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AI 交易记忆与策略进化系统 MCP 协议驱动的 AI 交易记忆系统,自动记录 MT5/外汇交易、发现行为模式并生成策略调整建议,支持三层记忆架构实现从原始交易到策略优化的闭环。 使用说明 核心用法 TradeMemory 是专为 MT5、Binance、Alpaca 等交易平台设计的 AI 交易记忆系统,通过 MCP(Model Context Protocol)为 AI Agent 提供持久化的交易记忆能力。系统支持两种主要使用模式:手动记录模式通过自然语言指令记录交易详情(如"记录我的 XAUUSD 多头交易,入场 2847,出场 2855,盈利 $40");自动同步模式则通过 mt5_sync.py 脚本每 60 秒自动拉取 MT5 已平仓交易,实现零侵入的 EA 集成。 核心功能围绕四大 MCP 工具展开:storetradememory 存储交易决策的完整上下文(品种、方向、仓位、策略、市场条件、置信度、反思);recallsimilartrades 按品种、时间、策略等维度检索历史交易用于模式匹配;getstrategyperformance 聚合各策略的胜率、盈亏比、最大回撤等关键指标;gettradereflection 提供单笔交易的深度复盘,包含入场逻辑、出场理由、盈亏分析和评分。 三层记忆架构 系统的核心创新在于 L1-L2-L3 三层记忆架构:L1(热层)存储原始交易数据,包含 15+ 维度完整上下文;L2(温层)由每日运行的 Reflection 引擎自动发现模式,如不同时段胜率差异(伦敦盘 78% vs 亚盘 31%)、策略边缘性对比、置信度-收益相关性、回撤序列特征等;L3(冷层)则基于 L2 发现生成规则化的策略调整,包括自动禁用亏损策略、为验证边缘性增加仓位、趋势市场中限制交易方向、基于历史相关性调整置信度阈值。 定时复盘机制 通过 OpenClaw 的 cron 功能可配置日/周/月自动复盘:每日 23:55 生成当日交易摘要,每周日对比本周与上周表现,每月初总结策略变化与调整建议。复盘内容可通过 WhatsApp、Slack 等渠道推送。 显著优点 零侵入集成:MT5 自动同步无需修改 EA 代码,通过独立 Python 脚本轮询实现 结构化反思:突破传统交易日记的文本记录,将"反思"解构为可查询、可分析的维度 行为模式发现:系统能识别交易者自身未察觉的行为偏误,如特定时段过度自信、某类行情下的重复错误 策略进化闭环:从原始数据→模式发现→自动调参,形成完整的策略优化循环 灵活部署:本地 SQLite 存储保障隐私,可选 Claude API 增强分析深度,也可纯规则运行 潜在缺点与局限性 数据孤岛风险:当前版本为单机部署,多设备交易需手动同步数据库文件;跨账户分析依赖即将到来的托管版本 AI 依赖局限:无 ANTHROPICAPIKEY 时仅能用规则引擎,模式发现深度受限;而启用 LLM 则产生额外 API 成本 MT5 绑定较重:自动同步功能对 MT5 Python API 有依赖,其他平台需通过手动记录或自定义脚本接入 策略调整偏保守:L3 层的自动调参以"禁用"和"微调"为主,缺乏更激进的策略重构建议 回测缺失:系统专注于实盘记录与反思,不包含历史数据回测功能,无法验证"如果按调整后的策略执行"的假设收益 适合人群 系统化交易者:已有明确策略框架,需要数据驱动的持续优化 MT5 量化用户:使用 EA 但缺乏交易日志分析工具 交易心理成长型选手:希望从"凭感觉"转向"凭数据"识别自身行为模式 多策略管理者:同时运行多个策略,需要横向对比与动态权重调整 纪律性复盘困难者:难以坚持手写交易日记,需要自动化工具降低复盘门槛 常规风险 凭证管理:MT5 密码以明文存储于本地 .env 文件,虽声明不向外传输,但仍需确保文件系统权限安全 本地 API 暴露:默认监听 localhost:8000,若暴露至公网可能导致交易数据泄露 过度拟合风险:自动化模式发现可能捕捉到样本内的统计噪音,而非真实边缘性 LLM 幻觉:AI 反思可能生成看似合理但缺乏数据支撑的"洞察",需人工复核关键结论 策略调整滞后:基于历史数据的自动调参,在市场环境突变时可能产生逆向效果 技术可靠性 项目基于 MCP 标准协议,具备 203 个测试用例,MIT 开源协议,GitHub 仓库公开可审计。依赖均为 Python 生态主流库(MetaTrader5、requests、python-dotenv),无编译型依赖或系统级权限需求。 原始说明 AI trading memory for MT5/forex traders. Record every trade, discover patterns, and get AI-powered reflections with automatic strategy adjustments. The only...
AI 交易记忆与策略进化系统
MCP 协议驱动的 AI 交易记忆系统,自动记录 MT5/外汇交易、发现行为模式并生成策略调整建议,支持三层记忆架构实现从原始交易到策略优化的闭环。
TradeMemory 是专为 MT5、Binance、Alpaca 等交易平台设计的 AI 交易记忆系统,通过 MCP(Model Context Protocol)为 AI Agent 提供持久化的交易记忆能力。系统支持两种主要使用模式:手动记录模式通过自然语言指令记录交易详情(如"记录我的 XAUUSD 多头交易,入场 2847,出场 2855,盈利 $40");自动同步模式则通过 mt5_sync.py 脚本每 60 秒自动拉取 MT5 已平仓交易,实现零侵入的 EA 集成。
核心功能围绕四大 MCP 工具展开:storetradememory 存储交易决策的完整上下文(品种、方向、仓位、策略、市场条件、置信度、反思);recallsimilartrades 按品种、时间、策略等维度检索历史交易用于模式匹配;getstrategyperformance 聚合各策略的胜率、盈亏比、最大回撤等关键指标;gettradereflection 提供单笔交易的深度复盘,包含入场逻辑、出场理由、盈亏分析和评分。
系统的核心创新在于 L1-L2-L3 三层记忆架构:L1(热层)存储原始交易数据,包含 15+ 维度完整上下文;L2(温层)由每日运行的 Reflection 引擎自动发现模式,如不同时段胜率差异(伦敦盘 78% vs 亚盘 31%)、策略边缘性对比、置信度-收益相关性、回撤序列特征等;L3(冷层)则基于 L2 发现生成规则化的策略调整,包括自动禁用亏损策略、为验证边缘性增加仓位、趋势市场中限制交易方向、基于历史相关性调整置信度阈值。
通过 OpenClaw 的 cron 功能可配置日/周/月自动复盘:每日 23:55 生成当日交易摘要,每周日对比本周与上周表现,每月初总结策略变化与调整建议。复盘内容可通过 WhatsApp、Slack 等渠道推送。
ANTHROPICAPIKEY 时仅能用规则引擎,模式发现深度受限;而启用 LLM 则产生额外 API 成本.env 文件,虽声明不向外传输,但仍需确保文件系统权限安全localhost:8000,若暴露至公网可能导致交易数据泄露项目基于 MCP 标准协议,具备 203 个测试用例,MIT 开源协议,GitHub 仓库公开可审计。依赖均为 Python 生态主流库(MetaTrader5、requests、python-dotenv),无编译型依赖或系统级权限需求。
AI trading memory for MT5/forex traders. Record every trade, discover patterns, and get AI-powered reflections with automatic strategy adjustments. The only…
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