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量化交易引擎服务器

一个开源的模型上下文协议（MCP）服务器，将Claude Desktop直接连接到InvestBuddy机构级LSTM量化交易引擎，提供实时股票预测、优化投资组合分配和系统性风险检测。

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在 GitHub 查看 danielrz/investbuddy-mcp-server

使用说明

📈 InvestBuddy MCP服务器

一个开源的模型上下文协议（MCP）服务器，将Claude Desktop直接连接到InvestBuddy机构级LSTM定量交易引擎。

该服务器为Claude提供了实时、经过数学验证的股票预测、30天优化的投资组合分配和自动化的系统性风险检测，而不是依赖通用的LLM财务建议。

🧠 发动机罩下的ML发动机

这不是一个简单的移动平均交叉机器人。底层API由经过严格测试的深度学习管道提供支持：

  • 架构： 双层堆叠LSTM（128→64个单元）
  • 参数： 145354个可训练参数
  • 功能集： 在60天的滚动窗口内处理了49个不同的技术特征（动量、波动率、成交量）。
  • 验证： 接受了50只标普100指数股票的培训，对50只股票进行了向前走回测试（2022-2025）。
  • 方向精度： 54.6%
  • 净阿尔法： +标普500指数上涨15.92%（月度摩擦优化再平衡）。

🛠️ 可用的MCP工具

安装后，Claude可以访问以下工具：

  • get_portfolio_recommendations：检索LSTM生成的当月前5个等权重股票选择。
  • check_defensive_posture：检查系统的“现金回退”是否处于活动状态。如果LSTM检测到严重的市场疲软（0个正阿尔法预测），它将旋转到100%SHV（现金）。
  • analyze_market_context：拉取50只股票的基本看涨/看跌预测比率，以衡量整体市场情绪。

🚀 快速入门：Claude桌面集成

先决条件：

1.克隆存储库并安装依赖项：

git clone https://github.com/yourusername/investbuddy-mcp.git
cd investbuddy-mcp
npm install
npm run build

2.配置克劳德桌面： 打开您的Claude Desktop配置文件：

  • 雨衣： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • 窗户： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

将InvestBuddy服务器添加到您的 mcpServers 对象：

{
  "mcpServers": {
    "investbuddy": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/investbuddy-mcp/build/index.js"],
      "env": {
        "INVESTBUDDY_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

3.重新启动克劳德桌面。 现在你可以问克劳德： “根据InvestBuddy目前的建议分析我的科技投资组合。我们是否处于防御状态？”

⚠️ 免责声明

此MCP服务器提供的数据仅用于信息和教育目的。它不构成财务建议。历史回溯测试结果（+15.92%Alpha）不能保证未来的性能。交易风险由您自行承担。

许可证

麻省理工学院

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