Rot Trading Intelligence

Reddit 期权交易者（ROT）

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这是一款 Python 应用，可读取 Reddit 和市场新闻，发现人们突然热议的股票代码，评估每篇帖子的可信度，并据此生成期权交易思路，或给出明确的不交易理由。 它是一条 Reddit 情绪与期权信号处理流水线，提供 Web 仪表盘、REST/WebSocket API，以及可选的 LLM 推理功能（OpenAI、Anthropic 或 DeepSeek）。

适用于希望研究 Reddit 情绪作为信号的开发者和散户期权交易者，也适合任何想了解如何端到端构建社交媒体 NLP 流水线的人。

项目网站 · 立即试用 · 工作原理 · 示例 · 完整参考文档

警告

仅供研究和教育使用，不构成财务建议。 ROT 生成的是信号和交易思路，并非经过验证的策略。期权可能导致已支付的权利金全部亏损，Reddit 情绪信号噪声较大且常被操纵，LLM 推理也可能自信地得出错误结论。券商集成默认使用模拟交易。

本地运行的仪表盘（2026 年 2 月截图，使用实时 Reddit 数据）。

一条命令即可试用

无需 Reddit 账号或 API 密钥。演示会使用附带的五篇示例帖子运行真实流水线：

git clone https://gitlab.com/mattbusel/Reddit-Options-Trader-ROT.git && cd Reddit-Options-Trader-ROT-
pip install -e . && python examples/demo.py

Python 3.10+。 examples/sample/posts.json 中的示例帖子专为演示编写（并非真实的 Reddit 帖子）；代码检查和价格来自保存于 2026-09-28 的 Yahoo Finance 快照，因此可离线运行。添加 --live 可获取最新价格。

如需使用实时 Reddit 数据和仪表盘运行完整应用，请将 .env.example 复制为 .env，填入 Reddit API 密钥，然后运行 docker compose up --build（接着打开 http://localhost:8000/dashboard）。本项目没有托管实例：旧的 Railway 部署已下线。

工作原理

简单来说，每次轮询时（默认每 20 秒轮询一次 Reddit）：

1. 摄取并检测趋势。 帖子来自 Reddit 和 RSS 新闻源。如果一篇帖子的点赞数和评论数在两次轮询之间快速增长，它就会成为“趋势”帖子。
2. 查找股票代码和事件。 自定义 NLP 引擎会提取 $TSLA 这样的股票代码、事件类型（财报传闻、产品新闻、逼空讨论等）、立场（看涨、看跌、混合）和时间范围。股票代码会通过真实市场数据进行核验。
3. 评估可信度。 可信度评分范围为 0 到 1。详尽分析帖、优质 subreddit 和互动会提高评分；交叉发布、新账号和拉高出货用语则会降低评分。
4. 推理并作出决策。 大模型（或没有密钥时使用内置存根）会撰写论点，交易构建器则会提出一种结构（借记价差／贷记价差、跨式组合等），或记录不进行交易的原因。

代码：src/rot/app/runner.py（PipelineRunner.run_once）。图表源文件：scripts/make_pipeline_svg.py。

示例

以下是 2026-09-28 运行 python examples/demo.py 的真实输出（存根推理，使用打包的市场快照）：

ROT demo: the real 9-stage pipeline on 5 sample posts (two polls, 10 minutes apart)
market data: bundled Yahoo Finance snapshot from 2026-09-28 (use --live for fresh data)
LLM reasoning: stub mode (no ROT_LLM_API_KEY)

pass 1: snapshots 5, candidates 0, events 0, trade_ideas 0
pass 2: snapshots 5, candidates 4, events 3, trade_ideas 3
  (pass 1 has nothing to compare with, so nothing can trend yet)

r/options  "NVDA DD: data center demand still outrunning supply into next quarter"
  poll: 420 -> 610 upvotes, 88 -> 131 comments
  event: earnings_rumor, bullish, horizon earnings, tickers NVDA
  credibility: 0.70   last close $228.86
  reasoning: Reddit chatter mentions NVDA; treat as unverified signal.
  trade idea: none (confidence_too_low)

r/wallstreetbets  "TSLA puts printing? Deliveries miss rumor going around"
  poll: 150 -> 390 upvotes, 60 -> 142 comments
  event: earnings_rumor, bearish, horizon unknown, tickers TSLA
  credibility: 0.45   last close $357.45
  reasoning: Reddit chatter mentions TSLA; treat as unverified signal.
  trade idea: none (confidence_too_low)

r/pennystocks  "This ticker is going to the moon 1000% guaranteed, get in before it ex"
  poll: 12 -> 40 upvotes, 9 -> 30 comments
  -> no signal (no valid ticker, or not trending)

r/stocks  "AMD earnings next week: what is priced in?"
  poll: 230 -> 300 upvotes, 75 -> 110 comments
  event: earnings_rumor, unknown, horizon earnings, tickers AMD
  credibility: 0.55   last close $607.87
  reasoning: Reddit chatter mentions AMD; treat as unverified signal.
  trade idea: none (unknown_stance)

r/investing  "How do you all think about rebalancing in a high-rate world?"
  poll: 80 -> 81 upvotes, 40 -> 41 comments
  -> no signal (no valid ticker, or not trending)

输出显示：r/options 上的详尽分析帖得分最高（0.70），r/wallstreetbets 上的传闻得分最低（0.45）；炒作帖没有股票代码，平静提问也从未成为趋势，因此两者都会提前停止；ROT 拒绝对全部三个事件进行交易，并记录了拒绝原因。每个阶段也都会写入 JSONL 审计跟踪。运行 python examples/demo.py --keep 会将其保留在磁盘上，例如：

{"run_id": "run_1790631982", "trade_idea": {"underlying": "AMD", "strategy": "none", "legs": [], "max_loss": 0.0, "thesis": "Reddit chatter mentions AMD; treat as unverified signal.", "time_stop": "N/A", "quality_score": 0.0, "do_not_trade_reasons": ["unknown_stance"], "meta": {}}, "ts": 1790631982}

3 步即可使用

1. 运行上面的演示，查看示例帖子在每个阶段的处理情况。
2. 将 Reddit API 密钥（以及可选的大模型密钥）填入 .env，内容可参考 .env.example。
3. 启动应用：运行 docker compose up --build，或者在执行 pip install -e . 后运行 python -m rot.app.server，然后打开 http://localhost:8000/dashboard。API 文档位于 /docs。

文档

文档	内容
docs/REFERENCE.md	旧版长篇 README 中的所有内容：快速入门选项、架构、信号质量因素、配置、期权链、API、沿袭、经纪商、风险监控、测试、部署、安全、各轮功能说明
docs/architecture.md	流水线阶段和设计决策
docs/config.md	所有 ROT_* 环境变量
docs/api-reference.md	REST 和 WebSocket 端点
docs/nlp-engine.md	自定义 NLP 引擎
docs/deployment.md	Docker 和自托管
SECURITY.md · CONTRIBUTING.md · CHANGELOG.md	安全政策、贡献指南、历史记录

许可证

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