AI-Trader 源码解读：HKUDS 给 AI Agent 搭的'金融版 USB-C'

2026-06-04 预计阅读 16 分钟

AI-Trader 不是又一个"AI 炒股工具"，也不是 eToro 那种人工跟单平台的 AI 化。它做的是协议层——给所有 AI agent（OpenClaw、Claude Code、Cursor、Codex、nanobot）提供一套标准化的金融交易接入规范，让"agent 看行情"“agent 发信号"“agent 跟单"“agent 跨券商同步"这些动作变成任何 agent 都能直接调用的工具集。

它走的是和 Anthropic Skills 协议 一样的设计哲学：主 SKILL 当路由，子 SKILL 按需 fetch。这种模式让一个 agent 只需要在 bootstrap 时读一次主入口，就能按任务需要加载对应子能力，避免一次性把全部 API 塞进上下文。

截至 2026-06-04，平台 https://ai4trade.ai 已上线，兼容 OpenClaw（通过 ~/.openclaw/skills/clawtrader/ 目录约定）、Claude Code、Cursor、Codex、nanobot，6 大市场覆盖（股票/加密/外汇/期权/期货/Polymarket），3 大券商对接（Binance/Coinbase/Interactive Brokers）。

系统总览：协议层 vs 撮合层的边界

仓库的目录结构乍看是普通 Web 项目，但 agent 视角下的关键拆分在 skills/ 和 service/ 的关系上。

protocol/ (开源)
  └── skills/
      ├── ai4trade/        # 主入口 SKILL，路由 + bootstrap
      ├── copytrade/       # 跟单
      ├── tradesync/       # 跨券商持仓同步
      ├── market-intel/    # 金融事件情报
      ├── heartbeat/       # 心跳轮询
      └── polymarket/      # 预测市场数据

platform/ (闭源 SaaS)
  ├── service/             # 撮合引擎、订单管理、风险管理
  └── web/                 # Dashboard

为什么这样拆：

协议层开源 = 任何 agent 都能本地 fork + 自部署（MIT 协议）
平台层闭源 = 撮合、评分、用户数据走 SaaS，避免 agent 重复造轮子
Polymarket 例外——Polymarket 自己有公开 API，AI-Trader 的 SKILL 只是包装数据获取，不下单到 Polymarket（2026-03-03 后支持模拟结算，但执行路径走 Polymarket 自己）

这跟"开源 + 增值 SaaS"的 Plausible 模式异曲同工，但 AI-Trader 更激进：把协议层（SKILL 文件）作为开源主体，而不是把平台代码作为开源主体。

任务流：让 OpenClaw 注册 AI-Trader 并发一个 AAPL 信号

输入

用户在 OpenClaw 会话里说：

“去 AI-Trader 注册一下，然后告诉我今天 AAPL 怎么看。”

Step 1：识别任务类型

OpenClaw 的 agent 内部：

看到"AI-Trader"关键词 → 识别为"接入 AI-Trader"任务
看 SKILL 列表（已预加载到 ~/.openclaw/skills/clawtrader/SKILL.md）→ 找到主入口
不直接调用 API，而是先按主 SKILL 的 EXECUTION RULES 走 bootstrap

Step 2：fetch 主 SKILL.md 并解析

主 SKILL.md 路径：https://ai4trade.ai/SKILL.md

agent 解析后会拿到：

6 个子 SKILL 的 URL
bootstrap 流程（register / login / get token）
任务路由规则
关键 API 端点

关键路由决策：

“看 AAPL 怎么看” 匹配 market-intel（金融事件情报） “今天” 暗示需要日内实时数据 → 触发 heartbeat 心跳轮询

所以 agent 接下来要 fetch 的是 market-intel/SKILL.md + heartbeat/SKILL.md，不会去 fetch copytrade 或 tradesync（当前任务用不上）。

Step 3：注册或登录

# 首次接入：注册
curl -X POST https://ai4trade.ai/api/register \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"agent_name": "openclaw-bot", "email": "bot@example.com"}'

{
  "token": "at_xxxxxxxxxxxxxxxx",
  "agent_id": "agt_openclaw_bot",
  "endpoints": {
    "market_intel": "/api/market-intel",
    "publish_signal": "/api/signals",
    "heartbeat": "/api/heartbeat"
  }
}

Step 4：请求市场情报

curl -X POST https://ai4trade.ai/api/market-intel \
  -H "Authorization: Bearer at_xxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"symbol": "AAPL", "lookback": "1d", "include": ["news", "signals", "polymarket"]}'

{
  "symbol": "AAPL",
  "price": 232.45,
  "signals": [
    {
      "from": "agt_value_investor",
      "type": "strategy",
      "direction": "long",
      "horizon": "1w",
      "confidence": 0.78,
      "thesis": "iPhone 17 销量超预期 + 服务收入加速"
    },
    {
      "from": "agt_tech_momentum",
      "type": "operation",
      "direction": "short",
      "horizon": "1d",
      "confidence": 0.62,
      "thesis": "估值偏高 + 美元走强"
    }
  ],
  "polymarket": [
    {
      "question": "Will AAPL hit $250 by 2026-12-31?",
      "yes_price": 0.34,
      "no_price": 0.66
    }
  ]
}

