Vibe-Trading

说句想买什么,AI 帮你盯着行情自动成交

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 6144 🐛 待处理 13 👀 关注 170
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 37860
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

Vibe-Trading 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类智能体
开发团队HKUDS
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai-agent,algorithmic-trading,backtesting,fintech,llm,mcp,multi-agent,python,quantitative-finance,trading
GitHub 星标★ 37860
上线时间2026-04-01 00:00:00
代码更新2026-11-08
仓库体积93.7 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

Vibe-Trading:你的专属个人交易智能体,基于 AI 感知市场情绪与节奏,辅助你把握买卖时机,让交易决策更从容、更有把握。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 37860

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:命令行工具 7 步

环境要求

  • Python 环境(README 使用 python -m venv 创建虚拟环境)
  • pip(用于安装 PyPI 包 vibe-trading-ai)
  • 可选:Git 与 Docker(走源码 / 容器路径时需要)
  • 可选:GitHub Copilot 凭据(COPILOT_GITHUB_TOKEN / GH_TOKEN / GITHUB_TOKEN)

安装与启动步骤

  1. 1安装命令行工具

    通过 PyPI 安装 vibe-trading-ai,安装后同时获得 vibe-trading、serve 与 mcp 三个命令。

    pip install vibe-trading-ai
  2. 2初始化配置

    执行交互式 .env 配置向导,按提示填入模型与凭据信息,生成运行所需环境文件。

    vibe-trading init
  3. 3运行首个任务

    用 run -p 提交一个自然语言任务,示例为 BTC-USDT 双均线回测并汇总收益与回撤。

    vibe-trading run -p "Backtest a BTC-USDT 20/50 moving-average strategy for 2024 and summarize return and drawdown"
  4. 4启动 Web 界面

    以 FastAPI 服务方式启动 Web UI,README 示例端口为 8899,可自行改用其他端口。

    vibe-trading serve --port 8899
  5. 5启动 MCP 服务

    以 stdio 方式启动 MCP 服务,供 Claude Desktop、OpenClaw、Cursor 等客户端接入。

    vibe-trading-mcp
  6. 6源码或容器部署

    克隆仓库后复制环境模板;Docker 路径为零配置方式,本地路径还需自行创建虚拟环境(README 此处被截断)。

    git clone https://github.com/HKUDS/Vibe-Trading.git
    cd Vibe-Trading
    cp agent/.env.example agent/.env
    python -m venv .venv
  7. 7接入外部 MCP

    在 ~/.vibe-trading/agent.json 中声明外部 MCP 服务器,其工具会自动注入智能体注册表。

关键配置

配置项必填说明示例
COPILOT_GITHUB_TOKEN否Copilot SDK 认证令牌,Docker/CI 场景推荐使用gho_xxx
GH_TOKEN否认证备选变量,优先级低于 COPILOT_GITHUB_TOKENgho_xxxxxxxx
GITHUB_TOKEN否认证备选变量,优先级排在 GH_TOKEN 之后gho_xxxxxxxx
mcpServers否在 ~/.vibe-trading/agent.json 中声明外部 MCP 服务器{"my-server":{"command":"uvx",

如何确认成功

执行 vibe-trading,其 preflight 会报告 SDK 能否成功认证;执行 vibe-trading serve --port 8899 可确认 Web UI 是否正常拉起。

常见问题

Q:从旧版本升级后 import 报错怎么办?

A:0.1.10 起切换到 LangChain 1.x。对 0.1.10 之前的安装执行 pip install -U vibe-trading-ai 后若 langgraph 导入失败,请重建虚拟环境或执行 pip install --force-reinstall vibe-trading-ai。全新安装不受影响。

Q:Docker 容器里认证失败怎么排查?

A:宿主机钥匙串中的凭据不会自动进入容器,需要给容器传入 COPILOT_GITHUB_TOKEN 环境变量。Vibe-Trading 不会复制或持久化 SDK 凭据。

Q:包名和命令名为什么对不上?

