AI Market Maker 技能
目的
此技能提供在 OpenClaw 环境中运行、检查并扩展多智能体 LangGraph 交易工作流的工具与文档。
它包含一个硬性的风险守卫（Risk Guard），在所有交易执行前进行否决控制；提供结构化的追踪记录以保证透明度；以及专用的 OpenClaw 集成工具。
快速开始
安装
# 从 OpenClaw 安装
claw install https://github.com/olaxbt/ai-market-maker
# 或本地安装
git clone https://github.com/olaxbt/ai-market-maker.git
cd ai-market-maker
claw skill install ./openclaw
验证
# 检查依赖
./openclaw/scripts/verify_installation.sh
# 或
python3 openclaw/scripts/claw_runner.py --verify
使用
# 使用默认设置运行回测
python3 openclaw/scripts/claw_runner.py --backtest
# 模拟盘交易
python3 openclaw/scripts/claw_runner.py --paper --ticker BTC/USDT
# 自定义回测
python3 openclaw/scripts/claw_runner.py --backtest --symbols "BTC/USDT,ETH/USDT" --steps 150
默认配置
默认设置使用多个交易对和保守的风险参数：
交易次数：17
总收益率：14.95%
相对于 BTC 持有并增值的超额收益：+30.25%
夏普比率：1.79
最大回撤：11.84%
胜率：62.5%
这些结果基于 BTC、ETH 和 SOL 的 100 天历史数据，包含完整的基准比较和风险事件日志。
🔧 OpenClaw 特定功能
自动环境配置
- 针对 OpenClaw 环境的 Python 路径设置
- Nexus API 密钥管理（包含演示密钥）
- TA-Lib 依赖检测与指导
- 针对 Claw 优化的错误恢复与日志记录
预配置命令
# 使用自定义交易对进行模拟盘交易
claw run ai-market-maker --paper --ticker ETH/USDT
# 使用多个交易对进行回测
claw run ai-market-maker --backtest --symbols "BTC/USDT,ETH/USDT" --steps 150
# 安装验证
claw run ai-market-maker --verify
常见问题与修复
1. TA-Lib 安装
问题： ModuleNotFoundError: No module named 'talib'
解决方案：
# 推荐用于没有 sudo 权限的环境
conda install -y ta-lib -c conda-forge
# 替代方案：源码编译
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:$LD_LIBRARY_PATH
pip install ta-lib
2. 模块导入错误
问题： ModuleNotFoundError: No module named 'agents.market_scanner'
解决方案：
# 以开发模式安装
pip install -e .
# 或设置 Python 路径
export PYTHONPATH=/path/to/ai-market-maker/src:$PYTHONPATH
3. Nexus API 速率限制
问题： 429 Too Many Requests
解决方案：
- 包含演示密钥（受速率限制）
- 在生产环境中，在
.env中设置自己的 Nexus API 密钥 - 实现请求缓存
4. 环境配置
问题： 环境变量未设置 解决方案：
# 通过 claw_runner.py 自动配置
# 手动覆盖：
export NEXUS_API_KEY=你的密钥
export AIMM_DESK_STRATEGY_PRESET=default
📊 流 API（用于外部工具）
仓库暴露了一个轻量级的、大部分为只读的 HTTP API：
GET /runs/latest→ 最新的运行数据GET /runs/{run_id}/payload→ 运行的完整负载GET /runs/{run_id}/events→ 事件与追踪信息GET /pm/portfolio-health→ 投资组合摘要GET /backtests→ 列出回测运行
安全
AIMM_API_KEY和AIMM_AUTH_SECRET始终必需（不提供默认值）。- 空值被视为未设置；首次启动会在
.secrets/下生成唯一密钥。 - 所有流 API 请求（
GET /health除外）都需要x-api-key（或Authorization: Bearer，使用相同的密钥）。 - 在生产环境中，将流 API 置于反向代理之后，并根据仪表板来源配置
AIMM_CORS_ORIGINS。
用于 OpenClaw 集成的关键文件
| 区域 | 位置 | 用途 |
|---|---|---|
| OpenClaw Runner | openclaw/scripts/claw_runner.py | 主入口点 |
| 安装验证器 | openclaw/scripts/verify_installation.sh | 依赖检查器 |
| 技能清单 | openclaw/manifest.json | OpenClaw 技能定义 |
| 使用示例 | openclaw/examples/claw_usage.md | 使用指南 |
| 主要工作流 | src/main.py | 核心交易逻辑 |
| 智能体系统 | src/agents/ | 7 个交易桌面 |
| Web 仪表板 | web/ | Next.js 监控界面 |
性能提示
- 启用缓存：使用本地 OHLCV 缓存减少 API 调用
- 调整间隔：增加
STRATEGY_INTERVAL_SEC以降低资源使用 - 使用模拟盘模式：无需真实资金即可测试策略
- 监控资源：检查内存/CPU 使用情况
贡献
我们欢迎贡献！请先阅读主 CONTRIBUTING.md。
优先领域：
- 错误处理改进
- 安装简化
- 性能优化
- 文档增强
如何贡献：
# 1. Fork 仓库
# 2. 创建功能分支
git checkout -b feature/improvement
# 3. 进行你的修改
# 4. 使用验证脚本测试
./openclaw/scripts/verify_installation.sh
# 5. 提交 Pull Request
文档
可用指南
- 快速入门：
README.md - OpenClaw 使用：
openclaw/examples/claw_usage.md - 韩文指南：
openclaw/examples/korean_guide.md - 技术文档：
docs/目录
支持
- GitHub Issues：https://github.com/olaxbt/ai-market-maker/issues
- 文档：
docs/目录和openclaw/examples/
版本：1.0.0 最后更新：2026-04-17