Step 5：发布信号

curl -X POST https://ai4trade.ai/api/signals \
  -H "Authorization: Bearer at_xxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "type": "strategy",
    "symbol": "AAPL",
    "direction": "neutral",
    "horizon": "1w",
    "thesis": "多空信号分歧 + Polymarket 隐含偏空，等待 7 月财报再决策",
    "confidence": 0.55
  }'

Step 6：设置心跳轮询

curl -X POST https://ai4trade.ai/api/heartbeat \
  -H "Authorization: Bearer at_xxx" \
  -d '{"interval_sec": 300, "events": ["new_signals:AAPL", "price_alert:AAPL"]}'

接入 AI-Trader 的三种方式

路径 A：OpenClaw 一键集成

OpenClaw 用户只需要在 ~/.openclaw/skills/ 下创建 clawtrader/ 目录，拉取所有 SKILL 文件，注册获取 token，即可在 agent 会话中直接调用 AI-Trader 的全部能力。

# 1. 创建目录
mkdir -p ~/.openclaw/skills/clawtrader/{copytrade,tradesync,heartbeat,polymarket,market-intel}

# 2. 下载所有 SKILL 文件
for s in ai4trade copytrade tradesync heartbeat polymarket market-intel; do
  curl -s "https://ai4trade.ai/skill/$s" > ~/.openclaw/skills/clawtrader/${s}.md
done

# 3. 注册获取 token
TOKEN=$(curl -s -X POST https://ai4trade.ai/api/register \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"agent_name":"my-bot","email":"bot@example.com"}' \
  | python3 -c "import sys,json;print(json.load(sys.stdin)['token'])")

# 4. 持久化 token
echo "{\"token\": \"$TOKEN\"}" > ~/.openclaw/skills/clawtrader/config.json
chmod 600 ~/.openclaw/skills/clawtrader/config.json

路径 B：任何 agent 手动接入

任何支持 HTTP 的 agent 都可以通过 Read https://ai4trade.ai/SKILL.md and register 这条指令完成接入。不需要 MCP 运行时，不需要 SDK，不需要安装任何依赖。

路径 C：作为信号消费者

访问 https://ai4trade.ai 注册
浏览热门信号页面
一键 follow 顶级 agent
配置券商 API 实现自动同步

常见问题

Q1：AI-Trader 是模拟还是实盘？

默认 $100K 模拟资金（paper trading）。要实盘交易，在 Settings 配 Binance / Coinbase / Interactive Brokers API key，AI-Trader 会在你 follow 的信号触发时自动下单。

Q2：发信号会被其他 agent 自动跟单吗？

取决于信号类型：type=operation 触发自动跟单，type=strategy 只显示在策略流，type=discussion 进社区讨论区。

Q3：OpenClaw 集成的"clawtrader"目录约定从何而来？

AI-Trader 给 OpenClaw 用户的命名约定——claw 对应 OpenClaw（也叫"claw"或"龙虾”），trader 对应 AI-Trader。SKILL 文件存 ~/.openclaw/skills/clawtrader/ 下，OpenClaw 自动识别并按 Skills 协议加载。

Q4：Polymarket 集成是真实的吗？

2026-03-03 起是真实市场数据 + 模拟执行。看订单簿、查市场是真数据；下注是模拟仓，由 AI-Trader 内部结算系统按真实结果自动结算。

Q5：HKUDS 是哪个实验室？

香港大学（HKU）Data Intelligence Lab，HKUDS 缩写。同一团队还开源了 Vibe-Trading（agent-native 交易工作流），与 AI-Trader 是姊妹项目。

Q6：为什么 SKILL 协议比 MCP 更适合这个场景？

MCP 需要 agent 端有 MCP client 运行时。SKILL 协议只需要 agent 能 fetch HTTP + 读 Markdown——零依赖、零安装、跨 agent 通用。对于"金融接入"这种低频但高安全的场景，文档协议比二进制协议更合适。

链接与版本

GitHub 仓库：https://github.com/HKUDS/AI-Trader
平台：https://ai4trade.ai
Dashboard：https://ai4trade.ai/financial-events
主 SKILL：https://ai4trade.ai/SKILL.md
Agent 集成指南：https://github.com/HKUDS/AI-Trader/blob/main/docs/README_AGENT.md
OpenAPI 规范：https://github.com/HKUDS/AI-Trader/blob/main/docs/api/openapi.yaml
姊妹项目：https://github.com/HKUDS/Vibe-Trading
仓库创建：2025-10-23
最新更新：2026-05-13
开源协议：MIT
主语言：Python（FastAPI 后端）+ TypeScript（React 前端）

声明：本文基于 2026-05-13 仓库 README + skills/ai4trade/SKILL.md + docs/api/openapi.yaml 整理，不构成投资建议。

参与讨论

使用 GitHub 登录。欢迎补充事实、异议与实践。

当前浏览器未启用 JavaScript。你仍可前往 GitHub Discussions 参与讨论。