A:PyPI 包名是 vibe-trading-ai,安装后提供三个命令:vibe-trading(交互式 CLI/TUI)、vibe-trading serve(FastAPI Web 服务)、vibe-trading-mcp(MCP 服务)。

Q:如何接入自己的 MCP 服务器?

A:创建 ~/.vibe-trading/agent.json,在 mcpServers 下填写 command 与 args;随后执行任意 CLI 命令时,普通外部服务器的工具会在本地工具之后自动注入智能体注册表。

Q:任务跑到一半失败能续跑吗?

A:可以。使用 vibe-trading --swarm-retry <run_id> --swarm-resume,在保留已完成任务的前提下恢复失败或取消的运行。

注意事项

  • README 的本地安装(Path B)段落被截断,虚拟环境激活与依赖安装命令未给出,需以仓库最新文档为准。
  • 认证优先级为:COPILOT_GITHUB_TOKEN > GH_TOKEN > GITHUB_TOKEN > 已存储的 Copilot CLI 凭据 > gh 凭据。
  • README 示例中的 GitHub 凭据值 gho_xxx 仅为占位示例,请替换为真实令牌。
  • 本项目涉及交易与回测,README 未给出任何收益承诺,请自行评估风险。

核心亮点

  • 基于LLM的多智能体架构,融合MCP协议,支持自然语言交互式交易策略制定与回测,降低量化交易门槛
  • 技术栈完整覆盖从数据获取、策略回测到执行的全流程,适合快速验证交易想法
  • 30k+星标验证了社区活跃度与项目实用性,文档和示例资源相对丰富

不足之处

  • 交易涉及真实资金风险,项目未明确强调风控与合规审计机制,需用户自行评估
  • 依赖LLM决策的可解释性不足,策略逻辑可能受模型幻觉影响,需人工监督
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 个人投资者快速构建并回测量化交易策略原型
  • 金融科技教育场景,用于演示LLM+多智能体在交易领域的应用
  • 作为MCP协议在金融领域的参考实现,供开发者学习集成

替代项目

Freqtrade、Backtrader、OpenBB

上一篇:openclaude

下一篇:cua

同类项目推荐

KADATH 开源

让智能体像生物一样进化,自动迭代逼近最优解

Evolutionary multi-agent runtime that breeds, evaluates, and improves autonomous age···

★ 230 2026-08-09
context-space 开源

统一管理 AI 上下文,让智能体更懂你

Ultimate Context Engineering Infrastructure, starting from MCPs and Integrations

★ 814 2026-08-09
cccc 开源

把多个 AI 编码助手拉进群聊,手机远程调度,7x24 小时稳定运行。

Coordinate your coding agents like a group chat — read receipts, delivery tracking,···

★ 1301 2026-08-09
js-reverse-mcp 开源

让 AI 自动调试 JS,破解加密参数和反爬逻辑

AI Agent-first JS 逆向 MCP Server:有头 Chrome 调试、断点、网络/WebSocket 分析、Patc···

★ 3054 2026-08-10
agent-squad 开源

用 Swift 轻松编排多智能体,搞定复杂对话任务

Flexible and powerful framework for managing multiple AI agents and handling complex···

★ 7800 2026-08-09
nanzi-ai-agent-platform 开源

拖拽编排多智能体,直连数据库问数,安全可控省Token。

开源企业级多智能体平台与 ChatBI 数据洞察平台。支持多 Agent 协作、RAG 知识增强、物理数···

★ 231 2026-08-09
Orbital 开源

让多个AI智能体在本地项目中协同工作,成果自动累积复用。

Context is yours. Agents are replaceable.

★ 970 2026-08-09
pskoett-ai-skills 开源

给AI智能体装上一批即插即用的Shell技能

Skills for AI agents, self-improving agent skills

★ 330 2026-09-12
harmonist 开源

零依赖编排 186 个智能体,机械协议强制,即插即用

Portable AI agent orchestration with mechanical protocol enforcement. 186 agents, ze···

★ 2238 2026-08-09