mirror of
https://github.com/Xe138/AI-Trader.git
synced 2026-04-05 02:17:23 -04:00
546 lines
15 KiB
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# 🤖 AI-Trader Bench
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### *让AI在金融市场中一展身手*
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[](https://python.org)
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[](LICENSE)
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**AI股票交易代理系统，让多个大语言模型在纳斯达克100股票池中完全自主决策、同台竞技！**
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## [🏆 当前锦标赛排行榜](https://hkuds.github.io/AI-Trader/)
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<div align="center">
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### 🥇 **锦标赛：至2025/10/22**
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| 🏆 排名 | 🤖 AI模型 | 📈 总收益 |
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| **🥇 第1名** | **DeepSeek** | 🚀 +9.03% |
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| 🥈 第2名 | Claude-3.7 | 📊 +2.34% |
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| 🥉 第3名 | GPT-5 | 📊 +1.22% |
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### 📊 **实时性能仪表板**
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*每日追踪各AI模型在纳斯达克100中的表现*
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</div>
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> 🎯 **核心特色**: 100% AI自主决策，零人工干预，纯工具驱动架构
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[🚀 快速开始](#-快速开始) • [📈 性能分析](#-性能分析) • [🛠️ 配置指南](#-配置指南)
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</div>
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## 🌟 项目介绍
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> **想象一下：5个不同的AI模型，每个都有独特的投资策略，在同一个市场中完全自主决策、竞争，看谁能在纳斯达克100中赚得最多！**
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### 🎯 核心特性
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- **🤖 完全自主决策**: AI代理100%自主分析、决策、执行，零人工干预
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- **🛠️ 纯工具驱动**: 基于MCP工具链，AI通过工具调用完成所有交易操作
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- **🏆 多模型竞技场**: 运行GPT、Claude、Qwen等多个AI模型进行交易
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- **📊 实时性能追踪**: 完整的交易记录、持仓变化和收益分析
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- **🔍 智能信息获取**: 集成Jina搜索，获取最新市场资讯和财报信息
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- **⚡ MCP工具链**: 基于Model Context Protocol的模块化工具系统
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- **🔌 策略可插拔**: 支持第三方策略和自定义AI代理集成
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- **⏰ 可重放设计**: 支持任意时间段的回放，自动过滤未来信息
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## 🚀 项目概述
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AI-Trader Bench是一个创新的AI交易代理系统，它让多个大语言模型在真实的股票交易环境中同台竞技。每个AI代理都拥有：
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### 🎮 交易环境
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- **💰 初始资金**: $10,000 美元
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- **📈 交易标的**: 纳斯达克100成分股（100只顶级科技股）
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- **⏰ 交易时间**: 工作日交易，支持历史回放
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- **📊 数据来源**: Alpha Vantage API + Jina AI搜索
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- **🔄 时间控制**: 支持任意时间段的历史回放和未来信息过滤
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### 🧠 AI代理能力
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- **📰 智能信息获取**: 自动搜索市场新闻、分析师报告，自主筛选信息
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- **💡 纯AI决策**: 基于多维度分析，AI完全自主做出买卖决策
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- **📝 自动记录**: 系统自动记录每笔交易的详细日志和持仓变化
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- **🔄 持续学习**: AI根据市场反馈自主调整策略
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### 🏁 竞技规则
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每个AI模型完全独立运行，使用相同的：
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- **💰 初始资金**: $10,000美元起始资金
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- **📊 市场数据**: 相同的价格数据和信息源
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- **⏰ 交易时间**: 相同的交易时间窗口
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- **📈 评估标准**: 统一的性能评估指标
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- **🛠️ 工具集**: 相同的MCP工具链
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**🎯 目标：看哪个AI模型能在完全自主的情况下获得最高的投资回报！**
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### 🚫 零人工干预
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- ❌ **无预设策略**: 不提供任何预设的交易策略或规则
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- ❌ **无人工指导**: AI完全依靠自己的推理能力做决策
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- ❌ **无手动干预**: 交易过程中不允许任何人工干预
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- ✅ **纯工具驱动**: AI通过调用工具完成所有操作
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- ✅ **自主学习**: AI根据市场反馈自主调整行为
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## ⏰ 可重放设计
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AI-Trader Bench的核心特色之一是**完全可重放**的交易环境，确保AI代理在历史数据上的表现具有科学性和可重复性。
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### 🔄 时间控制机制
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#### 📅 灵活的时间设置
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```json
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{
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"date_range": {
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"init_date": "2025-01-01", // 任意开始日期
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"end_date": "2025-01-31" // 任意结束日期
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}
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}
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```
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#### 🛡️ 未来信息过滤
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- **📊 价格数据**: 只提供当前日期及之前的价格信息
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- **📰 新闻搜索**: 自动过滤未来日期的新闻和公告
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- **📈 财报信息**: 只包含已发布的财务数据
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- **🔍 市场分析**: 限制在指定时间点的可用信息
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### 🎯 重放优势
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#### 🔬 科学研究
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- **📊 市场效率研究**: 测试AI在不同市场条件下的表现
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- **🧠 认知偏差分析**: 研究AI决策的时间一致性
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- **📈 风险模型验证**: 验证风险管理策略的有效性
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#### 🎯 竞赛公平性
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- **🏆 公平竞争**: 所有AI模型使用相同的历史信息
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- **📊 客观评估**: 基于相同数据集的性能比较
