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什么是 OpenTrading？

OpenTrading 是一套开源、本地优先的工具集，同时也是一个用于短线交易分析的 Claude skill —— 覆盖股票、期权、衍生品与加密货币 —— 采用宏观优先、风险优先的工作流。

它建立在一个理念之上：一个优秀的交易台不是靠一个聪明的模型，而是靠许多相互独立的观点被强制相互印证。因此 OpenTrading 运行一小组预测者，让它们互相争论，然后根据实际发生的情况给自己打分。

三个层次​

FORECASTERS            →   FUSION                 →   LEARNING
independent views          reconcile them             grade & remember
─────────────────          ──────────────────         ─────────────────
rules engine (ot decide)   consensus strip            ot reflect grade
logistic P(up) (ot quant)  confluence ladder          lessons → next judge
TimesFM cone (ot forecast) bull vs bear + judge
dealer gamma / GEX         (ot debate)
crowd odds (ot poly)
on-chain whales (ot whales)
  1. 预测者各自从不同的信息中产生一个观点 —— 一个规则引擎、一个统计模型、一个基础模型、做市商持仓数据、一个 LLM 分析师，以及一个预测市场的群体。
  2. 融合将它们组合起来：一个共识条（一旦两个分析师产生分歧就立刻翻转为观望）、一个共振价位梯（由 2 个以上相互独立的方法共同点名的价格位），以及一场对抗式的多空辩论，其裁判会给出明确的判断。
  3. 学习会在事后为每一个已做出的判断打分，并把经验教训反馈到未来的判断中。

设计原则​

  • **确定性的 SOP，而不是一个 agent。**脚本负责收集并计算证据，将其冻结成一个文本包，然后模型才去读取它。没有任何东西会自行行动；相同的输入总是产生相同的证据。
  • **免密钥、本地优先。**核心不依赖任何 API 密钥 —— 只需 Python 的标准库。你的持仓保存在一个被 git 忽略的文件中，永不离开你的机器。
  • **独立性优先于一致性。**五个共用一个大脑的分析师等于一个分析师。每个模块都刻意使用不同的数学方法、不同的数据，以及（在辩论中）不同厂商的模型。

适合谁使用​

一位宏观优先的短线交易者，想要一个可复现的第二意见 —— 不是让你盲目跟随的信号，而是一个会展示其推导过程并持续记录战绩的结构化交易台。

:::warning 仅供教育用途 OpenTrading 产生的一切都**仅供教育用途 —— 非投资建议。**它是一个个人研究工具。你需要为自己的交易负责。 :::

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