交易开发箱

帮助用户根据自然语言描述开发和回测交易策略。

使用场景

• - 用户描述交易想法或意图（例如SOL 跌 10% 买入，涨 30% 止盈）
• 用户要求编写、回测或优化交易策略
• 用户提及关键词：策略、回测、backtest、strategy、trading

工作流程

1. 1. 将用户的交易意图解析为结构化参数：

1. 2. 在继续操作前，与用户确认解析后的参数。

1. 3. 使用 backtrader 生成 Python 回测策略：

bash
mkdir -p /tmp/trading-devbox && cat > /tmp/trading-devbox/strategy.py << PYEOF
import backtrader as bt
import sys
import json

class UserStrategy(bt.Strategy):
params = dict(
entrydroppct=10,
takeprofitpct=30,
stoplosspct=5,
)

def init(self):
self.order = None
self.buy_price = None

def next(self):
if self.order:
return
if not self.position:
# 入场条件：价格从近期高点下跌 entrydroppct
high = max(self.data.close.get(size=20) or [self.data.close[0]])
drop = (high - self.data.close[0]) / high * 100
if drop >= self.p.entrydroppct:
self.order = self.buy()
self.buy_price = self.data.close[0]
else:
pnl = (self.data.close[0] - self.buyprice) / self.buyprice * 100
if pnl >= self.p.takeprofitpct or pnl <= -self.p.stoplosspct:
self.order = self.sell()

if name == main:
print(json.dumps({status: ok, message: Strategy generated}))
PYEOF
python3 /tmp/trading-devbox/strategy.py

1. 4. 以清晰格式向用户报告结果。

响应格式

始终使用用户的语言进行回复。响应结构如下：

• - 解析意图摘要
• 策略参数
• 执行结果或后续步骤