AI 加密货币量化交易智能决策系统产品系统Vibe Coding

我要开发同款
Lsz2026年10月25日
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技术信息

语言技术
Python、React、MongoDB、Torch
系统类型
Linux、Windows
行业分类
人工智能、金融

作品详情

行业场景

解决人工长时间在电脑前看股票涨跌的趋势 把数据汇总而不用去网上找分散的数据源。。

功能介绍

可视化的图形展示k线的走势 AI分析股票趋势 模拟投股 AI自动真实投股 市场状态识别与指标筛选: 采用“硬计算 + 规则分发 + LLM 裁决”的三层架构,通过 RegimeDetector 识别趋势市、震荡市、高波动市,并基于历史 K 线对各类指标进行胜率回测;根据当前市场状态动态筛选高可信指标,减少无关指标和噪音数据对模型判断的干扰。

项目实现

技术栈: Python、FastAPI、AsyncIO、Pandas、NumPy、OpenAI-compatible LLM、Binance API、WebSocket
多智能体决策架构: 设计并实现 Analyst → Debater → Executive 三层交易决策链路,将市场特征分析、多空观点辩论、最终交易裁决解耦;统一封装 LLM 调用、交易人格策略注入、JSON 结构化解析和异常降级,使系统可稳定输出 BUY / SELL / HOLD、置信度、入场价、止损止盈等结构化交易决策。
量化特征工程: 基于 Binance K 线、订单簿、资金费率、持仓量、多空比等数据源,构建 7 大维度特征体系,包括资金流、趋势、市场状态、波动率、微观结构、价格位置和衍生品数据;实现 RSI、MACD、EMA、ADX、ATR、VWAP、CVD、MFI、Z-Score 等指标计算,为 LLM 决策提供高质量结构化输入。
Smart Money 行为分析: 实现鲨鱼/韭菜市场参与者分析模块,融合 CVD、主动买卖量、大户持仓、订单簿深度压力、资金费率和散户多空比等信号,识别市场主导方及多空倾向,为交易决策提供“聪明钱 vs 散户情绪”的辅助判断。
风控与执行闭环: 落地 RiskGuard 风控模块,按置信度阈值、最大持仓数量、仓位比例、日亏损限制、不确定性和多空分歧强度进行交易拦截或仓位调整;支持模拟盘执行、持仓管理、REST API 查询与 WebSocket 实时推送,形成从数据采集、分析决策到风控执行的完整闭环

示例图片

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