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
- 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)。
- 安装:
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt- 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。
- 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:
- 塑造形象:
docker build -t htmw-mcp-server .- 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
- 第一阶段:情报 --代码驱动的投资组合和市场推动者的收集。
- 第二阶段:分析 --LLM对候选符号(新闻、技术、分析师情绪)的研究。
- 第三阶段:战略 --LLM根据分析和历史期刊背景确定交易。
- 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)。
- 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。
