Trading_Agents_for_Futures — Trading_代理s_for_Futures
v1.0.0期货 Trading代理s AI 分析系统。当用户询问期货分析、豆粕(M)、菜粕(RM)、螺纹钢(RB)、 铜(CU)、铁矿石(I)等品种的技术面、基本面、持仓数据、期限结构分析时使用此技能。 支持多维度的期货智能分析决策,输出包含技术分析、基差分析、期限结构、库存仓单、 持仓席位、新闻舆情和辩论风控的综合报告。
运行时依赖
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Trading_Agents_for_Futures — Trading_代理s_for_Futures 安装说明: 安装命令:["openclaw skills install trading-agents-for-futures"]
技能文档
Trading_代理s_for_Futures 期货分析系统
多 代理 协作 · 六维分析 · 动态权重 · 口语化多空辩论 · 即装即用
触发词(满足任一即触发) "分析期货"、"期货分析"、"分析 [品种名]" "做多"、"做空"、"期货建议"、"期货推荐" "持仓数据"、"多空持仓"、"席位持仓" "期限结构"、"跨期价差"、"展期收益" "库存分析"、"仓单数据" "技术分析"、"K线"、"均线" "基差分析"、"升贴水" "新闻舆情"、"市场情绪" "风险评估"、"风控"、"止损" 执行方法
用户提供品种后,按以下步骤执行:
第一步:安装依赖(如尚未安装) cd <技能根目录> pip 安装 -r requirements.txt
规则模式(--no-llm)无需任何 API Key,下载数据后即可运行。
第二步:运行分析 # 规则模式(推荐,无需 API Key) python mAIn.py -s <品种代码> --no-llm
# LLM 模式(需要 DeepSeek API Key) python mAIn.py -s <品种代码>
# 多品种同时分析 python mAIn.py -s RB,M,RM --no-llm
常用品种代码 代码 品种 代码 品种 RB 螺纹钢 HC 热卷 CU 沪铜 AL 沪铝 M 豆粕 RM 菜粕 I 铁矿石 MA 甲醇 LH 生猪 Y 豆油 参数说明 参数 说明 -s, --symbol 品种代码,多个用逗号分隔 -d, --date 分析日期(YYYY-MM-DD),默认今天 --no-llm 禁用 LLM,仅使用规则分析(无需 API Key) -o, --输出 输出 JSON 文件路径 --列出-技能s 列出所有可用分析模块 输出结构
本系统采用动态权重机制:根据品种品类(贵金属/黑色/化工/农产品等)、各模块 AI 置信度、以及市场波动状态,自适应调整六个分析模块的权重占比,而非固定权重。
多空辩论以口语化对抗形式呈现:技术面/基差/期限结构/库存/持仓/新闻六个维度依次展开,多头代表和空头代表各自陈述,最终由裁判长综合裁决。
每条分析输出:
📈 多方论点(N条) — 技术面、基本面、持仓各维度看多理由 📉 空方论点(N条) — 技术面、基本面、持仓各维度看空理由 ⚖️ 辩论裁决 — 各维度综合裁决(做多/做空/观望) 🎯 风险等级 — low / medium / high 📦 建议仓位 — X% 🛡️ 止损参考 — X%
依赖说明 必须安装 ak分享>=1.14.0 pandas>=2.0.0 numpy>=1.24.0 pyarrow>=12.0.0 httpx>=0.25.0 pyyaml>=6.0 请求s>=2.28.0 python-dotenv>=1.0.0
可选(LLM 模式) pip 安装 流lit plotly # 可视化图表
设置环境变量启用 LLM 模式:
# Linux/macOS 导出 DEEPSEEK_API_KEY="sk-xxxxxxxx"
# Windows PowerShell $env:DEEPSEEK_API_KEY = "sk-xxxxxxxx"
首次运行说明
首次运行会自动下载约 1 年历史数据,基差分析模块耗时约 5~10 分钟(正常现象)。数据缓存到本地 缓存/ 目录后,后续运行秒级完成。
文件结构 Trading_代理s_for_Futures/ ├── 技能.md # 本文件(ClawHub 入口) ├── README.md # 完整使用文档 ├── mAIn.py # 命令行入口 ├── manifest.yaml # 元数据 ├── requirements.txt # Python 依赖 ├── config/ │ ├── core.yaml # 默认配置 │ └── user.yaml # 用户覆盖配置 ├── core/ │ ├── core_engine.py # 核心引擎 │ ├── llm_命令行工具ent.py # LLM 客户端 │ └── data_utils.py # Ak分享 数据获取 └── 技能s/ # 7大分析模块 ├── technical_analysis.py ├── basis_analysis.py ├── term_structure_analysis.py ├── inventory_analysis.py ├── positioning_analysis.py ├── news_analysis.py └── debate_risk_decision.py
注意事项 数据时效:期货数据在交易时间段后更新,建议收盘后分析 持仓数据:前20会员持仓数据通常在 T+1 日公布 风险提示:分析结果仅供参考,不构成投资建议 缓存位置:所有数据缓存在本地 缓存/ 目录,删除可重新获取