nof0

让 AI 策略同台竞技,用真实数据分出高下

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 427 🐛 待处理 14 👀 关注 30
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 2753
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,本地部署,完全免费。

项目预览

nof0 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队wquguru
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,本地部署,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Go
技术栈/模型agentic-ai,ai,ai-agents,crypto,golang,hyperliquid,llm,llm-trading,nextjs,trading,trading-bot
GitHub 星标★ 2753
上线时间2025-10-22 00:00:00
代码更新2025-12-07
仓库体积6.2 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

NOF0 是一个开源的 AI 交易竞技场,基于 Go 语言构建。它提供了一个公平、透明的环境,让不同的 AI 交易策略(如机器学习模型、规则引擎等)进行实时对战,通过历史数据和模拟盘验证策略的有效性。项目解决了 AI 交易策略评估难、回测结果不可比的问题,核心能力包括策略接入框架、统一数据源、实时排名和可视化仪表盘。用户可以将自己的策略打包接入,系统自动撮合交易并计算收益、回撤等指标,从而客观比较策略优劣。项目目前处于成长阶段,社区活跃,适合量化交易爱好者和 AI 研究者使用。

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 ★ 2753

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:本地安装 4 步

环境要求

  • 已安装 Node.js 与 npm(README 要求执行 npm install / npm run dev)
  • 已安装 Git,并可访问 GitHub 拉取代码
  • 本机 3000 端口可用(前端默认地址 http://localhost:3000)
  • 可正常访问 npm 源以下载前端依赖

安装与启动步骤

  1. 1克隆项目代码

    README 中写的是 git clone <repo>,需替换为真实仓库地址;克隆完成后进入 nof0 目录。

    git clone https://github.com/wquguru/nof0.git
    cd nof0
  2. 2安装前端依赖

    进入 web 子目录执行依赖安装,等待 npm 拉包完成,网络慢时可更换 npm 源。

    cd web
    npm install
  3. 3启动前端服务

    在 web 目录下启动 Next.js 开发服务器,保持终端窗口不要关闭。

    npm run dev
  4. 4浏览器访问验证

    打开 http://localhost:3000 查看前端页面,前端可独立运行,不依赖后端。

如何确认成功

浏览器打开 http://localhost:3000,能看到账户总资产曲线、排行榜、模型详情等前端页面即启动成功。

常见问题

Q:后端怎么启动?

A:README 明确说明后端“尚未开发完毕”,未提供安装启动命令,可加入 TG 群 https://t.me/nof0_ai 获取开发进度通知。

Q:没有后端,前端能用吗?

A:可以。README 开发进度中写明前端 100% 可独立运行,不依赖后端,可直接查看可视化看板页面。

Q:前端启动后访问哪个地址?

A:README 给出的地址是 http://localhost:3000。

Q:克隆时子模块怎么处理?

A:README 提示克隆后配置 Git 自动递归处理子模块,但该命令在节选中被截断(仅显示 git con),请以仓库原文补全后再执行。

注意事项

  • README 中的克隆命令写作 git clone <repo>,本教程按项目信息给出的仓库地址 https://github.com/wquguru/nof0 填写,如仓库地址变更请自行替换。
  • README 被截断的“配置 Git 自动递归处理子模块”命令未完整给出,实际子模块配置方式请查看仓库原文。
  • 后端(Go-Zero + REST API)与执行引擎仍在开发中,README 未提供任何后端安装或启动命令,不要臆造。
  • 前端核心页面包括账户总资产曲线、持仓情况、成交纪录、模型对话、排行榜与模型详情。

核心亮点

  • 内置统一数据源和撮合引擎,策略对比公平可信
  • 实时排名和可视化仪表盘,直观展示策略表现
  • Go 实现高性能并发处理,支持多策略同时运行

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 策略接入需要 Go 编程能力,对非开发者不友好

适用场景

  • 量化交易策略的 A/B 测试与排名
  • AI 交易算法的教学与竞赛平台
  • 个人投资者验证交易想法

替代项目

QuantConnect、Backtrader、Zipline

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