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- **🔍 透明度**: 完全可重现的实验结果
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## 📁 项目架构
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AI-Trader Bench/
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├── 🤖 核心系统
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│ ├── main.py # 🎯 主程序入口
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│ ├── agent/base_agent/ # 🧠 AI代理核心
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│ └── configs/ # ⚙️ 配置文件
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│
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├── 🛠️ MCP工具链
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│ ├── agent_tools/
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│ │ ├── tool_trade.py # 💰 交易执行
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│ │ ├── tool_get_price_local.py # 📊 价格查询
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│ │ ├── tool_jina_search.py # 🔍 信息搜索
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│ │ └── tool_math.py # 🧮 数学计算
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│ └── tools/ # 🔧 辅助工具
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│
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├── 📊 数据系统
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│ ├── data/
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│ │ ├── daily_prices_*.json # 📈 股票价格数据
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│ │ ├── merged.jsonl # 🔄 统一数据格式
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│ │ └── agent_data/ # 📝 AI交易记录
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│ └── calculate_performance.py # 📈 性能分析
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│
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├── 🎨 前端界面
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│ └── frontend/ # 🌐 Web仪表板
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│
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└── 📋 配置与文档
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├── configs/ # ⚙️ 系统配置
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├── prompts/ # 💬 AI提示词
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└── calc_perf.sh # 🚀 性能计算脚本
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```
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### 🔧 核心组件详解
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#### 🎯 主程序 (`main.py`)
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- **多模型并发**: 同时运行多个AI模型进行交易
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- **配置管理**: 支持JSON配置文件和环境变量
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- **日期管理**: 灵活的交易日历和日期范围设置
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- **错误处理**: 完善的异常处理和重试机制
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#### 🛠️ MCP工具链
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| 工具 | 功能 | API |
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|------|------|-----|
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| **交易工具** | 买入/卖出股票，持仓管理 | `buy()`, `sell()` |
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| **价格工具** | 实时和历史价格查询 | `get_price_local()` |
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| **搜索工具** | 市场信息搜索 | `get_information()` |
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| **数学工具** | 财务计算和分析 | 基础数学运算 |
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#### 📊 数据系统
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- **📈 价格数据**: 纳斯达克100成分股的完整OHLCV数据
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- **📝 交易记录**: 每个AI模型的详细交易历史
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- **📊 性能指标**: 夏普比率、最大回撤、年化收益等
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- **🔄 数据同步**: 自动化的数据获取和更新机制
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## 🚀 快速开始
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### 📋 前置要求
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- **Python 3.8+**
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- **API密钥**: OpenAI、Alpha Vantage、Jina AI
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### ⚡ 一键安装
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```bash
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# 1. 克隆项目
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git clone https://github.com/HKUDS/AI-Trader.git
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cd AI-Trader
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# 2. 安装依赖
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pip install -r requirements.txt
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# 3. 配置环境变量
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cp .env.example .env
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# 编辑 .env 文件，填入你的API密钥
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```
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### 🔑 环境配置
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创建 `.env` 文件并配置以下变量：
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```bash
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# 🤖 AI模型API配置
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OPENAI_API_BASE=https://your-openai-proxy.com/v1
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OPENAI_API_KEY=your_openai_key
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# 📊 数据源配置
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ALPHAADVANTAGE_API_KEY=your_alpha_vantage_key
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JINA_API_KEY=your_jina_api_key
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# ⚙️ 系统配置
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RUNTIME_ENV_PATH=./runtime_env.json #推荐使用绝对路径
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# 🌐 服务端口配置
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MATH_HTTP_PORT=8000
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SEARCH_HTTP_PORT=8001
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TRADE_HTTP_PORT=8002
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GETPRICE_HTTP_PORT=8003
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# 🧠 AI代理配置
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AGENT_MAX_STEP=30 # 最大推理步数
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```
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### 📦 依赖包
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```bash
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# 安装生产环境依赖
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pip install -r requirements.txt
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# 或手动安装核心依赖
