我構建了TradingSpy：本地化、隱私優先的AI交易助手（首個開源版本）

TradingSpy 是一款開源的本地化 AI 交易研究工作站，專為交易者和開發者設計，旨在提供一體化的市場研究體驗。它整合了市場熱力圖、新聞催化、策略生成、Backtrader 回測以及透明的代理執行，所有功能都封裝在一個 Docker 應用中，無需連線多個獨立工具。該工具並非經紀商，也不執行實際交易，而是一個純粹的本地研究環境，用於分析、回測和策略迭代。完全開源、零資料隱私問題、且免費使用。

TradingSpy 的核心能力覆蓋多個維度。在市場智慧方面，它提供即時報價、板塊熱力圖、行業表現、內幕交易、新聞搜尋和基本面資料，所有資訊均可透過一次查詢獲取。AI 策略生成功能允許使用者用自然語言描述交易假設，系統會生成可執行的 Backtrader 策略程式碼，並自動進行語法和執行時驗證。每個生成的策略都會針對下載的歷史 K 線進行回測，支援引數掃描，並與買入持有策略及其他已儲存策略進行基準比較，表現不佳的策略會被自動拒絕。此外，迴圈工程特性讓代理可以自動迭代，直到達成使用者設定的目標（例如“擊敗買入持有”或“尋找被低估的半導體股票”），無需人工干預。

該工具還包含多個專用代理：策略競賽代理根據選定的模式生成策略，並在多輪中改進或比較策略，僅接受擊敗目標基準的版本；訊號分析代理讀取近期柱線和支撐/阻力位，預測價格趨勢；股票篩選代理使用基本面掃描器搜尋低估股票，結合市場背景、新聞、期權和內幕摘要進行篩選；聊天代理則從 yfinance 提取資料，提供每日市場簡報。所有代理執行完全透明，每次工具呼叫、驗證失敗、拒絕原因和接受結果都會記錄在任務中心，可供使用者審查。

對於耗時較長的任務，系統透過後臺執行管理，支援列出執行、輪詢狀態、取消、繼續、刪除等操作。策略工作流採用保守設計：回測前驗證生成程式碼，拒絕零交易結果，並將驗證失敗和執行時錯誤記錄在公共執行日誌中。對於內幕交易問題，助手使用確定性工具響應，僅報告返回的記錄，並區分公開市場買賣與贈予或獎勵，若資料來源不可用則會明確說明。

市場概覽 UI 提供了快速、確定性結果的儀表盤。板塊熱力圖以顏色編碼網格展示 25 多個行業代理 ETF，支援 16 個時間週期、盤後交易切換、搜尋過濾、自定義分組，並有一個“解釋”按鈕可將熱力圖傳送給 AI 助手分析。指數橫幅在頁面頂部顯示 S&P 500、道瓊斯、納斯達克 100 和羅素 2000 的即時價格和百分比變化。行業動態追蹤 68 多隻主要美股在 12 個時間視窗的價格變化，提供高市值、半導體、軟體/AI、槓桿等預設範圍。自選股與智慧功能自動同步自選列表，提供即時批次報價、深度分析面板和嵌入式蠟燭圖。

資料來源方面，TradingSpy 主要依賴 Yahoo Finance 提供價格報價、OHLCV 蠟燭圖、基本面、內幕交易、分析師推薦、財報日期、期權鏈和行業後設資料。SearXNG 提供隱私尊重的元搜尋，用於金融新聞和分析師意見；DuckDuckGo 作為後備搜尋；arXiv 提供量化金融和演算法交易的學術論文；Backtrader 作為本地回測引擎。支援的金融市場覆蓋美國、倫敦、香港、日本、印度、加拿大、澳大利亞、歐洲、中國、加密貨幣和商品，包括主要指數如 S&P 500、STOXX 50、日經 225、恒生指數等。

LLM 提供商支援廣泛，包括 Google AI Studio、Mistral、OpenRouter、NVIDIA、LiteLLM、Ollama（本地）、AWS Bedrock、GCP Vertex AI 和 Azure OpenAI。它還提供 OpenAI 相容的 API，可作為其他指令碼或自定義整合的後端。所有執行時資料儲存在本地 backend/data/ 目錄下，包括資料庫、系統設定、市場資料、策略和結果，這些資料不會被 Git 跟蹤，使用者應單獨備份。

快速啟動只需克隆倉庫、配置環境變數、執行 Docker Compose 即可。使用者可以選擇使用 Google AI Studio 等雲端 LLM，或透過 Ollama 執行本地模型。開發模式下，後端使用 Python 3.11 執行 FastAPI，前端使用 React。整體架構由 React 前端、FastAPI 後端、多個代理服務、Backtrader 引擎、市場情報模組、本地儲存和 SearXNG 搜尋組成，形成一個完整的本地化 AI 交易研究平臺。