OpenByteInc/QuantDinger
AI quantitative trading platform for crypto, stocks, and forex with backtesting, live trading, market data, and multi-agent research.vibe-trading ,trading-agents,ai-trader,ai-trading
QuantDinger – 開源 AI 驅動的交易作業系統
是什麼 – QuantDinger 是一個自托管平台，可將交易構想轉化為完整的全棧工作流程：以 Python 寫策略、進行回測、執行紙交易模擬，並（可選）在加密貨幣交易所或傳統券商執行實時訂單。該架構以 AI 輔助市場研究為基礎，可接入 LLM 提供商（OpenAI 相容、Google、DeepSeek 等）生成訊號或豐富資料，但實際策略程式碼、風險參數與憑證始終由您掌控。
核心元件
| 元件 | 作用 |
|---|---|
| API (Flask + Gunicorn) | HTTP 進入點，負責認證、驗證與持久化命令提交。 |
| 交易工作器 | 托管長期執行的策略執行時，維護券商會話，對帳訂單，並將租約/心跳寫入 PostgreSQL。 |
| 排程工作器 | 驅動投資組合級排程、付款與訊號時機。 |
| Celery 工作器 + beat | 執行有限、可重試的任務，如 AI 驅動的研究、回測、實驗報告與維護任務。 |
| PostgreSQL | 持久化狀態：使用者帳戶、策略定義、稽核日誌、訂單歷史。 |
| Redis（快取與任務） | 快速快取市場資料，以及為 Celery 任務佇列使用獨立的 Redis 實例。 |
| 可觀測性堆疊（可選） | Prometheus 收集指標，Grafana 可視化，Alertmanager 處理警示。 |
| Agent Gateway / MCP | 一個輕量級 API（/api/agent/v1），允許外部 AI Agent（如 Claude、Cursor）呼叫已核准的交易工具，而無需暴露憑證。 |
架構概覽
系統以一組共享單一鏡像但以不同指令啟動的 Docker 容器運行（backend、trading-worker、scheduler-worker、celery-worker 等）。執行時邊界明確：
- HTTP API 永不執行長期迴圈——這些任務在專用工作器中執行。
- Celery 處理短期、可重試的任務；交易工作器擁有持久化的策略執行時。
- 分離的 Redis 實例強制對快取與任務佇列採用不同的淘汰策略。
- 生產環境覆蓋層以非 root 使用者執行容器，使用唯讀根檔案系統與受限的 Linux 能力。
簡化流程：
- 策略作者 寫下一個實作 Strategy API V2（訊號、部位、風險）的 Python 模組。程式碼儲存在資料庫中。
- AI 提供商（OpenRouter、OpenAI 等）可從策略或獨立的「研究」Celery 任務中呼叫，以取得情緒、新聞或生成想法。
- 回測 任務在 Celery 中執行，從資料來源適配器拉取歷史市場資料並儲存結果。
- 紙交易／實時執行 由交易工作器完成，與交易所適配器（Binance、OKX、Bybit、Gate、HTX）或券商 API（IBKR、Alpaca）通訊。
- 監控 – 指標流向 Prometheus；Grafana 面板顯示訂單流、延遲與健康狀態。
快速入門
選項 A – 預建 Docker 影像（推薦）
# Linux / macOS
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/OpenByteInc/QuantDinger/main/install.sh | bash
# Windows PowerShell
irm https://raw.githubusercontent.com/OpenByteInc/QuantDinger/main/install.ps1 | iex
安裝程式會提示輸入管理員使用者名稱/密碼，產生密鑰，拉取 GHCR Compose 堆疊並啟動。之後可開啟：
- Web UI – http://127.0.0.1:8888
- 移動 H5 UI – http://127.0.0.1:8889
- API 健康檢查 – http://127.0.0.1:5000/api/health
選項 B – 從原始碼建置
git clone https://github.com/OpenByteInc/QuantDinger.git
cd QuantDinger
cp backend_api_python/env.example backend_api_python/.env
cp .env.example .env
# 編輯 .env 檔案 – 設定 SECRET_KEY、CREDENTIAL_ENCRYPTION_KEY、ADMIN_*、POSTGRES_PASSWORD、REDIS_PASSWORD 等
python -c "import secrets, sys; print(secrets.token_hex(32))" # 產生隨機密鑰
docker compose up -d --build # 啟動核心服務（不含可觀測性堆疊）
如需完整生產級強化，可新增 docker-compose.production.yml 並可選新增 docker-compose.observability.yml。
安全與合規亮點
- 憑證加密 – 券商 API 金鑰與 MFA 憑證使用使用者提供的
CREDENTIAL_ENCRYPTION_KEY在靜態時加密儲存。 - Agent 金鑰 – 哈希處理、作用域限制、速率限制、稽核日誌；透過 Agent 進行實時交易需顯式金鑰、
paper_only=false與伺服器旗標AGENT_LIVE_TRADING_ENABLED=true。 - 容器強化 – 非 root UID（10001）、能力降級、唯讀根檔案系統、生產覆蓋層中的資源限制。
- 網路姿態 – 所有埠點預設綁定至
127.0.0.1；公開暴露應透過 TLS 終止反向代理實現。 - 漏洞回報 – 請參閱
SECURITY.md中的私密揭露流程。
適用場景
| 使用情境 | QuantDinger 提供的內容 |
|---|---|
| 獨立量化交易員 | 研究 → 回測 → 紙交易 → 實盤的端對端流程，完全掌控程式碼所有權。 |
| AI 增強策略開發者 | 內建鉤子可呼叫 LLM 進行情緒分析、新聞摘要或生成想法。 |
| 小型金融科技團隊 | 容器化、自托管堆疊，可在單一 VM 上執行或透過 Kubernetes 擴展。 |
| 研究者原型化 Agent | Agent Gateway / MCP 可向外部 LLM 暴露工具呼叫 API，而不會洩漏憑證。 |
| 教育者 / 愛好者 | 一鍵安裝器與詳盡文件（指標指南、策略指南、擴充指南）便於實驗。 |
許可與社群
- 許可證：Apache 2.0 – 寬鬆，商業友好。
- 支援方：Atlas Cloud（AI 推論）與 Amazon Web Services（雲端基礎設施）。
- 社群管道：Telegram、Discord、YouTube、X（Twitter）——README 中提供連結。
- 文件：中英文文件、API 參考、架構圖、逐步部署指南。
總結
QuantDinger 是一個真正的、生產級的開源專案，結合傳統算法交易基礎設施與 AI 驅動的研究和 Agent 集成。它不是簡單的示範；倉儲包含完整的後端、工作器程序、CI 流水線、安全強化與可選可觀測性。若您需要一個自托管、可擴展的平台來開發、測試與執行 AI 增強的交易策略，QuantDinger 是一個穩固的起點。
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