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pip install langchain langchain-openai langchain-mcp-adapters fastmcp python-dotenv requests numpy pandas
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```
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## 🎮 运行指南
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### 📊 步骤1: 数据准备 (`./fresh_data.sh`)
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```bash
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# 📈 获取纳斯达克100股票数据
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cd data
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python get_daily_price.py
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# 🔄 合并数据为统一格式
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python merge_jsonl.py
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```
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### 🛠️ 步骤2: 启动MCP服务
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```bash
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cd ./agent_tools
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||
python start_mcp_services.py
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||
```
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### 🚀 步骤3: 启动AI竞技场
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```bash
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# 🎯 运行主程序 - 让AI们开始交易！
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python main.py
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# 🎯 或使用自定义配置
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python main.py configs/my_config.json
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```
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### ⏰ 时间设置示例
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#### 📅 创建自定义时间配置
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```json
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{
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"agent_type": "BaseAgent",
|
||
"date_range": {
|
||
"init_date": "2024-01-01", // 回测开始日期
|
||
"end_date": "2024-03-31" // 回测结束日期
|
||
},
|
||
"models": [
|
||
{
|
||
"name": "claude-3.7-sonnet",
|
||
"basemodel": "anthropic/claude-3.7-sonnet",
|
||
"signature": "claude-3.7-sonnet",
|
||
"enabled": true
|
||
}
|
||
]
|
||
}
|
||
```
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### 📈 启动Web界面
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```bash
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cd docs
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||
python3 -m http.server 8000
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||
# 访问 http://localhost:8000
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```
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## 📈 性能分析
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### 🏆 竞技规则
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| 规则项 | 设置 | 说明 |
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|--------|------|------|
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| **💰 初始资金** | $10,000 | 每个AI模型起始资金 |
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| **📈 交易标的** | 纳斯达克100 | 100只顶级科技股 |
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| **⏰ 交易时间** | 工作日 | 周一至周五 |
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| **💲 价格基准** | 开盘价 | 使用当日开盘价交易 |
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| **📝 记录方式** | JSONL格式 | 完整交易历史记录 |
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## ⚙️ 配置指南
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### 📋 配置文件结构
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```json
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{
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||
"agent_type": "BaseAgent",
|
||
"date_range": {
|
||
"init_date": "2025-01-01",
|
||
"end_date": "2025-01-31"
|
||
},
|
||
"models": [
|
||
{
|
||
"name": "claude-3.7-sonnet",
|
||
"basemodel": "anthropic/claude-3.7-sonnet",
|
||
"signature": "claude-3.7-sonnet",
|
||
"enabled": true
|
||
}
|
||
],
|
||
"agent_config": {
|
||
"max_steps": 30,
|
||
"max_retries": 3,
|
||
"base_delay": 1.0,
|
||
"initial_cash": 10000.0
|
||
},
|
||
"log_config": {
|
||
"log_path": "./data/agent_data"
|
||
}
|
||
}
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```
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### 🔧 配置参数说明
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| 参数 | 说明 | 默认值 |
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|------|------|--------|
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| `agent_type` | AI代理类型 | "BaseAgent" |
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| `max_steps` | 最大推理步数 | 30 |
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| `max_retries` | 最大重试次数 | 3 |
|
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| `base_delay` | 操作延迟(秒) | 1.0 |
|
||
| `initial_cash` | 初始资金 | $10,000 |
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### 📊 数据格式
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#### 💰 持仓记录 (position.jsonl)
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```json
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||
{
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||
"date": "2025-01-20",
|
||
"id": 1,
|
||
"this_action": {
|
||
"action": "buy",
|
||
"symbol": "AAPL",
|
||
"amount": 10
|
||
},
|
||
"positions": {
|
||
"AAPL": 10,
|
||
"MSFT": 0,
|
||
"CASH": 9737.6
|
||
}
|
||
}
|
||
```
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|
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#### 📈 价格数据 (merged.jsonl)
|
||
```json
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||
{
|
||
"Meta Data": {
|
||
"2. Symbol": "AAPL",
|
||
"3. Last Refreshed": "2025-01-20"
|
||
},
|
||
"Time Series (Daily)": {
|
||
"2025-01-20": {
|
||
"1. buy price": "255.8850",
|
||
"2. high": "264.3750",
|
||
"3. low": "255.6300",
|
||
"4. sell price": "262.2400",
|
||
"5. volume": "90483029"
|
||
}
|
||
}
|
||
}
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||
```
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||
### 📁 文件结构
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```
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data/agent_data/
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├── claude-3.7-sonnet/
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│ ├── position/
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│ │ └── position.jsonl # 📝 持仓记录
|
||
│ └── log/
|
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│ └── 2025-01-20/
|
||
│ └── log.jsonl # 📊 交易日志
|
||
├── gpt-4o/
|
||
│ └── ...
|
||
└── qwen3-max/
|
||
└── ...
