EvoTraders：自我进化的多智能体交易系统
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EvoTraders 是一个开源的金融交易智能体框架，结合多智能体协作、run 级工作区和记忆机制，支持回测与实盘两类交易运行模式。
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## 核心特性
**多智能体交易团队**
系统默认包含 6 个角色：4 个分析师（基本面、技术面、情绪、估值）+ 投资经理 + 风控经理。
**持续学习**
可选接入 ReMe 长期记忆，智能体会在每轮结束后反思、复盘并沉淀经验。
**统一运行时**
同一套运行时模型支持历史回测和实时行情驱动的实盘流程。
**可操作前端**
前端不只是展示层，还包含交易室、运行控制、日志、审批、Agent 工作区和 explain/news 视图。
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## 当前架构
仓库目前处于“模块化单体 -> 拆分服务”的迁移阶段，本地开发默认走 split-service 路径。
当前 app surface：
- `backend.apps.agent_service`，端口 `8000`：控制面，负责 workspaces、agents、skills、审批接口
- `backend.apps.trading_service`，端口 `8001`：只读交易数据接口
- `backend.apps.news_service`，端口 `8002`：只读 explain/news 接口
- `backend.apps.runtime_service`，端口 `8003`：运行时生命周期接口
- `backend.apps.openclaw_service`，端口 `8004`：只读 OpenClaw facade
- WebSocket gateway，端口 `8765`：前端实时事件和 feed 通道
当前最关键的主链路是：
`frontend -> runtime_service/control APIs -> gateway/runtime manager -> market service + pipeline + storage`
迁移背景可参考 [services/README.md](./services/README.md)。
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## 快速开始
### 1. 安装
```bash
# 克隆仓库后进入项目目录
cd evotraders
# 推荐
uv pip install -e .
# 可选
# uv pip install -e ".[dev]"
# pip install -e .
```
### 2. 配置环境变量
```bash
cp env.template .env
```
根目录 `env.template` 是当前本地开发的主模板，仓库里也保留了 `.env.example` 作为参考。
最常用的配置项：
```bash
# 自选股
TICKERS=AAPL,MSFT,GOOGL,NVDA,TSLA,META,AMZN
# 行情数据
FIN_DATA_SOURCE=finnhub
FINANCIAL_DATASETS_API_KEY=
FINNHUB_API_KEY=
POLYGON_API_KEY=
# Agent 模型
OPENAI_API_KEY=
OPENAI_BASE_URL=
MODEL_NAME=qwen3-max-preview
# 长期记忆（只有启用 --enable-memory 才需要）
MEMORY_API_KEY=
```
说明：
- live 模式必须配置 `FINNHUB_API_KEY`
- `POLYGON_API_KEY` 用于长期 market store 的补数和刷新
- `MEMORY_API_KEY` 仅在启用长期记忆时需要
### 3. 启动服务栈
本地开发推荐直接使用：
```bash
./start-dev.sh
```
该脚本会启动：
- `agent_service`：`http://localhost:8000`
- `trading_service`：`http://localhost:8001`
- `news_service`：`http://localhost:8002`
- `runtime_service`：`http://localhost:8003`
- gateway WebSocket：`ws://localhost:8765`
然后在另一个终端启动前端：
```bash
evotraders frontend
```
访问 `http://localhost:5173`。
也可以手动分别启动：
```bash
python -m uvicorn backend.apps.agent_service:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
python -m uvicorn backend.apps.trading_service:app --host 0.0.0.0 --port 8001 --reload
python -m uvicorn backend.apps.news_service:app --host 0.0.0.0 --port 8002 --reload
python -m uvicorn backend.apps.runtime_service:app --host 0.0.0.0 --port 8003 --reload
python -m backend.main --mode live --host 0.0.0.0 --port 8765
```
### 4. 使用 CLI 运行回测或实盘
回测：
```bash
evotraders backtest --start 2025-11-01 --end 2025-12-01
evotraders backtest --start 2025-11-01 --end 2025-12-01 --enable-memory
evotraders backtest --config-name smoke_fullstack --start 2025-11-01 --end 2025-12-01
```
实盘：
```bash
evotraders live
evotraders live --enable-memory
evotraders live --schedule-mode intraday --interval-minutes 60
evotraders live --trigger-time 22:30
```
帮助：
```bash
evotraders --help
evotraders backtest --help
evotraders live --help
evotraders frontend --help
```
### 离线回测数据
如果只是想快速体验回测，不依赖外部行情 API，可以下载离线数据包并解压到 `backend/data`：
```bash
wget "https://agentscope-open.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/ret_data.zip"
unzip ret_data.zip -d backend/data
```
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## 运行时数据布局
