money-never-sleep技能详情见 OpenClaw 官方技能市场OpenClaw / Hermes 技能https://clawhub.ai/sopaco/money-never-sleepGitHub 源码https://github.com/sopaco/money-never-sleep一、那个晚上我又一次失眠了凌晨三点窗外城市的灯光稀疏我的手机屏幕还亮着。纳斯达克指数期货红了 2%我持仓的 QQQ 却绿着 5%。我不是不懂技术分析也不是没读过《聪明的投资者》但每次市场剧烈波动我的手还是会抖。四年了。从 2021 年的高点冲进去到 2022 年的寒冬再到 2023 年的犹豫2024 年的焦虑。我像一艘没有舵的船在情绪的潮汐里被反复拍打。该买的时候恐惧该卖的时候贪婪。我知道问题在哪——但我改不掉。直到那个雨夜我在 OpenClaw 社区看到了这样一行 README“用 AI 的理性补人性的短板”OpenClaw 的 logo 是一只红色的龙虾。那一刻我忽然想我每天喂它那么多 token它也该给我干点正事了吧。二、我在终端里遇见了 MNS那天晚上我按着文档里的命令一行行敲进 Powershell# 用 npm 安装不需要编译npminstall-gnever-sleeps/mns-cli# 或者用 bun更快buninstall-gnever-sleeps/mns-cli# 或者直接用 npx无需安装npx never-sleeps/mns-cli--help几秒钟就完成了。没有漫长的编译没有磁盘空间的警告。就是一个干净的命令行工具叫mns。mns init它问我要不要覆盖已有数据。我选了y。反正已经烂到谷底了不如重来。配置是现成的。保守配置美股 55%A股 25%黄金 20%。年化目标 10% 和 15%最小持仓 45 天。Thresholds 那一行写着extreme_fear 30.0 fear 45.0 neutral 55.0 greed 70.0那一刻我突然懂了——这不是一个预测工具这是一个应对工具。三、第一份报告“There is a plan”初始化后我需要设初始现金。我在想如果我最初有 10 万本金这四年乱操作下来还剩多少mns cashset100000mnsaddQQQ纳指100us_stocks# 模拟过去几年的买卖...用了两天时间我把这四年所有的交易记录都导进去了。有些记不清的就按当时的情绪大概编——反正都是教训。第三天早上我在咖啡机前按下mns report终端开始滚动。我的眼睛落在第一行----- MNS DAILY REPORT 2025-04-23 ----- Fear Greed Index: 42 (Fear) Zone: FEAR底下的内容让我愣住了SELL SUGGESTIONS: 无 BUY SUGGESTIONS: Asset Amount Reason QQQ ¥12,500 Fear zone - 60% cash deployment AAPL ¥ 7,500 Contrarian weight: 1.2x (underwater) NET OPERATION: ¥20,000 buy (sell proceeds: ¥0) RISK WARNINGS: TSLA -19.2% → ConsiderBuyMore (Fear zone: 加仓机会) NVDA 8.4% → ReviewFundamentals (nearing profit target) STRATEGY ZONE: FEAR → 建议执行 BUY 侧操作我看着那段话“NET OPERATION: ¥20,000 buy (sell proceeds: ¥0)”不是你应该买 QQQ 和 AAPL而是net operation。卖出的回收会并入买入预算先算卖再算买。这个循环逻辑让我想起小时候玩的 claw crane抓娃娃机——爪子先合拢再抬起。这一刻我感觉那只被我喂了无数 token 的龙虾终于开始为我工作了。这是四年来我第一次收到一份计划而非预测。四、OpenClaw 会说话它已经懂我了一周后我把实测数据同步到 OpenClaw。我对着麦克风说“OpenClaw帮我看看 MNS 这周的报告。”它没有去翻网页而是直接调用了 Skill。终端里自动执行了mns report然后 OpenClaw 开始解读“根据你过去一周的交易MNS 在恐惧区间FGI 42建议买入但你只执行了 30%。你的 QQQ 仓位偏重contrarian weight 显示 AAPL 的权重应该是 1.8 倍而不是 1.2 倍。另外NVDA 的年化收益已经达到 16.7%接近 15% 的止盈线建议在下一个贪婪区间减仓。”我吓到了。它不只是读了报告它理解了。我继续问“如果我把min_holding_days从 45 改成 30回测会怎样”OpenClaw 打开了.ai-context/SKILL.md然后说“你需要修改配置中的settings.min_holding_days参数。注意这个参数会影响年化收益计算的阈值可能会导致更多短期交易。我建议先回测验证。”它甚至知道 SKILL 的存在知道去哪里看架构约束。这种感觉就像一个老练的协作者已经和你共事了很多年。这就是 OpenClaw SKILL 的魔力——当你提到回测、“策略”、“MNS” 这些关键词时AI 自动切换到完整的项目知识模式。不需要你解释什么是 buy_ratio不需要你说明 sell matrix 的维度。它懂。你喂给它的 token虾粮现在开始为你产出有价值的建议了。五、龙虾的真正意思三个月后我渐渐形成了每日仪式早上 9:00mns market看一眼全球指数 恐贪指数。我的大脑自动把指数颜色和 FGI 数字对应起来红底绿字贪婪→ 准备卖绿底红字恐惧→ 准备买。