Was macht persistent-outcome-memory?
🚀 TradeMemory 2026: Persistentes Speicherprotokoll für KI-Trading-Agenten – gewichtete Ergebnisse für intelligentere Entscheidungen
Übersicht
TradeMemory 2026 ist ein persistentes Speicherprotokoll für KI-Trading-Agenten. Es speichert Handelsergebnisse mit einem Gewichtungssystem, sodass Agenten aus vergangenen Aktionen lernen können.
Hauptfunktionen
- Gewichtete Ergebnisse: Jeder Eintrag hat ein Gewicht, das dessen Relevanz und Erfolg widerspiegelt.
- Persistenter Speicher: Ergebnisse werden dauerhaft gespeichert, auch nach einem Neustart des Agenten.
- API-Endpunkte: Einfaches Lesen, Schreiben und Aktualisieren von Speicherinhalten über die API.
- Plattformunabhängig: Funktioniert mit Claude Code, Cursor, Codex und anderen.
Installation
Fügen Sie das Skill zu Ihrem Agentenprojekt hinzu:
git clone https://github.com/Bhuneshsuthar/persistent-outcome-memory.git
cd persistent-outcome-memory
Verwendung
Speicher initialisieren
from outcome_memory import OutcomeMemory
memory = OutcomeMemory()
memory.initialize()
Ergebnis speichern
memory.store(
outcome="profit",
weight=0.85,
context="bullish_market"
)
Ergebnisse abrufen
ergebnisse = memory.retrieve(limit=10)
print(ergebnisse)
Gewichtungen aktualisieren
memory.update_weight(outcome_id=123, new_weight=0.95)
API-Referenz
| Methode | Beschreibung | Parameter |
|---|---|---|
initialize() | Initialisiert den Speicher | – |
store(outcome, weight, context) | Speichert ein neues Ergebnis | outcome (string), weight (float), context (string) |
retrieve(limit) | Ruft die letzten Ergebnisse ab | limit (int, optional) |
update_weight(outcome_id, new_weight) | Aktualisiert das Gewicht eines Ergebnisses | outcome_id (int), new_weight (float) |
Konfiguration
Umgebungsvariablen:
| Variable | Beschreibung | Standard |
|---|---|---|
OUTCOME_MEMORY_PATH | Speicherort der JSON-Datei | ./memory.json |
OUTCOME_MEMORY_MAX_SIZE | Maximale Anzahl gespeicherter Ergebnisse | 1000 |
Lizenz
MIT
Autor
Bhunesh Suthar (https://github.com/Bhuneshsuthar)