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自主加密货币量化交易策略研究框架。 从 autoresearch 范式演化而来——不再优化 LLM,而是让 AI Agent 自主发现、演化和执行加密货币交易策略。

免责声明：本项目仅供研究和教育用途。 加密货币交易具有重大风险。 过往表现不能保证未来收益。 使用风险自负。

概述

autoresearch-crypto 是一个模块化量化交易框架,专为以下场景设计:

• 策略研究：通过进化算法自动搜索和优化交易策略
• 回测：高保真回测，模拟真实手续费和滑点
• 实盘交易:与 Nado DEX 和 OKX 的生产级集成
• Agent 驱动演化:ATLAS 多策略进化和 GEPA 反思式进化引擎

功能特性

功能	说明
11 种内置策略	趋势跟踪、均值回归、剥头皮、网格、混合动量、自适应等
아틀라스 进化	多 Agent 경쟁성进化,跨策略原型
GEPA 反思	带边界案例检测和策略枯竭恢复的反思式学习
市场机制检测	自动机制分类（趋势/震荡/高波动）
多时间框架分析	跨 1m, 5m, 15m, 1h, 4h 时间框架的집합信号
Maker/Taker 费率优化	혼합执行:开仓/止盈用 POST_ONLY(Maker),止损用 IOC(Taker)
前进验证	多窗口样本外测试

快速开始

环境要求

• 파이썬 3.10+
• uv 包管理器(추천)
• NVIDIA GPU(可选,用于策略搜索——建议 8GB+ 显存)

安装

下载市场数据

策略搜索

回测

实盘交易(Nado DEX)

项目结构

策略一览

策略	类型	适用市场	交易频率	风险等级
하이브리드MM	均值回归 + 动量	震荡 + 趋势	低（约2笔/天）	中等
트렌드	布林带均值回归	震荡市	极低	中等
두피	高频剥头皮	高波动	极高	高
트렌드 팔로우	趋势跟踪	强趋势	低	中等
그리드	网格交易	横盘	中等	低
순수반응	极端反转	超买/超卖	中等	中等
적응형	自适应	所有机制	中等	中等

详见 docs/STRATEGIES.md.

进化引擎

ATLAS 多전략진화

多 Agent(Alpha, Beta, Gamma, Delta)同时进化不同策略原型:

GEPA 反思式进化

每 5 轮强制记录假设的反思式学习：

风险评分

프레임 사용위험 惩罚评分대체 原始夏普比率,防止 Agent 偏好高杠杆/高回撤策略:

配置

모든 거래가상 值集中在 'dex/config.py':

| 参数 | 默认值 | 说明 | |-----------

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🌐 본 텍스트는 빠른 이해를 돕기 위한 요약 번역본입니다. 정확한 기술 정보 및 전체 코드는 GitHub 원문에서 확인하실 수 있습니다.