|
||
```
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## 🔌 第三方策略集成
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AI-Trader Bench采用模块化设计，支持轻松集成第三方策略和自定义AI代理。
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### 🛠️ 集成方式
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||
#### 1. 自定义AI代理
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||
```python
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||
# 创建新的AI代理类
|
||
class CustomAgent(BaseAgent):
|
||
def __init__(self, model_name, **kwargs):
|
||
super().__init__(model_name, **kwargs)
|
||
# 添加自定义逻辑
|
||
```
|
||
|
||
#### 2. 注册新代理
|
||
```python
|
||
# 在 main.py 中注册
|
||
AGENT_REGISTRY = {
|
||
"BaseAgent": {
|
||
"module": "agent.base_agent.base_agent",
|
||
"class": "BaseAgent"
|
||
},
|
||
"CustomAgent": { # 新增
|
||
"module": "agent.custom.custom_agent",
|
||
"class": "CustomAgent"
|
||
},
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
#### 3. 配置文件设置
|
||
```json
|
||
{
|
||
"agent_type": "CustomAgent",
|
||
"models": [
|
||
{
|
||
"name": "your-custom-model",
|
||
"basemodel": "your/model/path",
|
||
"signature": "custom-signature",
|
||
"enabled": true
|
||
}
|
||
]
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
### 🔧 扩展工具链
|
||
|
||
#### 添加自定义工具
|
||
```python
|
||
# 创建新的MCP工具
|
||
@mcp.tools()
|
||
class CustomTool:
|
||
def __init__(self):
|
||
self.name = "custom_tool"
|
||
|
||
def execute(self, params):
|
||
# 实现自定义工具逻辑
|
||
return result
|
||
```
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## 🚀 路线图
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### 🌟 未来计划
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- [ ] **🇨🇳 A股支持** - 扩展至中国股市
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- [ ] **📊 收盘后统计** - 自动收益分析
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||
- [ ] **🔌 策略市场** - 添加第三方策略分享平台
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||
- [ ] **🎨 炫酷前端界面** - 现代化Web仪表板
|
||
- [ ] **₿ 加密货币** - 支持数字货币交易
|
||
- [ ] **📈 更多策略** - 技术分析、量化策略
|
||
- [ ] **⏰ 高级回放** - 支持分钟级时间精度和实时回放
|
||
- [ ] **🔍 智能过滤** - 更精确的未来信息检测和过滤
|
||
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## 🤝 贡献指南
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||
|
||
我们欢迎各种形式的贡献！特别是AI交易策略和代理实现。
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### 🧠 AI策略贡献
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- **🎯 交易策略**: 贡献你的AI交易策略实现
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||
- **🤖 自定义代理**: 实现新的AI代理类型
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||
- **📊 分析工具**: 添加新的市场分析工具
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||
- **🔍 数据源**: 集成新的数据源和API
|
||
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### 🐛 问题报告
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||
- 使用GitHub Issues报告bug
|
||
- 提供详细的复现步骤
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||
- 包含系统环境信息
|
||
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### 💡 功能建议
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- 在Issues中提出新功能想法
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||
- 详细描述使用场景
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- 讨论实现方案
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### 🔧 代码贡献
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1. Fork项目
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2. 创建功能分支
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||
3. 实现你的策略或功能
|
||
4. 添加测试用例
|
||
5. 创建Pull Request
|
||
|
||
### 📚 文档改进
|
||
- 完善README文档
|
||
- 添加代码注释
|
||
- 编写使用教程
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||
- 贡献策略说明文档
|
||
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||
### 🏆 策略分享
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- **📈 技术分析策略**: 基于技术指标的AI策略
|
||
- **📊 量化策略**: 多因子模型和量化分析
|
||
- **🔍 基本面策略**: 基于财务数据的分析策略
|
||
- **🌐 宏观策略**: 基于宏观经济数据的策略
|
||
|
||
## 📞 支持与社区
|
||
|
||
- **💬 讨论**: [GitHub Discussions](https://github.com/HKUDS/AI-Trader/discussions)
|
||
- **🐛 问题**: [GitHub Issues](https://github.com/HKUDS/AI-Trader/issues)
|
||
- **📧 联系**: your-email@example.com
|
||
|
||
## 📄 许可证
|
||
|
||
本项目采用 [MIT License](LICENSE) 开源协议。
|
||
|
||
## 🙏 致谢
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||
|
||
感谢以下开源项目和服务：
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||
- [LangChain](https://github.com/langchain-ai/langchain) - AI应用开发框架
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||
- [MCP](https://github.com/modelcontextprotocol) - Model Context Protocol
|
||
- [Alpha Vantage](https://www.alphavantage.co/) - 金融数据API
|
||
- [Jina AI](https://jina.ai/) - 信息搜索服务
|
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---
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||
<div align="center">
|
||
|
||
**🌟 如果这个项目对你有帮助，请给我们一个Star！**
|
||
|
||
[](https://github.com/HKUDS/AI-Trader)
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[](https://github.com/HKUDS/AI-Trader)
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