LLM_trader

让大模型看图炒币，实时盯盘出信号

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 行业应用 🍴 复刻 48 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 141
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费，需自备LLM API密钥

项目预览

LLM_trader 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类行业应用
开发团队qrak
官网地址https://semanticsignal.qrak.org
GitHubhttps://github.com/qrak/LLM_trader
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费，需自备LLM API密钥
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai,ai-agents,algorithmic-trading,anthropic,chart-analysis,crypto-trading-bot,cryptocurrency,gemini,llm,llm-trading,market-analysis,multi-agent,openrouter,paper-trading,python,sentiment-analysis,technical-analysis,trading,trading-bot,tradingbot
GitHub 星标★ 141
上线时间2025-02-28 00:00:00
代码更新2026-11-03
仓库体积15.1 MB
本站数据更新2026-11-04
维护状态活跃
收录时间2026-09-16
浏览次数2

项目介绍

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。

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 2026-09-16 · 当前星标 ★ 141

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

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