- 长期研究数据保存在 `data/market_research.db`
- 每次 run 的状态写入 `runs//`
- `runs//BOOTSTRAP.md` 保存该 run 的 bootstrap 值和 prompt body
- `runs//state/runtime_state.json` 保存运行时快照
- `runs//team_dashboard/*.json` 主要是给 dashboard 用的兼容导出层，不是唯一真相源
可选保留策略：
```bash
RUNS_RETENTION_COUNT=20
```
只有形如 `YYYYMMDD_HHMMSS` 的时间戳目录会被自动清理；`live`、`smoke_fullstack`、`reload_demo_*` 这类命名 run 会保留。
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## 前端服务路由
前端始终会使用 control plane 和 runtime API，同时可以选择直连拆分服务读取只读数据。
常用前端环境变量：
```bash
VITE_CONTROL_API_BASE_URL=http://localhost:8000/api
VITE_RUNTIME_API_BASE_URL=http://localhost:8003/api/runtime
VITE_NEWS_SERVICE_URL=http://localhost:8002
VITE_TRADING_SERVICE_URL=http://localhost:8001
VITE_WS_URL=ws://localhost:8765
```
如果不配置，前端会按本地默认值和兼容回退逻辑运行。
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## 决策流程
```text
市场数据 -> 分析师独立分析 -> 团队沟通 -> 投资决策 ->
风控审核 -> 执行/结算 -> 复盘/记忆更新
```
运行时管理器还会跟踪：
- agent 注册和状态
- 待审批项
- run 事件
- 当前 session key
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## 自定义配置
### 新增或修改分析师角色
1. 在 [backend/agents/prompts/analyst/personas.yaml](./backend/agents/prompts/analyst/personas.yaml) 中定义 persona
2. 在 [backend/config/constants.py](./backend/config/constants.py) 中注册角色
3. 如有需要，在 [frontend/src/config/constants.js](./frontend/src/config/constants.js) 中补充前端展示元数据
示例：
```yaml
comprehensive_analyst:
name: "Comprehensive Analyst"
focus:
- multi-factor synthesis
preferred_tools:
- get_stock_price
- get_company_financials
description: |
A generalist analyst that combines multiple signals.
```
### 配置各 Agent 使用的模型
模型覆盖在 `.env` 中配置：
```bash
AGENT_SENTIMENT_ANALYST_MODEL_NAME=deepseek-v3.2-exp
AGENT_TECHNICAL_ANALYST_MODEL_NAME=glm-4.6
AGENT_FUNDAMENTALS_ANALYST_MODEL_NAME=qwen3-max-preview
AGENT_VALUATION_ANALYST_MODEL_NAME=Moonshot-Kimi-K2-Instruct
AGENT_RISK_MANAGER_MODEL_NAME=qwen3-max-preview
AGENT_PORTFOLIO_MANAGER_MODEL_NAME=qwen3-max-preview
```
### run 级 BOOTSTRAP 配置
每个 run 都可以通过 `runs//BOOTSTRAP.md` 覆盖默认值。该文件由 [backend/config/bootstrap_config.py](./backend/config/bootstrap_config.py) 解析，front matter 可配置：
```yaml
tickers:
- AAPL
- MSFT
initial_cash: 100000
margin_requirement: 0.5
max_comm_cycles: 2
schedule_mode: daily
trigger_time: "09:30"
enable_memory: false
```
初始化一个 run 工作区：
```bash
evotraders init-workspace --config-name my_run
```
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## 项目结构
```text
evotraders/
├── backend/
│ ├── agents/ # agent 角色、prompts、skills、workspaces
│ ├── api/ # FastAPI 路由层
│ ├── apps/ # 拆分服务 app surface
│ ├── core/ # pipeline、scheduler、state sync
│ ├── runtime/ # runtime manager 和 agent runtime state
│ ├── services/ # gateway、market/storage/db 服务
│ └── cli.py # Typer CLI 入口
├── frontend/ # React + Vite 前端
├── shared/ # 拆分服务共用 client 和 schema
├── runs/ # run 级状态和 dashboard 导出
├── data/ # 长期研究数据
└── services/README.md
```
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## 测试
后端测试位于 `backend/tests`，覆盖 service app、shared client、domain、路由、enrichment、gateway 支撑模块和 runtime 支撑模块。
常用命令：
```bash
pytest
pytest backend/tests/test_runtime_service_app.py
pytest backend/tests/test_trading_service_app.py
```
前端测试：
```bash
cd frontend
npm test
```
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## 许可与免责
EvoTraders 是研究和教育用途项目。再次分发或商用前，请先核对仓库中的实际 license 文件。
**风险提示**：本项目不构成投资建议。任何实盘部署前都应进行充分测试和风险评估，历史表现不代表未来收益。