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加密货币交易 Agent 技能

用途

通过严谨的数学方法、多层验证和全面的风险评估，提供生产级加密货币交易分析。本技能面向实际交易应用，通过 6 阶段验证流程实现零幻觉容忍。

何时使用此技能

当用户请求以下内容时，请使用此技能：

• 分析特定加密货币交易对（例如 BTC/USDT、ETH/USDT）
• 扫描市场以寻找最佳交易机会
• 使用概率模型进行全面风险评估
• 通过高级模式识别生成交易信号
• 专业风险指标（VaR、CVaR、Sharpe、Sortino）
• 用于情景分析的蒙特卡洛模拟
• 用于计算信号置信度的贝叶斯概率

核心能力

验证与准确性

• 采用零幻觉容忍的 6 阶段验证流程
• 统计异常检测（Z-score、IQR、Benford 定律）
• 跨多个时间周期交叉验证
• 14 个断路器，用于防止无效信号

分析方法

• 使用贝叶斯推断计算概率
• 蒙特卡洛模拟（10,000 个情景）
• GARCH 波动率预测
• 高级图表模式识别
• 多时间周期共识（15m、1h、4h）

风险管理

• 风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR）
• 风险调整指标（Sharpe、Sortino、Calmar）
• 凯利准则仓位规模计算
• 自动计算止损和止盈

**详细能力：**请参阅 references/advanced-capabilities.md

前置条件

使用此技能前，请确保满足以下条件：

1. 可用的 Python 3.8+ 环境
2. 可连接互联网，以获取实时市场数据
3. 已安装所需软件包：pip install -r requirements.txt
4. 已知用户的账户余额，以便计算仓位规模

如何使用此技能

快速入门命令

分析特定加密货币：

python skill.py analyze BTC/USDT --balance 10000

扫描市场以寻找最佳机会：

python skill.py scan --top 5 --balance 10000

用于探索的交互模式：

python skill.py interactive --balance 10000

默认参数

• **余额：**如果用户未指定，则使用 --balance 10000
• **时间周期：**15m、1h、4h（自动分析）
• **每笔交易风险：**余额的 2%（默认强制执行）
• **最低风险回报比：**1.5:1（由断路器验证）

常见交易对

主流：BTC/USDT、ETH/USDT、BNB/USDT、SOL/USDT、XRP/USDT AI 代币：RENDER/USDT、FET/USDT、AGIX/USDT Layer 1：ADA/USDT、AVAX/USDT、DOT/USDT Layer 2：MATIC/USDT、ARB/USDT、OP/USDT DeFi：UNI/USDT、AAVE/USDT、LINK/USDT Meme：DOGE/USDT、SHIB/USDT、PEPE/USDT

工作流

1. 收集信息

   • 询问用户交易对（如需分析特定交易品种）
   • 询问账户余额（或使用默认值 $10,000）
   • 确认用户需要生产级分析

2. 执行分析

   • 运行相应命令（analyze、scan 或 interactive）
   • 等待全面分析完成
   • 系统将自动执行 6 阶段验证

3. 呈现结果

   • 显示交易信号（LONG/SHORT/NO_TRADE）
   • 显示置信度和执行准备状态
   • 说明入场价、止损价和止盈价
   • 提供风险指标和仓位规模
   • 突出显示验证状态（6/6 通过 = 可执行）

4. 解读输出

   • 详细指南请参阅 references/output-interpretation.md
   • 将技术指标转化为用户易懂的语言
   • 用简单的方式解释风险回报
   • 始终包含风险警告

5. 处理边缘情况

   • 如果 execution_ready = NO：说明验证失败原因
   • 如果置信度 <40%：建议等待更好的机会
   • 如果触发断路器：说明具体问题
   • 如果发生网络错误：建议采用指数退避策略重试

输出结构

交易信号：

• 操作：LONG/SHORT/NO_TRADE
• 置信度：0-95%（仅整数，避免虚假的精确度）
• 入场价格：建议的入场点
• 止损：风险管理退出点（始终必填）
• 止盈：盈利目标
• 风险/回报：最低 1.5:1

