Lumiwealth/lumibot

Lumibot – AI 增強的演算法交易框架

它是什麼 – Lumibot 是一個開源的 Python 函式庫，讓你能撰寫、回測、紙上交易與實際交易演算法策略。它為 LLM 驅動的 交易代理人 提供一流的執行環境，這些代理人可以研究市場資料、辯論交易想法，並下單，所有這些都在與確定性 Python 策略相同的策略迴圈內完成。

主要功能

功能	你會得到什麼
確定性策略	使用純 Python 撰寫包含指標、部位大小、風險檢查與排程規則的邏輯。
AI 代理策略	定義多個代理人（研究員、看多、看空、交易員等），呼叫 LLM、查詢市場工具，並可選擇執行交易。
回測	重新播放歷史資料（Yahoo、FRED、SEC 文件等），並捕捉產出——訂單日誌、圖表、報表——供檢查。
紙上與實時交易	只需一次設定變更，即可將相同的策略程式碼切換至券商（Alpaca、IBKR、Tradier、Schwab 等）。
內建代理工具集	市場狀態、訂單檢查、DuckDB 查詢、技術指標、新聞來源、宏觀資料、本地記憶、Telegram 警報等。
受管理的雲端（BotSpot）	可選的託管服務，執行 Lumibot 機器人，提供資料、排程、監控、緊急停止與策略共享市集。
可擴充的券商支援	支援 Alpaca、Interactive Brokers、Tradier、Schwab、Tradovate、ProjectX、Bitunix、Polymarket 以及部分 CCXT 交易所。

典型工作流程

1. 撰寫策略類別，繼承自 lumibot.strategies.Strategy。在 on_trading_iteration 中，你可以呼叫確定性程式碼，或使用 self.agents["name"].run(...) 讓 LLM 推理並回傳摘要。
2. 回測：使用 MyStrategy.backtest(YahooDataBacktesting, start, end) 觀察代理人在歷史資料上的表現。
3. 紙上交易：建立券商實例（例如 Alpaca），並以 Trader().add_strategy(...).run_all() 執行策略。
4. 正式上線：將券商設定切換為實際帳戶——不需要更改程式碼。

範例 – 一個四代理人的「AI 交易團隊」，負責研究 ETF，讓看多與看空代理人爭論，最後由交易代理人執行選定的部位。README 中展示了完整腳本以及如何在回測與實時紙上交易之間切換。

安裝

pip install lumibot

此套件已上架 PyPI，支援 Python 3.9+，並包含測試覆蓋率的 CI 徽章。

文件與社群

• 完整文件: https://lumibot.lumiwealth.com/
• 受管理的雲端（BotSpot）: https://botspot.trade/
• 社群: GitHub repo、Reddit /r/BotSpotTrade 與 Discord 伺服器。

授權 – MIT。

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為何重要 – Lumibot 彌合了實驗性的 LLM 驅動交易概念與生產等級量化系統之間的鴻溝。透過將代理人嵌入已處理回測、券商整合與風險控制的框架，使用者能快速迭代、在歷史資料上驗證 AI 產生的決策，然後以最小的摩擦將相同程式碼部署至紙上或實際市場。