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olaxbt/ai-market-maker

Cette compétence fournit les outils et la documentation nécessaires pour exécuter, inspecter et étendre le workflow de trading multi-agents LangGraph dans les environnements OpenClaw.

Qu'est-ce que ai-market-maker ?

Cette compétence (skill) offre un environnement complet pour exécuter, inspecter et étendre un workflow de trading multi-agents basé sur LangGraph, spécifiquement conçu pour les environnements OpenClaw. Elle inclut un mécanisme de veto Risk Guard avant toute exécution, une traçabilité structurée pour la transparence, et des outils d'intégration dédiés à OpenClaw. L'utilisateur peut lancer des backtests, du paper trading, ou une stratégie en réel, et accéder à une API HTTP légère pour le monitoring externe. La compétence est optimisée pour les systèmes d'IA agentive comme Claude Code ou Cursor, et fournit des scripts de vérification, des résolutions de problèmes courants (TA-Lib, imports, limites API), ainsi qu'un tableau de bord web optionnel pour le suivi des performances.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/olaxbt/ai-market-maker/tree/HEAD/openclaw
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Documentation

Compétence AI Market Maker

Objectif

Cette compétence fournit les outils et la documentation nécessaires pour exécuter, inspecter et étendre le workflow de trading multi-agents LangGraph dans les environnements OpenClaw.

Elle inclut un veto Risk Guard strict avant toute exécution, une traçabilité structurée pour la transparence, et des outils d'intégration dédiés à OpenClaw.

Démarrage rapide

Installation

# Depuis OpenClaw
claw install https://github.com/olaxbt/ai-market-maker

# Ou localement
git clone https://github.com/olaxbt/ai-market-maker.git
cd ai-market-maker
claw skill install ./openclaw

Vérification

# Vérifier les dépendances
./openclaw/scripts/verify_installation.sh

# Ou
python3 openclaw/scripts/claw_runner.py --verify

Utilisation

# Exécuter un backtest avec les paramètres par défaut
python3 openclaw/scripts/claw_runner.py --backtest

# Paper trading
python3 openclaw/scripts/claw_runner.py --paper --ticker BTC/USDT

# Backtest personnalisé
python3 openclaw/scripts/claw_runner.py --backtest --symbols "BTC/USDT,ETH/USDT" --steps 150

Configuration par défaut

Les paramètres par défaut utilisent plusieurs symboles et des paramètres de risque conservateurs :

Nombre de transactions : 17
Rendement total : 14,95%
Rendement excédentaire par rapport à l'achat et la détention de BTC : +30,25%
Ratio de Sharpe : 1,79
Drawdown maximum : 11,84%
Taux de réussite : 62,5%

Ces résultats sont basés sur 100 jours de données historiques pour BTC, ETH et SOL, avec une comparaison complète par rapport à un indice de référence et un enregistrement des événements de risque.

🔧 Fonctionnalités Spécifiques à OpenClaw

Configuration automatique de l'environnement

  • Configuration du chemin Python pour les environnements OpenClaw
  • Gestion de la clé API Nexus (clé de démonstration incluse)
  • Détection et conseils pour les dépendances TA-Lib
  • Gestion des erreurs et journalisation optimisées pour Claw

Commandes Préconfigurées

# Paper trading avec un ticker personnalisé
claw run ai-market-maker --paper --ticker ETH/USDT

# Backtesting avec plusieurs symboles
claw run ai-market-maker --backtest --symbols "BTC/USDT,ETH/USDT" --steps 150

# Vérification de l'installation
claw run ai-market-maker --verify

Problèmes Courants et Corrections

1. Installation de TA-Lib

Problème : ModuleNotFoundError: No module named 'talib' Solution :

# Recommandé pour les environnements sans sudo
conda install -y ta-lib -c conda-forge

# Alternative : compilation source
wget http://prdownloads.sourceforge.net/ta-lib/ta-lib-0.4.0-src.tar.gz
tar -xzf ta-lib-0.4.0-src.tar.gz
cd ta-lib/
./configure --prefix=$HOME/.local
make
make install
export LD_LIBRARY_PATH=$HOME/.local/lib:$LD_LIBRARY_PATH
pip install ta-lib

