ryanfrigo/kalshi-ai-trading-bot

它解决了什么问题

此项目提供了一个严谨的工具包，用于在 Kalshi 预测市场上进行交易。它不声称保证获利，而是专注于提供工具，诚实衡量交易策略是否相对于市场盘口具有统计上的「优势」，通过严格的样本外验证，防止用户将运气误认为技巧。

运作方式

此工具包整合了签章的 Kalshi API 客户端，并搭配决策日志与遥测系统。它使用「自我改进循环」，交易执行、结算后，再使用 Brier 分数和对数损失等指标进行衡量。这些数据会自动推导出「优势政策」，可封锁亏损类别，或对过度自信的概率估计进行「减码」，以校准未来的交易。

它通过 CLI 和 MCP（模型上下文协议）服务器提供代理原生接口，允许 LLM（如 Claude）驱动交易流程——从研究催化剂到执行受保护的订单——同时保持 API 密钥在本机。

适用对象

对预测市场感兴趣的交易者和开发者，他们想要纪律严明、数据驱动的自动化交易方法，以及一个使用真实结算数据证明其策略绩效的框架。

重点特色

• 诚实的优势衡量：使用 Brier 分数和对数损失，若样本数过小（少于 10 笔前瞻结算交易），则拒绝声称具有优势。
• 自我改进循环：根据已结算的损益和校准误差自动更新交易政策。
• 代理原生设计：包含首创的 MCP 服务器和专用的 Claude 技能，用于 LLM 驱动的账户管理。
• 风险治理：内置每日亏损熔断、回撤暂停和分数凯利公式下注。
• 可插拔 LLM 集成：通过 OpenRouter 连接到任何模型，并具有可配置的后备链。
• 示例策略：附带 AI 驱动的方向性交易和基于数学的「安全复利」策略。