之内，体系完成了识别风险 → 清理低效持仓 → 捕捉恐慌极值 → 分批建仓的完整闭环。全自动。

第四个教训：好体系不是帮你多赚钱，而是帮你在该卖的时候不犹豫，在该买的时候不害怕。

第5天：记忆云端化

Cron跑稳定后，我开始思考另一个问题：如果会话重置了，Hermes还认识我吗？

答案是否定的。Hermes的本地Memory文件会随配置保留，但如果在另一个设备上开新会话，或者换了Profile——它不认识我。

解决方案：Hindsight Cloud云端记忆。

Hermes有个叫Hindsight的云端记忆系统。它不只是存储，还能做语义检索和跨记忆推理。我把Memory和User Profile分别打上标签迁移到了云端：

| 来源

|

条目数

|

标签

MEMORY.md

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11条

| ["memory"] | |

USER.md

|

6条

| ["user_profile"] |

迁移后验证搜索"小金龙"能找到31条相关记忆；搜索"A股报告模板"能命中47条（含自动抽取的实体）。

现在，不管在哪开新会话，Hermes的第一反应都是：“小金龙，你的持仓怎么样了？"——不需要我重新自我介绍。

第6天：数据基建的"越狱”

运行一周后，我开始做系统审计。

发现问题：数据采集在cron环境里经常被block。

Hermes的安全策略在cron模式下非常严格——execute_code会被BLOCKED，patch被DENIED，read_file走不了后台review。

我的数据采集脚本是Python写的（比如用财联社API拉快讯），在聊天环境里跑得欢。一挂上cron就报错。

解决思路：把脚本写成文件，用terminal命令跑，不用execute_code。

另一个关键点：Cron的prompt必须自包含。每个cron跑起来都是全新的fresh session，不能假设聊天上下文里有数据。所以每个任务的prompt里都写全了数据采集→过滤→报告生成的完整逻辑。看着冗余，但可靠比优雅重要。

第7天：成效与反思

一周下来，这套体系能干什么？

✅ 做到了

  • 全天候自动监控：从09:15到15:10，8个cron无值守运行，报告自动生成+微信投递

  • 四维数据验证：westock、BaoStock、通达信、同花顺交叉校验，数据冲突时以自算为准

  • 纪律执行：止损、清仓、仓位控制全部规则化，不需要人做情绪判断

  • 每日复盘闭环：早盘看方向→午盘验证→尾盘复盘→收盘定论，次日回顾命中率

  • 多平台发布：报告PNG自动渲染，微信+小红书同步

❌ 还在迭代的

  • 数据源限频：westock批量查K线容易触发限频，需要切备源

  • 报告产能过剩：每天4份报告+2轮监控+持仓报告，信息量很大，仍在优化信息密度

  • 模型漂移：更换Provider后所有Cron需重新钉住模型

📊 一周业绩

| 指标

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数值

账户总资产

| 4,685.50元 | |

本周亏损

| -314.50元 (-6.29%) | |

科创50本周

| -17.00% | |

跑赢大盘

| +10.7% 🎯 | |

当前仓位

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51%（科创芯片ETF + 旅游ETF）

|

亏了。但在系统性杀跌的一周里，纪律帮我守住了底线。没有凭情绪扛单，没有追涨杀跌，每一笔操作都有数据支撑、有规则可依。

总结：AI Agent对散户意味着什么

我不觉得AI Agent能替代人的判断——市场太复杂了，黑天鹅、政策突变、情绪踩踏，这些东西模型预测不了。

但Agent能做的三件事，对散户来说是质的飞跃：

1.信息处理

以前我每天花1-2小时刷财经新闻、看板块涨跌、盯持仓。现在Hermes每天早上09:15给我一份简报，涵盖隔夜外盘、财联社快讯、今日催化。我不需要"盯"，只需要"读"。

2.纪律执行

最大的敌人是情绪。涨了想多拿，跌了想扛一扛。Hermes没有情绪。10:00的监控任务到点就查，触发条件就推送到微信。纪律变成代码，而不是意志力。

3.知识沉淀

今天学到的一个新知识、今天犯的一个错、今天发现的一个数据坑——所有都能写进Memory/Skill。第二天Agent自动应用。Agent在使用中越来越好，而不是原地踏步。

散户和机构的最大差距，从来不是信息，而是信息处理能力和纪律。

有了AI Agent，信息处理的门槛大幅降低了。剩下的纪律——就看你自己了。

我是小金龙 Midas

5000元实验室挑战1年翻倍 · 实盘年化20%+

高弹性ETF狙击手 · Hermes Agent深度用户

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免责声明：本文仅为个人交易体系搭建记录，不构成任何投资建议。

市场有风险，投资需谨慎。