LLM_trader

让大模型看图炒币，实时盯盘出信号

LLM_trader 是一个用大语言模型驱动的加密货币交易框架。它把 LLM 的推理能力引入量化交易流程，核心是让模型结合视觉 AI 图表分析、实时神经引擎和记忆增强推理来做交易决策。项目支持 Anthropic、Gemini 等多家模型接口，能读取 K 线图等视觉信息，并输出带专业风险指标（如回撤、夏普等）的交易信号。同时提供一个在线实时监控面板（semanticsignal.qrak.org），方便观察策略运行状态和历史决策。它解决的是传统规则型量化策略难以理解市场语义、无法融合多模态信息的问题，适合想用 LLM 做加密交易实验的开发者。整体处于早期阶段，代码以 Python 为主，可作为 LLM+量化结合的研究起点。

开源 free 行业应用

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GitHub 星标 ★ 128

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类行业应用

开发团队qrak

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/qrak/LLM_trader

定价模式free

价格说明开源免费，需自备LLM API密钥

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型ai,algorithmic-trading,algorythmic-trading,anthropic,cryptocurrency,gemini,gemini-ai,google-ai-client-sdk,llm,market-analysis,openrouter,openrouter-api,python,sentiment-analysis,technical-analysis,trading,trading-bot,tradingbot

GitHub 星标★ 128

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-02-28 00:00:00

最近更新2026-09-17 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

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综合评分

收录时间2026-09-16

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使用教程

核心亮点

融合视觉 AI 直接解析 K 线图，而非只用文本行情数据
支持 Anthropic、Gemini 等多模型接入，可灵活切换
内置记忆增强推理与专业风险指标，决策有上下文和风控参考

不足之处

项目早期，星标仅 126，社区和文档成熟度有限
加密交易实盘风险高，框架未强调回测与资金安全机制

适用场景

个人开发者研究 LLM 在加密交易中的多模态决策能力
量化团队快速搭建带图表理解的交易信号原型
教学或演示场景中展示 LLM+视觉+实时监控的完整链路

替代项目

freqtrade、hummingbot、qlib

项目介绍

LLM_trader 是一个行业应用领域的开源项目，官方简介：LLM-powered Crypto Trading Framework with Vision AI chart analysis, real-time Neural Engine, and a live monitoring dashboard at semanticsignal.qrak.org. Features memory-augmented reasoning and professional risk metrics.。项目使用 Python 开发，在 GitHub 上获得 126 星标。

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