加密货币交易代理技能

目的

提供生产级的加密货币交易分析，具备数学严谨性、多层验证和全面的风险评估。专为现实世界交易应用设计，通过六阶段验证流程，实现零幻觉容忍。

何时使用此技能

当用户请求以下内容时使用此技能：

• 分析特定的加密货币交易对（例如，BTC/USDT, ETH/USDT）
• 市场扫描以寻找最佳交易机会
• 包含概率建模的全面风险评估
• 具备高级模式识别的交易信号
• 专业的风险指标（VaR, CVaR, Sharpe, Sortino）
• 用于情景分析的蒙特卡洛模拟
• 用于信号置信度的贝叶斯概率计算

核心能力

验证与准确性

• 六阶段验证流程，零幻觉容忍
• 统计异常检测（Z-score, IQR, 本福特定律）
• 跨多个时间框架的交叉验证
• 14个断路器，用于防止无效信号

分析方法

• 用于概率计算的贝叶斯推断
• 蒙特卡洛模拟（10,000种情景）
• GARCH波动率预测
• 高级图表形态识别
• 多时间框架共识（15分钟、1小时、4小时）

风险管理

• 风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR）
• 风险调整指标（夏普比率、索提诺比率、卡尔玛比率）
• 凯利准则仓位调整
• 自动止损和止盈计算

详细能力：参见references/advanced-capabilities.md

先决条件

使用此技能前请确保满足以下条件：

1. 具备Python 3.8+环境
2. 具备用于实时市场数据的网络连接
3. 已安装所需软件包：pip install -r requirements.txt
4. 已知用户账户余额用于仓位调整

如何使用此技能

快速启动命令

分析特定加密货币：

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

扫描市场寻找最佳机会：

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
• 时间框架：15分钟、1小时、4小时（自动分析）
• 每笔交易风险：账户余额的2%（默认强制执行）
• 最小风险回报比：1.5:1（由熔断机制验证）

常用交易对

主流币：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币：DOGE/USDT, SHIB/USDT, PEPE/USDT

工作流程

1. 收集信息

   • 向用户询问交易对（如果分析特定交易品种）
   • 询问账户余额（或使用默认值10,000美元）
   • 确认用户需要生产级分析

2. 执行分析

   • 运行相应命令（分析、扫描或交互式）
   • 等待全面分析完成
   • 系统自动通过6个阶段进行验证

3. 呈现结果

   • 显示交易信号（做多/做空/不交易）
   • 显示置信水平和执行就绪状态
   • 解释入场、止损和止盈价格
   • 展示风险指标和仓位规模
   • 突出验证状态（6/6通过 = 可执行）

4. 解读输出

   • 参考references/output-interpretation.md获取详细指导
   • 将技术指标翻译成用户友好的语言
   • 用简单的语言解释风险/回报
   • 始终包含风险警告

5. 处理边界情况

   • 如果执行就绪 = 否：解释验证失败原因
   • 如果信心度 < 40%：建议等待更好的机会
   • 如果触发熔断机制：解释具体问题
   • 如果出现网络错误：建议采用指数退避策略重试

输出结构

交易信号：

• 操作：做多/做空/不交易
• 信心度：0-95%（仅整数，无虚假精度）
• 入场价格：建议入场点位
• 止损：风险管理退出点（始终必需）
• 止盈：盈利目标
• 风险/回报：最小 1.5:1 比率

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（弱/中/强）
• 形态偏向确认

风险评估：

• VaR与CVaR（风险价值指标）
• 夏普/索提诺/卡尔玛比率
• 最大回撤与胜率
• 盈利因子

仓位规模：

• 标准（2%风险规则）- 推荐
• 凯利保守法 - 数学上最优
• 凯利激进法 - 更高风险/回报
• 交易费用估算

验证状态：

• 已通过阶段（必须为6/6方可供执行）
• 触发熔断机制（如有）
• 警告与严重故障

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

向用户呈现结果

语言指南

使用对初学者友好的解释：

• “LONG” → “现在买入，之后以更高价卖出”
• "做空" → "现在卖出，以后以更低的价格买回"
• "止损" → "如果判断错误，自动平仓以限制亏损"
• "信心度%" → "我们对此判断的确定程度（数值越高越好）"
• "风险/回报比" → "每承担1美元的风险，潜在的利润是X美元"

必需的风险提示

务必包含以下提醒：

• 市场难以预测——完美的分析也可能出错
• 从小额开始以积累经验
• 每笔交易的风险不要超过总资金的2%（系统将自动执行）
• 务必使用止损单
• 此为市场分析，并非财务建议
• 过往表现不预示未来结果
• 用户需对自身的所有交易决策负全责

何时不应交易

建议用户在以下情况避免交易：

• 验证状态未通过全部6项中的6项
• "执行就绪"标志为"否"
• 信心度低于60%（针对中等信号）或低于70%（针对强烈信号）
• 用户不理解该分析
• 用户无法承担潜在损失
• 高情绪压力或疲劳

高级用法

程序化集成

对于自定义工作流，请直接导入：

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以获取5个综合示例。

配置

通过config.yaml自定义行为：

• 验证严格程度（严格模式 vs 普通模式）
• 风险参数（最大风险、仓位限制）
• 熔断阈值
• 时间框架偏好

测试

验证安装与功能：

# Run compatibility test
./test_claude_code_compat.sh

# Run comprehensive tests
python -m pytest tests/

参考文档

• references/advanced-capabilities.md- 详细技术能力
• references/output-interpretation.md- 综合输出指南
• references/optimization.md- 交易优化策略
• references/protocol.md- 使用协议与最佳实践
• references/psychology.md- 交易心理学原则
• references/user-guide.md- 终端用户文档
• references/technical-docs/- 实现细节与错误报告

架构

核心模块：

• scripts/trading_agent_refactored.py- 主交易代理（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/- 数据提供者和市场扫描器
• scripts/risk/- 头寸规模和风险管理
• scripts/signals/- 信号生成和推荐

入口点：

• skill.py- 命令行界面（推荐）
• __main__.py- Python 模块调用
• example_usage.py- 编程使用示例

版本

v2.0.1 - 生产强化版

近期改进：

• 修复了关键错误（除零错误、导入路径、NaN处理）
• 通过指数退避增强了网络重试逻辑
• 改进了日志记录基础设施
• 全面的输入验证
• UTC时区一致性
• 本福特定律阈值优化

状态：🟢 生产就绪

请参阅references/technical-docs/FIXES_APPLIED.md以获取完整的更新日志。

故障排除

安装问题：

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

导入错误：请确保从技能目录运行或使用skill.py入口点。

网络故障：系统会自动以指数退避方式重试（3次尝试）。

验证失败：检查输出中的验证报告 - 其中解释了哪个阶段失败及其原因。

如需详细调试：请在config.yaml中启用日志记录或检查