{"repo":"Zach0911/autostrategy","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/Zach0911/autostrategy","clone":"git clone https://github.com/Zach0911/autostrategy.git","description":"AI驱动的量化策略自动生成工具，支持Claude Code等AI Agent。将自然语言想法转化为可回测的Python策略，内置五维度评分与自动优化。仅供学习研究。","language":"Python","stars":20,"topics":["ai-agents","backtesting","claude-code","python","quantitative-finance","tradinganalysis"],"license":null,"category":"trading","readme_excerpt":"Autostrategy 用自然语言创建、回测和模拟运行量化策略的本地开源工具。 你描述一个想法，Autostrategy 帮你把它变成可检查的策略设计文档，再生成代码，跑回测，最后在本地模拟运行里观察它会如何做决策。 免责声明：本项目仅用于学习、研究和策略原型验证，不构成任何投资建议。量化交易有风险，回测收益不代表未来表现。 为什么做这个 很多个人投资者不是卡在“不会写 Python”，而是卡在更前面： - 想法说不清，策略条件散在脑子里。 - 代码跑起来了，但不知道 AI 有没有偷偷改了逻辑。 - 回测结果看起来不错，但不知道风险在哪里。 - 想观察策略的逐步决策，却没有一个轻量的本地工作台。 Autostrategy 的核心思路是： 先把策略写成清楚的设计文档，再让代码严格跟随文档。 这不是让 AI 直接自由发挥写一段交易脚本。它更像一个本地策略工坊：先画图纸，再施工，再验收。 它能帮你做什么 你想做的事 Autostrategy 做什么 --- --- “帮我做一个双均线策略” 生成策略设计文档、策略代码和本地回测结果 “我有个模糊想法，但不知道怎么量化” 把想法整理成买入、卖出、止损、仓位规则 “我想先从模板开始” 用内置双均线、网格、动量模板创建策略工作区 “我想检查 AI 生成的策略有没有依据” 保留 STRATEGY DESIGN.md ，让策略逻辑可读、可审查 “我想看策略每一步会怎么判断” 本地模拟运行，保存决策事件和运行结果 安装 建议先在虚拟环境中使用： 如果你的 shell 对引号比较敏感，也可以用： 开发和测试时可安装： 快速开始 1. 初始化配置 这会创建本地配置文件： 2. 配置 LLM Autostrategy 使用 OpenAI-compatible 接口。API key 不写入项目文件，只从环境变量读取。 如果你只想体验模板和本地回测，可以先不配置 LLM。 3. 创建一个策略 用内置模板创建： 查看策略文件位置： 4. 用自然语言生成策略设计 生成后重点看这个文件： 它是策略图纸。买入条件、卖出条件、止损、仓位管理都应该在这里说清楚。 5. 生成代码 生成的策略工作区会包含： 6. 回测 回测结果会保存到策略工作区： 查看策略当前状态： 浏览器工作台 如果你不想一直在命令行里看文件，可以启动本地工作台： 打开： 你可以在浏览器里查看策略、生成设计、触发代码生成、运行回测、预览产物，并查看 LLM 配置状态。 建议只监听 127.0.0.1 。Autostrategy 是本地研究工具，不是多用户远程服务。 模拟运行 回测回答的是：“这套规则在历史数据上表现如何？” 模拟运行回答的是：“如果按时间顺序重放，策略每一步会怎么做决策？” 策略代码只要暴露： 就可以启动模拟运行： 结果会写入： 当前模拟运行是 replay-first，本地重放历史数据和策略决策。它还不是实盘交易，也不连接真实 broker。 工作流 1. Describe ：用自然语言描述策略。 2. Design ：生成可审查的策略设计文档。 3. Generate ：根据设计文档生成策略代码。 4. Backtest ：在本地跑历史回测。 5. Paper Run ：重放策略决策，查看事件流和运行结果。 6. Iterate ：修改设计，再生成、再验证。 内置模板 当前内置三个策略模板： 模板 适合场景 --- --- dual-ma 双均线趋势跟随，新手最容易理解 grid 震荡行情里的网格思路 momentum 动量策略原型 查看模板列表：","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/Zach0911","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/Zach0911/autostrategy/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}