Lumiwealth/lumibot

Python trading framework with AI agents that actually place the trade. Backtest, paper and live trade on 12 brokers: stocks, options, futures, forex, crypto and prediction markets.

LumiBot – 一个用于 AI 增强交易的开源 Python 框架

LumiBot (即 lumibot 包) 允许您编写单一的 Python Strategy 类，并将其作为纯规则驱动的回测、模拟交易机器人或实盘交易机器人运行。它的独特之处在于内置了 LLM 代理 运行时，可以对市场数据进行推理、辩论，并最终通过真实的经纪商 API 下单。

开箱即用的功能

功能	含义
统一的策略生命周期	同一个 `Strategy` 子类适用于回测、模拟和实盘交易——您只需更改运行器 (`Strategy.backtest(...)` vs. `Trader.run_all()` 或 `strategy.run_live()`)。
AI 代理支持	LumiBot 提供了一个轻量级的代理框架（研究员、多头、空头、交易员等），可以调用 OpenAI 模型、查询市场工具并写入持久化的 DuckDB 内存存储。
经纪商集成	支持 12 家经纪商，包括 Alpaca、Interactive Brokers、Tradier、Schwab、Tradovate、ProjectX、Bitunix、Polymarket 以及选定的 CCXT 交易所。
资产覆盖	股票、期权、期货、外汇、加密货币甚至预测市场合约 (Polymarket)。
基于真实数据的回测	从 Yahoo (免费) 或其他来源获取历史价格数据；回测记录每一次 AI 决策、订单和工件，以便您可以审计模型的行为。
安全防护门	即使 LLM 建议进行交易，在执行任何经纪商调用之前，确定性的 Python 防护门也可以批准或拒绝该交易。
CLI 辅助工具	`lumibot demo`, `lumibot init`, `lumibot backtest`, `lumibot run` – 全部生成纯 Python 文件，因此没有任何内容隐藏在命令行之后。
文档与社区	完整的文档网站、示例库、Discord 和 Reddit 社区，以及用于部署策略的托管式 “BotSpot” 平台。

典型工作流程

安装 – pip install lumibot (或安装特定的 git 标签)。
创建入门项目 – lumibot init my-bot --template ai 会编写一个可直接编辑的、使用 AI 运行时的 Strategy 子类。
回测 – lumibot backtest my-bot --days 90 在历史 Yahoo 数据上运行策略，记录每一个 LLM 提示/响应，并生成一份分析报告。
模拟交易 – 设置 ALPACA_API_KEY/SECRET (或其他经纪商的凭据) 并运行 lumibot run my-bot --paper。
实盘交易 – 将模拟凭据替换为实盘账户；相同的代码无需更改即可运行。

示例代码片段 (来自 README)

from datetime import datetime
from lumibot.backtesting import YahooDataBacktesting
from lumibot.example_strategies.ai_researcher_trader import ResearcherTraderStrategy

ResearcherTraderStrategy.backtest(
    YahooDataBacktesting,
    datetime(2026, 4, 6),
    datetime(2026, 4, 11),
    budget=100_000,
    benchmark_asset="SPY",
    parameters={"symbol": "SPY", "max_position_pct": 10},
)

该片段在 SPY 上运行了一个为期五天的 AI 驱动的 “研究后交易” 工作流程，使用了默认的 openai/gpt-6-luna 模型。

谁会使用 LumiBot？

量化开发者：希望在不放弃现有 Python 回测流水线的情况下尝试 LLM 驱动的创意。
研究团队：构建多代理 “投资委员会” 模拟 (研究员 → 多头 ↔ 空头 → 交易员)。
个人交易者：寻找一种低摩擦的方式，在投入真实资金之前测试 AI 生成的信号。
教育工作者：需要一个具体的、开源的示例，展示如何将确定性交易逻辑与生成式 AI 相结合。

许可证与成熟度

LumiBot 在 GPL-3.0 下发布，拥有 CI 状态徽章、测试覆盖率报告，并已发布在 PyPI 上（每周下载量超过 1k）。该存储库包含从 Backtrader 的迁移指南、详尽的对比表以及不断增长的示例策略集。

以上所有细节均直接取自项目的 README；未添加任何外部推测。