Toolverse
Wszystkie skille

moon-dev-trading-agents

autor: moondevonyt

48+ agentów AI do autonomicznego handlu kryptowalutami na wielu giełdach

Instalacja

Wybierz klienta i sklonuj repozytorium do odpowiedniego katalogu skilli.

Instalacja

Szybkie info

Kategoria
Data Science
Wyświetlenia
232

O skillu

Zautomatyzuj handel na rynkach kryptowalutowych dzięki systemowi 48+ wyspecjalizowanych agentów AI. Moon Dev's Trading Agents obsługuje Hyperliquid, Solana, Asterdex i inne giełdy, oferując abstrakcję dla różnych dostawców LLM, backtesting oraz autonomiczne zarządzanie ryzykiem. Idealne dla traderów chcących orchestrować złożone strategie bez ręcznego nadzoru.

Jak używać

  1. Sklonuj repozytorium Moon Dev's AI Agents i przejdź do folderu .claude/skills/moon-dev-trading-agents. Upewnij się, że masz zainstalowanego Pythona 3.10.9 — jeśli używasz conda, utwórz środowisko poleceniem conda create -n tflow python=3.10.9, lub skorzystaj z venv/pip.

  2. Aktywuj swoje środowisko Python — w conda wpisz conda activate tflow, w venv użyj source venv/bin/activate (Linux/Mac) lub venv\Scripts\activate (Windows).

  3. Zainstaluj zależności: pip install -r requirements.txt. Jeśli dodasz nowe pakiety, zaktualizuj plik poleceniem pip freeze > requirements.txt.

  4. Uruchom główny orchestrator, który kontroluje wiele agentów, poleceniem python src/main.py. Alternatywnie, aby testować pojedynczego agenta, uruchom python src/agents/trading_agent.py, python src/agents/risk_agent.py lub python src/agents/rbi_agent.py (do backtestingu).

  5. Skonfiguruj giełdy i dostawcę LLM w plikach konfiguracyjnych — system obsługuje Hyperliquid, Solana (BirdEye), Asterdex i Extended Exchange. Sprawdź dokumentację w repozytorium, aby dostosować strategie w folderze src/strategies/.

  6. Monitoruj wyniki agentów w folderze src/data/, gdzie system zapisuje logi, historię transakcji i pamięć agentów. W razie problemów sprawdź logi interakcji między agentami i dostawcą LLM.

Podobne skille