（3393期）Trade Memory – 本地交易信号持久化日志

本地交易信号持久化日志 本地 JSONL 日志持久化交易信号，支持自动化记录与历史追踪，适合量化交易复盘与风控审计 使用说明 核心用法 trade-memory 是一个轻量级本地交易日志技能，通过 Python 脚本将已确认的交易信号追加写入 trades.jsonl 文件。用户或 Agent 只需提供标准化的 JSON 对象（包含交易对、方向、入场价、止损止盈、备注、来源及时间戳），即可实现零配置持久化存储。 显著优点 零依赖架构：仅依赖系统预装的 python3，无需数据库或网络服务，适合离线环境 原子化存储：每行独立 JSON 对象，天然支持流式读取与增量备份，兼容 jq 等工具链 自动容错：自动创建目录与文件、自动生成 UTC 时间戳、严格的 JSON 校验机制 双语指令适配：内置印尼语触发词识别（"simpan"、"catat"、"tambahkan"），覆盖东南亚用户场景 潜在缺点与局限性 无数据加密：日志以明文 JSONL 形式存储于本地文件系统，敏感策略存在泄露风险 无并发控制：多进程同时写入可能引发行级竞争（JSONL 非事务格式） 无远程同步：纯本地存储，跨设备迁移需手动复制文件 查询能力缺失：仅支持追加写入，无内置索引、筛选或聚合功能 适合人群 运行本地量化策略的独立交易员 需要离线审计日志的合规导向型用户 使用 OpenClaw 生态构建自动化交易管道的开发者 常规风险 | 风险类型 | 说明 ||---------|------|| 数据完整性 | 异常终止可能导致最后一行 JSON 截断 || 权限配置 | 默认路径位于用户 home 目录，多用户系统需注意文件权限 || 输入注入 | 脚本通过 shell 传参接收 JSON，虽经 json.loads 校验，但极端 payload 仍需警惕 || 存储膨胀 | 高频交易场景下文件持续增长，需定期归档或轮转策略 | 原始说明 Save a trade or signal event to local memory log file (trades.jsonl). Use when a trade signal is confirmed and needs to be recorded, saved, or logged for fut...