AI导哈

股票交易代理

一个自主运行的股票交易代理，专为HowTheMarketWorks (HTMW)设计，采用模块化的5阶段交易管道，利用Ollama进行决策制定，并通过自定义MCP服务器实现Selenium浏览器自动化。

  • by ezraclintoc
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 ezraclintoc/HowTheMarketWorksMCP-AI-AGENT

使用说明

HTMW人工智能代理

自主股票交易代理 市场运作方式（HTMW）. 使用模块化5相管道构建 奥拉玛 用于决策和定制 MCP（模型上下文协议） 通过Selenium实现浏览器自动化的服务器。

🚀 特性

  • 五阶段交易管道：结构化架构（智能→ 分析→ 策略→ 风险门→ 执行）确保了稳健的决策。
  • 持久层: trading_journal.json 和 watchlist.json 允许代理从过去的交易中学习，并随着时间的推移监控交易品种。
  • 确定性智能：关键数据（投资组合、头寸、变动者）是通过代码收集的，而不是LLM猜测。
  • 强大的工具调用：支持本地API工具调用和输出原始JSON的LLM的回退文本转换。
  • 风险控制：Python代码中的确定性风险门（不是LLM）强制执行头寸规模和现金缓冲。
  • 光滑的TUI: config_tui.py 提供了一种管理凭据、模型提供程序和策略的简单方法。

🛠️ 设置

  1. 先决条件:

    • Python 3.10+
    • 已安装Chrome浏览器。
    • Ollama（或与OpenAI兼容的提供商，如vLLM、llama.cpp）。

  2. 安装:

    python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

  3. 配置: 运行TUI设置您的环境：

    python config_tui.py

    或者，复制 .env.example 到 .env 并填写您的详细信息。

  4. 跑步:

    python ollama_trader.py --auto --colorize --verbose 2

🐳 Docker和MCP集成

在Docker中作为MCP服务器运行

要运行 mcp_scrape.py 作为Docker容器中的MCP服务器：

  1. 塑造形象:

    docker build -t htmw-mcp-server .

  2. 运行容器:

    docker run -d --name htmw-mcp \
  -e HTMW_USERNAME=your_username \
  -e HTMW_PASSWORD=your_password \
  -p 8000:8000 \
  htmw-mcp-server

连接外部客户端（Claude/Cursor）

要将此代理作为MCP服务器连接到Claude Desktop或Cursor：

将以下内容添加到您的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "htmw-trader": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/mcp_scrape.py"],
      "env": {
        "HTMW_USERNAME": "your_user",
        "HTMW_PASSWORD": "your_password"
      }
    }
  }
}

📐 架构：五相管道

  1. 第一阶段：情报 --代码驱动的投资组合和市场推动者的收集。
  2. 第二阶段：分析 --LLM对候选符号（新闻、技术、分析师情绪）的研究。
  3. 第三阶段：战略 --LLM根据分析和历史期刊背景确定交易。
  4. 第四阶段：风险门 --Python代码执行安全规则（位置限制、现金缓冲区）。
  5. 第五阶段：执行 --确定性买卖行为和日志记录。

📂 文件

  • mcp_scrape.py：MCP服务器实现（Selenium）。
  • ollama_trader.py：交易引擎和五阶段管道。
  • AGENTS.md：关于代理角色和工具的深入文档。
  • trading_journal.json：持续的交易周期历史。
  • watchlist.json：受监控股票的持久列表。

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