介绍一个名为 Vibe Trading 的开源 AI 量化交易项目。以下是核心内容:
项目定位 Vibe-Trading 是一个 AI 驱动的多代理金融工作台,核心理念是:用自然语言描述交易想法,AI 自动生成、测试、执行交易策略。
核心能力
- 自然语言转策略
:描述想法,代理自动编写/测试/导出交易代码 - 6 大数据源零配置
:A股、港美股、加密、期货、外汇自动回退 - 29 支专家 Agent 团队
:预构建的多代理 swarm 工作流,覆盖投资、交易与风控 - 跨会话记忆
:记住偏好与洞察,自动创建/进化可复用技能 - 7 大回测引擎
:跨市场复合测试 + 统计验证 + 4 种优化器 - 多平台导出
:一键导出到 TradingView、通达信/同花顺、MetaTrader 5
内置 74 个 skills + 29 个 Agent。
安装方式
bash
pip install vibe-trading-ai
vibe-trading init # 交互式配置(选择模型)
vibe-trading serve --port 8899 # 启动 Web UI
前端:cd frontend && npm install && npm run dev,访问 http://localhost:5899
实测示例 输入:为000001.SZ创建双移动平均线交叉策略,回溯时间为2024年 输出包含:回溯结果总览、交易明细、关键发现、优化建议、完整报告。

一、智能体页面(核心功能)
输入区域
位于页面底部,有 4 个控件:
① + 按钮(左侧) — 点击弹出菜单:
- 上传文件
:支持 PDF、Word、Excel、CSV、图片等,最大 50MB。上传后智能体可读取文件内容辅助分析(如上传年报、历史数据表格) - Agent Swarm(多智能体模式)
:激活后会自动组建专家团队并行分析,适合复杂研究任务
② 文本框(中间) — 输入策略描述,支持:
Enter直接发送 Shift+Enter换行 多轮对话,智能体记住上下文
③ 导出按钮(下载图标) — 有消息后出现,将整个对话导出为 Markdown 文件
④ 发送/停止按钮(右侧)
空闲时:发送按钮(纸飞机图标) 运行中:红色停止按钮(方块图标),点击可中止正在执行的任务
执行过程实时显示
发送后会看到:
code
Step 1 · fetch_stock_data ← 第几步 · 正在调用哪个工具
Step 2 · write_file ← 生成代码
Step 3 · run_backtest ← 执行回测
...
Done · 8 steps ← 完成,共几步
工具含义对照:
fetch_stock_dataload_skill | |
write_fileedit_file | |
run_backtest | |
bash | |
read_url | |
spawn_subagent |
回测结果卡片
回测完成后自动出现结果卡,显示核心指标:
| 总收益率 | ||
| 年化收益 | ||
| 夏普比率 | ||
| 最大回撤 | ||
| 胜率 | ||
| 卡玛比率 | ||
| 信息比率 |
卡片右侧有 "查看详情" 按钮,点进去看完整报告。
二、回测详情页(结果分析)
点击「查看详情」后进入,有 4 个标签页:
📈 图表 Tab
- 上方
:K线图 + 交易标记(绿色买入△、红色卖出▽) - 下方
:净值曲线 + 回撤曲线 - 叠加指标按钮
:可叠加均线(MA)、布林通道、其他技术指标 - 裸K线
:清除所有叠加层
📋 交易 Tab
完整的每笔交易记录表格:时间、方向(买/卖)、价格、数量、原因 右上角 「下载交易 CSV」 可导出到 Excel
💻 代码 Tab
智能体生成的完整 Python 回测代码 可直接复制修改 右上角 「下载指标 CSV」 导出指标数据
✅ 验证 Tab
策略健壮性验证报告:通过/失败项列表 + 建议
三、多智能体 Swarm 模式
点击输入框左侧 + → Agent Swarm,然后输入你的研究目标,系统会自动:
选择最合适的专家团队预设(投资研究 / 风控 / 交易执行等) 多个 Agent 并行工作,每个负责不同方向 汇总所有 Agent 的分析报告
适用场景:
分析贵州茅台近3年的基本面和技术面,给出综合评估对比5只银行股2024年的量化表现,选出最优标的
四、设置页面
访问左侧导航「设置」,包含 3 个区域:
1. 本地 API 访问
仅远程部署时需要填写,本地使用留空即可。
2. LLM 设置
| 服务商 | |
| 模型 | deepseek-chat、gpt-4o |
| API 地址 | |
| API 密钥 | |
| 温度 | |
| 超时(秒) | |
| 推理强度 |
3. 数据源设置
| Tushare Token | |
| BaoStock | pip install baostock 安装 |
五、相关性矩阵
左侧导航「相关性矩阵」,用于分析多个资产之间的相关性:
操作步骤:
- 资产代码
:填入多个标的,逗号分隔,如 000001.SZ,600519.SH,BTC/USDT - 窗口(天)
:滚动计算窗口,默认 30 天 - 方法
:pearson(皮尔逊) / spearman(斯皮尔曼) / kendall 点击「计算」,生成热力图
颜色越红 = 相关性越强(正相关),越蓝 = 负相关,用于分散化选股和配对交易。
六、会话管理
左侧「会话」区域:
+图标:新建空白对话 - 悬停会话
:出现 ✏️ 重命名 和 🗑️ 删除 按钮 - 点击会话
:切换到该对话,历史消息完整保留
七、实用技巧
策略描述越具体越好:
code
❌ 分析平安银行
✅ 为 000001.SZ 设计双均线策略,5日和20日均线,
当5日上穿20日买入,下穿卖出,初始资金10万,
回测2023年1月至2024年12月,计算年化收益和最大回撤
多轮迭代优化:
code
第1轮:创建策略,查看基础结果
第2轮:「把止损加到5%,重新跑」
第3轮:「对比一下加止损前后的夏普比率变化」
第4轮:「把这个策略导出为 TradingView 的 Pine Script」
文件上传用途:
上传 Excel 持仓表 → 让智能体分析持仓风险 上传 PDF 研报 → 结合内容生成策略 上传 CSV 历史数据 → 用自定义数据回测
夜雨聆风