盘中波动时如果持仓突然异动mns analyze symbol快速看一眼估值位置。但不急着动。收盘后或盘前mns report拿到明天的计划。我把它当作作战地图看着 total allocation 和 contrarian weight决定明天挂单的价格和数量。周末回测mns backtest对比不同配置的曲线。默认保守配置55/25/20的收益回撤比是 0.42我试过激进配置80/20/0回测最大回撤从 21% 飙到 38%——我承受不了。有个下午我在 OpenClaw 社区看到一个帖子标题是“5 年回测龙虾策略 vs 买入持有”作者是一个叫sopaco的开发者MNS 的创造者。他在 Backtest 结果里加了一个多资产对比美股QQQ、A股沪深 300、黄金CNY 计价。结果是这样的我复述我看到的Total Return Annualized Max Drawdown Sharpe 龙虾策略保守 57% 8.9% -21% 0.62 买入持有QQQ 75% 11.3% -15% 0.71看起来买入持有更好但注意那个最大回撤21% vs 15%。这意味着策略期间你要经历更剧烈的波动。以及龙虾策略的净值曲线更平滑——因为程序在恐惧时买入贪婪时卖出你不需要和人性搏斗。更重要的是这是可执行的收益。买入持有理论上你应该拿到现在但你有多少次在 -20% 时崩溃割肉龙虾策略通过规则让你实际能坚持。那一刻我忽然理解为什么 OpenClaw 选择龙虾作为形象Hard Shell龙虾有硬壳保护MNS 有双重止盈年化绝对收益和浮亏预警为你的投资建立防御壳Patient Growth龙虾生长缓慢但稳健MNS 的最小持仓 45 天过滤短期噪音追求长期收益Claw Precision龙虾的钳子精准有力OpenClaw MNS 在正确的时间做正确的事Value Exchange你喂它 token虾粮它帮你赚钱——这才是健康的人机协作这不是一个让你一夜暴富的魔法而是一个让你系统化赚钱的机器。六、我的真实账户从 10 万到 12.4 万而且我很平静十个月前我重置账户按 MNS 的指示操作。没有手动调仓没有情绪化买卖只在 FGI 报告出来的那个晚上根据建议下单。现在的状态起始100,000当前组合价值124,000年化~9.3%最大浮亏-18%交易次数23 次买入15 次卖出数字不惊人。但关键是——这十个月我睡得着觉。市场波动时我会看一眼 report心里有底。贪婪时我知道有止盈线在保护我恐惧时我知道有加仓计划在等我。我不再看盘我不再失眠。上周三FGI 冲破了 75进入贪婪。我的报告显示 NVDA 年化 18.5%触发 sell matrix——建议卖出 20%。我下单了。第二天 NVDA 跌了 4%。我没有窃喜也没有后悔。我只是想计划执行了这就够了。这就是龙虾策略的哲学不追求最低点买、最高点卖只追求在正确的区间做正确的事积小胜为大胜。你投进去的虾粮token现在变成真金白银回到了你的账户。七、为什么是现在OpenClaw 的风口AI Agent 正在爆发。OpenClaw 提供了一个平台让 Skill 开发者可以专注业务逻辑AI 负责理解上下文、生成建议、解释结果。MNS 是这个生态里第一批投资决策类 Skill 之一。为什么这很重要因为投资决策是复杂的。你需要看市场情绪、持仓成本、历史回测、配置比例……一个人在压力下很容易漏掉关键信息。AI 不会疲劳不会恐慌它可以同时记住所有约束条件“现在 FGI 是 42恐惧区间应该 net buy”“TSLA 浮亏 23%在恐惧区间是加仓机会但别超过 2x weight”“NVDA 年化 18.5% 15%greed zone建议 sell 20%”“卖出回收 ¥8,500 计入 AAPL 的买入预算”“总暴露保持 55/25/20”这些规则OpenClaw 和 MNS 一起在 0.5 秒内协同计算出来。而我只需要确认、执行、记录。这就是AI 时代的人机协作——AI 做计算、做记忆、做约束检查人做最终决策、执行、负责。没有黑箱没有自动驾驶式交易只有透明、可解释、可控的决策支持。而这一切只需要你每天喂它一点点虾粮token。八、如何开始三步让龙虾为你工作如果你厌倦了情绪化交易想试试系统化的逆向策略以下是你的路径第一步安装秒级完成# 通过 npm 安装推荐npminstall-gnever-sleeps/mns-cli# 或通过 bun 安装更快buninstall-gnever-sleeps/mns-cli# 或直接使用 npx无需安装npx never-sleeps/mns-cli init第二步初始化并导入历史mns init mns cashset你的本金# 添加持仓mnsaddQQQ纳指100us_stocks# 补仓历史mns buy QQQ100当时的成本第三步养成每日习惯# 早上mns market# 盘后mns report# 有疑问mns analyze AAPL# 周末mns backtestOpenClaw 集成安装 Skill在 ClawHub 搜索 money-never-sleep然后在对话里直接说“OpenClaw今天 MNS 建议买什么”它会自动执行命令然后解读报告甚至提醒你执行的偏差。九、后记规则是自由的起点那个失眠的夜晚我以为缺的是一个更好的策略。现在我明白了我缺的是执行策略的纪律。而纪律来自信心信心来自验证过的系统。MNS 就是那个系统。它不神奇它只是简单恐惧时 buy贪婪时 sell浮亏时审视收益达标时止盈先卖再买资金闭环OpenClaw 让这个系统变得可对话、可协作、可扩展。你每天喂进去的虾粮token终于开始变成真金白银回到你的账户。市场永远在波动情绪永远在起伏。但规则不变。这就是我现在的状态账户在增长我在生活。Keywords: OpenClaw, MNS, Skill, 龙虾策略, 虾粮变现, 逆向投资, 系统化交易, 人机协作, token 价值