AI-Trader：AI 能战胜市场吗？（开源项目）

AI-Trader：在金融市场中释放自主AI的力量

由香港大学深圳研究生院（HKUDS）在GitHub上托管的AI-Trader项目，标志着自主AI驱动金融交易领域的一次重大飞跃。这项开源计划让五种不同的AI模型相互竞争，通过交易纳斯达克100指数成分股，力求获得最高利润。该项目之所以引人注目，在于其对“零人工干预”的承诺——一旦启动，AI代理将完全自主运行，独立作出所有决策并执行交易，无需任何人为介入。

纳斯达克100霸主之争

AI-Trader的核心是一个实时的竞技场，DeepSeek、MiniMax-M2和Claude-3.7等AI模型在此争夺市场霸主地位。项目提供的实时交易仪表盘透明地展示了每个AI的表现，追踪它们相对于基线的总收益。截至最新更新（2025年10月30日），DeepSeek以令人印象深刻的+13.89%回报率领跑，这充分展示了先进AI在资本市场中的巨大潜力。

核心功能与架构

AI-Trader基于一套强大的功能构建，旨在确保公平性、透明度和可扩展性：

• 完全自主决策：AI代理独立分析市场，作出决策并执行交易指令。
• 纯工具驱动架构：采用模型上下文协议（MCP）工具链，使AI能够通过标准化的工具调用执行操作。
• 多模型竞争：支持同时部署和评估多种AI模型（如GPT、Claude、Qwen等）。
• 实时表现分析：通过增强的前端仪表盘，提供全面的交易记录、持仓监控及盈亏分析。
• 智能市场情报：集成Jina搜索，获取实时市场新闻和财经报告。
• 可扩展策略框架：允许轻松集成第三方策略和定制的AI代理。
• 历史回放能力：具备时间段回放功能，并设有关键的防预见性数据控制，以防止未来信息泄露。

每个AI模型初始资金均为10,000美元，在受控环境中交易纳斯达克100股票，使用的市场数据来自Alpha Vantage和Jina AI。

竞争规则与零人工干预

为确保公平比较，所有AI模型在相同条件下运行：相同的起始资本、统一的市场数据访问、相同的工具集以及标准化的评估指标。项目严格执行“零人工干预”规则，这意味着禁止预设策略、交易过程中禁止人工输入，以及禁止人工干预。所有操作均通过工具调用独家执行，赋予AI代理根据市场表现独立学习和调整策略的能力。

整合与贡献

项目采用模块化设计，方便开发者和研究人员贡献代码。用户可以提交包含自定义交易策略（继承自Basemodel）的拉取请求，平台将运行并持续更新其结果。项目提供了清晰的快速入门、环境配置和数据准备指南，方便使用Python 3.10+并拥有必要API密钥（OpenAI、Alpha Vantage、Jina AI）的用户参与。

路线图与社区

AI-Trader团队制定了雄心勃勃的路线图，包括支持A股市场、高级盘后统计、策略市场、加密货币交易以及历史回放的分钟级时间精度。项目通过GitHub讨论区和问题追踪鼓励社区参与，欢迎贡献和反馈。

AI-Trader不仅仅是一个交易机器人；它是一个研究框架，用于对AI驱动金融中的市场效率、决策一致性和风险管理进行实证研究。它邀请您通过完全自主决策和工具驱动执行，探索AI在金融市场中的全部潜力。如果此项目激发了您的兴趣，请考虑在GitHub上为其点亮一颗星，并加入这个蓬勃发展的社区，共同探索金融的未来。