2. Erreurs d'import de modules

Problème : ModuleNotFoundError: No module named 'agents.market_scanner' Solution :

# Installer en mode développement
pip install -e .

# Ou définir le chemin Python
export PYTHONPATH=/chemin/vers/ai-market-maker/src:$PYTHONPATH

3. Limites de taux de l'API Nexus

Problème : 429 Too Many Requests Solution :

  • Clé de démonstration incluse (limitée en taux)
  • Définissez votre propre clé API Nexus dans .env pour une utilisation en production
  • Implémentez la mise en cache des requêtes

4. Configuration de l'environnement

Problème : Variables d'environnement non définies Solution :

# Configuration automatique via claw_runner.py
# Surcharge manuelle :
export NEXUS_API_KEY=votre_clé
export AIMM_DESK_STRATEGY_PRESET=default

📊 API Flow (pour outils externes)

Le dépôt expose une API HTTP légère, principalement en lecture seule :

  • GET /runs/latest → Dernières données d'exécution
  • GET /runs/{run_id}/payload → Contenu complet d'une exécution
  • GET /runs/{run_id}/events → Événements et traces
  • GET /pm/portfolio-health → Résumé du portefeuille
  • GET /backtests → Liste des exécutions de backtest

Sécurité

  • AIMM_API_KEY et AIMM_AUTH_SECRET sont toujours requis (aucune valeur par défaut fournie).
  • Les valeurs vides sont considérées comme non définies ; le premier démarrage écrit des clés uniques sous .secrets/.
  • Toutes les requêtes de l'API Flow sauf GET /health nécessitent x-api-key (ou Authorization: Bearer avec la même clé).
  • En production, placez l'API Flow derrière un proxy inverse et configurez AIMM_CORS_ORIGINS avec l'origine de votre tableau de bord.

Fichiers Clés pour l'Intégration OpenClaw

ZoneEmplacementObjectif
Exécuteur OpenClawopenclaw/scripts/claw_runner.pyPoint d'entrée principal
Vérificateur d'installationopenclaw/scripts/verify_installation.shVérificateur de dépendances
Manifeste de compétenceopenclaw/manifest.jsonDéfinition de la compétence OpenClaw
Exemples d'utilisationopenclaw/examples/claw_usage.mdGuides d'utilisation
Workflow principalsrc/main.pyLogique de trading centrale
Système d'agentssrc/agents/7 bureaux de trading
Tableau de bord webweb/Interface de supervision Next.js

Conseils de Performance

  1. Activez la mise en cache : Réduisez les appels API avec un cache local OHLCV
  2. Ajustez les intervalles : Augmentez STRATEGY_INTERVAL_SEC pour réduire l'utilisation des ressources
  3. Utilisez le mode Paper : Testez les stratégies sans fonds réels
  4. Surveillez les ressources : Vérifiez l'utilisation de la mémoire/CPU

Contribution

Nous accueillons les contributions ! Veuillez d'abord lire le fichier principal CONTRIBUTING.md.

Domaines Prioritaires :

  1. Améliorations de la gestion des erreurs
  2. Simplification de l'installation
  3. Optimisations des performances
  4. Améliorations de la documentation

Comment Contribuer :

# 1. Forker le dépôt
# 2. Créer une branche de fonctionnalité
git checkout -b feature/amelioration

# 3. Effectuer vos modifications
# 4. Tester avec le script de vérification
./openclaw/scripts/verify_installation.sh

# 5. Soumettre une Pull Request

Documentation

Guides Disponibles

  • Démarrage rapide : README.md
  • Utilisation OpenClaw : openclaw/examples/claw_usage.md
  • Guide coréen : openclaw/examples/korean_guide.md
  • Documentation technique : Répertoire docs/

Support

Version : 1.0.0 Dernière mise à jour : 2026-04-17

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