openclaw-trading-agent

用AI自动盯盘、下单,躺着跑交易策略

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 52 🐛 待处理 6 👀 关注 13
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 449
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

openclaw-trading-agent 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netzpirat
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明官网为 agentvps.io,但未提供明确定价信息,需进一步确认。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型agent,ai-agent,ai-agents,trading
GitHub 星标★ 449
上线时间2011-05-09 00:00:00
代码更新2026-05-03
仓库体积1.6 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

OpenClaw Trading Agent 是一个基于 Python 的开源智能交易代理,旨在通过 AI 技术自动化执行交易策略。它解决了普通交易者在市场监控、信号识别和订单执行上的效率问题,核心能力包括多策略回测、实时市场数据接入、自动下单以及基于强化学习的策略优化。项目采用模块化设计,支持自定义交易策略和多种交易所接口,适合量化交易爱好者和开发者快速搭建个人交易机器人。

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 ★ 449

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。

难度:高级 约 45 分钟 部署方式:本地安装 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • Python 3.10+
  • Poetry
  • 交易所 API Key

安装与启动步骤

  1. 1先读风险说明

    它会真实下单,先用小额或测试网验证。

  2. 2装依赖

    它用 poetry 管理环境。

    poetry install
  3. 3配交易所凭据

    权限只开交易,不要开提现。

  4. 4用模拟模式跑一轮

    先看它怎么读行情、怎么给理由,别急着放钱进去。

    poetry run python src/main.py --assets BTC ETH --interval 1h
  5. 5设额度上限

    给它单独的账户与资金上限,亏光不影响主仓。

如何确认成功

跑一轮后你能看到每笔决策的输入数据与理由,且没有实际下单(模拟模式下)

注意事项

  • 风险边界:这是自动交易程序,会真实动用资金,亏损由使用者承担。
  • 模型给的交易理由不具备可验证性,别把它当投资建议。
  • API Key 只开交易权限,禁用提现是底线。
  • 永续合约有强平风险,杠杆参数要保守。
  • 先跑够长的模拟周期再考虑实盘。

核心亮点

  • 模块化架构,策略编写与回测流程清晰,上手快
  • 内置强化学习模块,可自动优化交易策略参数
  • 支持实时数据流和模拟盘,降低实盘试错风险

不足之处

  • 早期项目,文档和社区支持尚不完善
  • 实盘接口覆盖有限,主要支持少数主流交易所

适用场景

  • 个人量化交易者自动化执行策略
  • 开发者研究强化学习在交易中的应用
  • 快速搭建交易机器人原型验证想法

替代项目

Freqtrade、Jesse、Backtrader

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