概率分析：

• 贝叶斯概率（看涨/看跌）
• 蒙特卡洛盈利概率
• 信号强度（WEAK/MODERATE/STRONG）
• 模式偏向确认

风险评估：

• VaR 和 CVaR（风险价值指标）
• 夏普比率/索提诺比率/卡玛比率
• 最大回撤和胜率
• 盈利因子

仓位规模：

• 标准方案（2% 风险规则）——推荐
• 保守凯利方案——数学上最优
• 激进凯利方案——更高的风险/回报
• 交易费用估算

验证状态：

• 已通过的阶段（执行就绪必须达到 6/6）
• 触发的熔断机制（如有）
• 警告和严重故障

**详细解读：**参见 references/output-interpretation.md

向用户呈现结果

语言指南

使用适合初学者的解释：

• “LONG” → “现在买入，之后高价卖出”
• “SHORT” → “现在卖出，之后以更低价格买回”
• “Stop Loss” → “判断错误时自动退出，以限制亏损”
• “置信度 %” → “我们的判断有多确定（越高越好）”
• “风险/回报” → “每承担 1 美元风险，潜在利润为 X 美元”

必需的风险警告

始终包含以下提醒：

• 市场难以预测——完美的分析也可能出错
• 从小额开始，逐步积累经验
• 每笔交易的风险绝不能超过 2%（自动强制执行）
• 始终设置止损
• 这只是分析，并非财务建议
• 过往表现并不保证未来结果
• 用户需对所有交易决策独自负责

不应交易的情况

建议用户在以下情况下避免交易：

• 验证状态未达到 6/6
• 执行就绪标记 = NO
• 中等信号的置信度 <60%，强信号的置信度 <70%
• 用户不理解分析内容
• 用户无法承受潜在亏损
• 情绪高度紧张或疲惫

高级用法

程序化集成

对于自定义工作流，可直接导入：

from scripts.trading_agent_refactored import TradingAgent

agent = TradingAgent(balance=10000)
analysis = agent.comprehensive_analysis('BTC/USDT')
print(analysis['final_recommendation'])

参见 example_usage.py，其中提供了 5 个全面的示例。

配置

通过 config.yaml 自定义行为：

• 验证严格程度（严格模式与普通模式）
• 风险参数（最大风险、仓位限制）
• 熔断阈值
• 时间周期偏好

测试

验证安装和功能：

# Run compatibility test
./test_claude_code_compat.sh

# Run comprehensive tests
python -m pytest tests/

参考文档

• references/advanced-capabilities.md - 详细的技术能力
• references/output-interpretation.md - 全面的输出指南
• references/optimization.md - 交易优化策略
• references/protocol.md - 使用规范和最佳实践
• references/psychology.md - 交易心理学原理
• references/user-guide.md - 终端用户文档
• references/technical-docs/ - 实现细节和错误报告

架构

核心模块：

• scripts/trading_agent_refactored.py - 主交易 Agent（生产环境）
• scripts/advanced_validation.py - 多层验证系统
• scripts/advanced_analytics.py - 概率建模引擎
• scripts/pattern_recognition_refactored.py - 图表模式识别
• scripts/indicators/ - 技术指标计算
• scripts/market/ - 数据提供方和市场扫描器
• scripts/risk/ - 仓位规模和风险管理
• scripts/signals/ - 信号生成和建议

入口点：

• skill.py - 命令行界面（推荐）
• __main__.py - Python 模块调用
• example_usage.py - 程序化用法示例

版本

v2.0.1 - 生产环境加固版

近期改进：

• 修复关键错误（除以零、导入路径、NaN 处理）
• 增强网络重试逻辑，采用指数退避
• 改进日志记录基础设施
• 全面的输入验证
• 统一 UTC 时区
• 优化本福特定律阈值

状态： 🟢 已可用于生产环境

完整变更日志请参见 references/technical-docs/FIXES_APPLIED.md。

故障排除

安装问题：

pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

导入错误： 确保从技能目录运行，或使用 skill.py 入口点。

网络故障： 系统会自动采用指数退避重试（3 次）。

验证失败： 查看输出中的验证报告，了解失败阶段及原因。

如需详细调试： 在 config.yaml 中启用日志记录，或查看 references/technical-docs/BUG_ANALYSIS_REPORT.md