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AlphaQuant

本项目基于 Nof1:AlphaArena 框架,构建一个面向加密货币市场智能体研究的自动化交易系统,当前聚焦于比特币(BTC)在 OKX(欧易)交易所 的实盘环境对接。系统集成 DeepSeek、Qwen3-Max 等大语言模型(LLM)作为策略生成与决策智能体,旨在探索 AI 在高波动金融场景下的动态行为模式与自适应能力。示例地址:http://192.3.236.27:8003/ 登录/密码: quant/quant@2025

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Supported Platforms

Universal

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OKX BTC交易机器人 - 智能交易系统

项目概述

这是一个基于DeepSeek AI的OKX BTC/USDT自动交易系统,集成了实时数据分析、AI决策和Web可视化界面。支持Docker容器化部署,确保系统稳定运行。

🤖 交易机器人

  • 智能AI决策: 使用DeepSeek AI分析市场趋势
  • 技术指标分析: RSI、MACD、布林带等完整技术指标
  • 智能仓位管理: 动态调整仓位大小
  • 风险管理: 自动止损止盈设置
  • 实时监控: 每3分钟自动执行分析

🌐 Web展示界面

  • 实时数据监控: BTC价格、账户余额、持仓情况
  • AI决策展示: 交易信号、信心程度、分析理由
  • 图表可视化: 价格走势图、绩效统计图表
  • 交易记录: 完整的交易历史记录
  • 绩效分析: 胜率、总盈亏、平均盈亏统计

📁 系统架构

📊 系统界面展示

网络地址:http://192.3.236.27:8003/ 登录/密码: quant/quant@2025

主要功能界面

系统介绍1

回测评估分析界面

系统介绍1

详细数据分析界面

系统介绍2

🏗️ 文件结构

├── deepseekok3.py          # 主交易机器人
├── web_app2.py              # Web服务器
├── data_manager.py         # 数据管理模块
├── DOCKER_DEPLOYMENT.md    # Docker部署指南
├── templates/              # Web模板
│   └── antd-index.html          # 主界面
|   ├── login.html               # 登录页面
└── data/                   # 数据存储目录
    ├── system_status.json
    ├── trades.json
    └── performance.json

🏃‍♂️ 快速开始

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前期准备

获取API密钥

AI模型(二选一):

  1. DeepSeek API (默认): https://platform.deepseek.com/

    • 注册账号
    • 创建API Key
    • 模型:deepseek-reasoner
  2. OKX API: https://www.okx.com/zh-hans

    • API管理 → 创建API,保留KEY,SECRET,PASS
    • 权限:需要"交易"权限,永续合约
    • 重要:妥善保管密钥,不要泄露

传统部署

创建环境​​linux

git clone https://github.com/huangwm999/AlphaQuant.git
cd AlphaQuant/

sudo apt update && sudo apt install python3-venv -y
python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate  # Linux/Mac
pip install -r AlphaArena/requirements.txt

3. 启动服务

修改 env_trading.sh.template为 env_trading.sh 填入你的API密钥等环境变量

source env_trading.sh   # 加载API密钥等环境变量
screen_start.sh

4. 访问Web界面

http://localhost:8003

🖥️ Web界面功能

📊 实时监控面板

  • BTC价格: 实时价格和涨跌幅
  • 账户余额: 可用资金和总资产
  • AI决策信号: 当前交易信号和信心程度
  • 持仓情况: 当前持仓方向和盈亏

📈 图表分析

  • 价格走势图: BTC价格变化趋势
  • 绩效统计: 每日盈亏柱状图
  • 交易信号标记: 在价格图上标记交易买卖决策线

📋 数据展示

  • 交易记录: 最近交易的时间、信号、价格、盈亏
  • AI分析详情: 决策理由、止损止盈价格
  • 技术指标: RSI、MACD等指标状态

⚙️ 交易配置

deepseekok2.py 中可以调整交易参数:

*** 投入保证金计算公式=下单基数信心系数仓位比例%趋势系数 *** 例:基数100usdt,高信心,仓位0.5,趋势,保证金=1001.5*1.2=180,所投入保证金为180/10=18usdt

TRADE_CONFIG = {
    'symbol': 'BTC/USDT:USDT',  # OKX的合约符号格式
    'leverage': 10,  # 杠杆倍数,只影响保证金不影响下单价值
    'timeframe': '15m',  # 使用15分钟K线
    'test_mode': False,  # 测试模式开关
    'data_points': 96,  # 24小时数据(96根15分钟K线)
    'analysis_periods': {
        'short_term': 20,  # 短期均线
        'medium_term': 50,  # 中期均线
        'long_term': 96  # 长期趋势
    },
    # 智能仓位参数
    'position_management': {
        'enable_intelligent_position': True,  # 🆕 新增:是否启用智能仓位管理
        'base_usdt_amount': 100,  # USDT投入下单基数
        'high_confidence_multiplier': 1.5,  # 高信心系数
        'medium_confidence_multiplier': 1.0,  # 中信心系数
        'low_confidence_multiplier': 0.5,  # 低信心系数
        'max_position_ratio': 50,  # 单次最大仓位比例默认50%
        'trend_strength_multiplier': 1.2  # 趋势系数
}

🛠️ 极致简化技术栈

  • 后端: Python + Flask
  • 前端: Antd
  • 交易: CCXT + OKX API
  • AI: DeepSeek API
  • 数据: JSON文件存储

📄 许可证

本项目仅供大数据学习和研究使用,请遵守相关法律法规。 感谢 https://github.com/oficcejo/alpha-arena-okx 提供的指标分析示例。

提示: 交易有风险,投资需谨慎!

📚 相关历史文档

  • Document/alphaarena_trading_bot.md - 交易机器人详细说明
  • Document/alphaarena_trading_strategy.md - 交易策略详解

联系方式

QQ: 425631585

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CategoryDevelopment
Updated15d ago
Forks1

Languages

JavaScript

Security Score

75/100

Audited on Mar 24, 2026

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