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AI Finance

· 5 min read
Jiujiuwhoami
Jiujiuwhoami
Digital nomads

✅ 总体结构（智能体团队）​

你提到的这些模块非常清晰，我们可以拆分成以下 Agent，每个智能体都有独立的职责和接口，也可以彼此协同：

模块名称角色功能描述
🧊 数据获取 Agent数据员获取 Binance 最近 60 根 K 线、订单簿、持仓、账户余额等
🔍 行情分析 Agent分析师使用技术指标（MACD、RSI、布林带、量能）等分析当前市场走势
📈 规律研究 Agent统计师从历史模型行为中总结有效模式、亏损模式、当前是否偏离惯性
🚨 风控 Agent风控官评估当前仓位、账户风险、历史回撤、最大交易频率等限制条件
🧠 决策 Agent决策者综合前面模块的分析结果，生成最终建议（买入/卖出/持有）
🤖 执行 Agent交易员调用 Binance API（或模拟）进行下单并记录日志

🧠 决策流动示意图​

调度器 每小时一次（或按需）

┌──────────────────────────────┐
│ 🧊 数据获取 Agent            │
│ - 拉取 1min/5min/2h K线     │
│ - 账户余额 / 持仓状态        │
└──────────────┬──────────────┘
               ↓
┌──────────────┴──────────────┐
│ 🔍 行情分析 Agent           │
│ - 提取指标信号（MACD 等）  │
│ - 判断趋势 / 动能状态       │
└──────────────┬──────────────┘
               ↓
┌──────────────┴──────────────┐
│ 📈 规律研究 Agent           │
│ - 查询历史判断与结果        │
│ - 判断当前是否为惯性偏离    │
└──────────────┬──────────────┘
               ↓
┌──────────────┴──────────────┐
│ 🚨 风控 Agent               │
│ - 仓位管理 / 盈亏限制        │
│ - 今日最大交易数限制        │
└──────────────┬──────────────┘
               ↓
┌──────────────┴──────────────┐
│ 🧠 决策 Agent               │
│ - 结合所有上下文信息        │
│ - 生成大模型 prompt         │
│ - 接收建议：buy/sell/hold   │
└──────────────┬──────────────┘
               ↓
┌──────────────┴──────────────┐
│ 🤖 执行 Agent               │
│ - 调用下单接口 / 模拟下单   │
│ - 写入数据库 log            │
└──────────────────────────────┘

✅ 技术选型建议​

组件推荐
后端框架FastAPI，用于提供统一 API 和调度管理
数据库PostgreSQL（存历史行为、仓位、行情缓存）
数据调度APScheduler or Celery + Redis
智能体实现Python 模块分层，每个 Agent 可运行在单独线程/异步任务
大模型调用OpenRouter 接口（如 DeepSeek、GPT-4）
可视化前端展示建议 / 日志 / 当前仓位 / 策略状态等

✅ 示例代码组织结构​

/agent_trading_system/
├── main.py                   # FastAPI 启动入口
├── scheduler.py              # 定时任务管理器（每小时运行一次）
├── agents/
│   ├── data_fetcher.py       # 数据获取 Agent
│   ├── market_analyzer.py    # 行情分析 Agent
│   ├── pattern_researcher.py# 规律研究 Agent
│   ├── risk_controller.py    # 风控 Agent
│   ├── decision_maker.py     # 决策 Agent（调 OpenAI）
│   └── order_executor.py     # 执行 Agent
├── database/
│   ├── models.py             # SQLAlchemy 数据模型
│   └── db.py                 # 数据库连接与操作
├── prompts/
│   └── template.txt          # Prompt 模板结构
└── utils/
    └── indicators.py         # 技术指标计算工具

✅ 下一步建议​

你可以从以下其中一块开始动手落地：

  1. 模块初始化：把每个 Agent 模块写出骨架
  2. 先跑通流程：从数据获取 → 分析 → 风控 → 决策 → 模拟下单 → 写入数据库
  3. 搭建数据库：建表：decision_log, position_log, kline_cache, account_snapshot
  4. 模型 prompt 构造：先使用简单结构运行，逐步丰富 prompt 内容
  5. 日志与可视化：前端页面展示状态，方便调试和监管