olaxbt/ai-market-maker

Skill AI Market Maker

Propósito

Esta skill fornece ferramentas e documentação para executar, inspecionar e estender o fluxo de trabalho de trading multiagente LangGraph em ambientes OpenClaw.

Ela inclui um Risk Guard rigoroso (veto antes de qualquer execução), rastreamento estruturado para transparência e ferramentas de integração dedicadas ao OpenClaw.

Início Rápido

Instalação

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

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

Verificação

# Verificar dependências
./openclaw/scripts/verify_installation.sh

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

Uso

# Executar backtest com configurações padrão
python3 openclaw/scripts/claw_runner.py --backtest

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

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

Configuração Padrão

As configurações padrão usam múltiplos símbolos e parâmetros de risco conservadores:

Número de trades: 17
Retorno total: 14,95%
Retorno excedente vs. BTC buy & hold: +30,25%
Índice Sharpe: 1,79
Drawdown máximo: 11,84%
Taxa de acerto: 62,5%

Esses resultados são baseados em 100 dias de dados históricos de BTC, ETH e SOL, com comparação completa de benchmark e registro de eventos de risco.

🔧 Recursos Específicos do OpenClaw

Configuração Automática de Ambiente

• Configuração do caminho Python para ambientes OpenClaw
• Gerenciamento de chave da API Nexus (chave demo incluída)
• Detecção e orientação de dependência TA-Lib
• Recuperação de erros e logging otimizados para Claw

Comandos Pré-configurados

# Paper trading com ticker personalizado
claw run ai-market-maker --paper --ticker ETH/USDT

# Backtest com múltiplos símbolos
claw run ai-market-maker --backtest --symbols "BTC/USDT,ETH/USDT" --steps 150

# Verificação de instalação
claw run ai-market-maker --verify

Problemas Comuns e Correções

1. Instalação do TA-Lib

Problema: ModuleNotFoundError: No module named 'talib' Solução:

# Recomendado para ambientes sem sudo
conda install -y ta-lib -c conda-forge

# Alternativa: compilação da fonte
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. Erros de Importação de Módulo

Problema: ModuleNotFoundError: No module named 'agents.market_scanner' Solução:

# Instalar em modo de desenvolvimento
pip install -e .

# Ou definir o caminho Python
export PYTHONPATH=/caminho/para/ai-market-maker/src:$PYTHONPATH

3. Limites de Taxa da API Nexus

Problema: 429 Too Many Requests Solução:

• Chave demo incluída (com limite de taxa)
• Defina sua própria chave da API Nexus em .env para uso em produção
• Implemente cache de requisições

4. Configuração de Ambiente

Problema: Variáveis de ambiente não definidas Solução:

# Configuração automática via claw_runner.py
# Sobrescrita manual:
export NEXUS_API_KEY=sua_chave
export AIMM_DESK_STRATEGY_PRESET=default

📊 API Flow (para ferramentas externas)

O repositório expõe uma API HTTP leve, principalmente somente leitura:

• GET /runs/latest → Dados da execução mais recente
• GET /runs/{run_id}/payload → Payload completo de uma execução
• GET /runs/{run_id}/events → Eventos e rastreamentos
• GET /pm/portfolio-health → Resumo do portfólio
• GET /backtests → Listar execuções de backtest

Segurança

• AIMM_API_KEY e AIMM_AUTH_SECRET são sempre obrigatórios (nenhum padrão é fornecido).
• Valores vazios são tratados como não definidos; a primeira inicialização grava chaves únicas em .secrets/.
• Todas as requisições da API Flow, exceto GET /health, exigem x-api-key (ou Authorization: Bearer com a mesma chave).
• Em produção, coloque a API Flow atrás de um proxy reverso e configure AIMM_CORS_ORIGINS para a origem do seu dashboard.

Arquivos Chave para Integração com OpenClaw

Área	Localização	Propósito
Runner OpenClaw	openclaw/scripts/claw_runner.py	Ponto de entrada principal
Verificador de Instalação	openclaw/scripts/verify_installation.sh	Verificador de dependências
Manifesto da Skill	openclaw/manifest.json	Definição da skill OpenClaw
Exemplos de Uso	openclaw/examples/claw_usage.md	Guias de uso
Fluxo de Trabalho Principal	src/main.py	Lógica central de trading
Sistema de Agentes	src/agents/	7 mesas de trading
Dashboard Web	web/	UI de monitoramento Next.js

Dicas de Desempenho

1. Ativar Cache: Reduza chamadas de API com cache local de OHLCV
2. Ajustar Intervalos: Aumente STRATEGY_INTERVAL_SEC para menor uso de recursos
3. Usar Modo Paper: Teste estratégias sem fundos reais
4. Monitorar Recursos: Verifique uso de memória/CPU

Contribuindo

Aceitamos contribuições! Leia o CONTRIBUTING.md principal primeiro.

Áreas Prioritárias:

1. Melhorias no tratamento de erros
2. Simplificação da instalação
3. Otimizações de desempenho
4. Melhorias na documentação

Como Contribuir:

# 1. Faça um fork do repositório
# 2. Crie um branch de funcionalidade
git checkout -b feature/melhorias

# 3. Faça suas alterações
# 4. Teste com o script de verificação
./openclaw/scripts/verify_installation.sh

# 5. Envie um Pull Request

Documentação

Guias Disponíveis

• Início Rápido: README.md
• Uso no OpenClaw: openclaw/examples/claw_usage.md
• Guia em Coreano: openclaw/examples/korean_guide.md
• Documentos Técnicos: diretório docs/

Suporte

• Issues no GitHub: https://github.com/olaxbt/ai-market-maker/issues
• Documentação: diretório docs/ e openclaw/examples/

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Versão: 1.0.0 Última Atualização: 2026-04-17