面向数字货币市场的 AI 自主交易系统
Pilot your alpha.
AlphaPilot 是一个面向 Binance 的 AI 自主数字货币交易系统。
它的目标不是只做行情分析或信号提示，而是在 严格风控 和 受限策略框架 下，完成从市场理解、交易决策、自动执行到持续优化的完整闭环。
AlphaPilot 的核心理念是：
让 AI 不只是“建议交易”，而是在明确边界内真正参与交易，并通过经验积累持续提升。
当前仓库已经不是“只有概念和骨架”的阶段，而是：~~~~
- 后端核心交易闭环已实现
- WebSocket 实时推送已实现
- Next.js Dashboard 已有可用版本
- backend 测试当前已跑通
- 当前重点从“从 0 到 1 开发”转向 Phase 3 收口 / 稳态化 / 回归验证
当前优先级：
- 移动端 dashboard / 配置中心体验优化
- 实现数据库驱动的运行时配置中心（前端配置 Binance 测试盘/实盘 API Key、模式切换、加密存储、热更新）
- 引入用户认证与权限中心（注册 / 登录 / 普通用户 / 管理员 / 管理后台）
- 币种配置管理与后台审计
- 巩固数据库迁移链、部署一致性与更多联调验证
当前项目编码阶段启用 superpowers-mode：
- 先写 spec
- 再写 plan
- 再小步实现
- 每步都验证
- 代码和
docs/worklog//docs/spec-*/docs/plan-*同步维护
AlphaPilot 不是一个简单的聊天式交易助手，也不是一个没有约束的自由交易机器人。
它是一个以 AI 为核心、以风控为边界、以执行为闭环、以学习为增强的自主交易系统。
它希望解决的问题包括：
- 降低人工盯盘和手工执行成本
- 把交易决策变成结构化、可审计的系统输出
- 让 AI 在规则约束下完成自动交易
- 通过历史经验积累，持续优化策略选择和参数配置
- 避免“高频冲动式 AI 下单”带来的失控风险
系统基于行情数据、技术指标、账户状态和市场状态，输出结构化交易决策，而不是自由文本建议。
例如：
{
"symbol": "BTCUSDT",
"timeframe": "1h",
"action": "OPEN_LONG",
"confidence": 0.78,
"entry_type": "MARKET",
"entry_price": 68250,
"stop_loss": 67380,
"take_profit": 69800,
"position_size_pct": 0.12,
"strategy_mode": "trend_following",
"reasoning": [
"1h趋势向上",
"价格站上EMA20和EMA50",
"MACD金叉",
"成交量温和放大"
],
"risk_note": "波动率上升，仓位控制在12%"
}MVP 版本只接入 Binance，优先覆盖：
- BTCUSDT
- ETHUSDT
后续再扩展更多币种。
在 AlphaPilot 中，AI 不能直接绕过规则下单。
所有交易决策都必须通过执行守卫和风险引擎的检查。
核心原则：
- AI 负责提出交易动作
- 风控系统负责决定是否允许执行
- 交易所只接受经过批准的指令
系统支持：
- 自动读取行情和账户状态
- 自动生成交易决策
- 自动校验风险
- 自动下单 / 平仓
- 自动设置止损止盈
- 自动记录日志与交易结果
每一笔交易都必须回答这些问题：
- 为什么开仓
- 为什么平仓
- 为什么拒绝执行
- 为什么触发熔断
- 为什么调整参数
- 为什么发生回滚
AlphaPilot 支持“越交易越智能”，但这种进化是受控的，而不是无限制自主演化。
系统可以学习和优化的内容包括：
- 策略权重
- 指标参数
- 仓位建议系数
- 市场状态识别阈值
- 提示词中的经验摘要
系统不能自我修改的内容包括：
- 最大单笔风险
- 最大总仓位
- 每日最大亏损
- 熔断规则
- 必须止损的约束
- API 异常停机规则
AlphaPilot 适用于以下场景：
- 希望做 Binance 自动交易系统
- 希望用 AI 提升交易结构化能力
- 希望在自动执行前有明确风控边界
- 希望系统具备经验积累和持续优化能力
- 希望搭建一个可扩展的 AI 交易基础设施
AlphaPilot 聚焦于以下能力：
- 接入 Binance 行情与账户数据
- 计算技术指标与市场特征
- 识别市场状态（Regime）
- 生成结构化 AI 交易决策
- 通过执行守卫进行风险校验
- 自动完成下单、止损、止盈和平仓
- 监控持仓、收益与风险状态
- 基于交易经验进行受控优化
系统允许 AI 自主判断，但不允许 AI 绕过边界。
风险控制永远优先于模型输出。
AI 输出必须是结构化、可验证、可追踪的数据，而不是模糊文本。
系统不仅要“给建议”，还要“能执行、能监控、能复盘”。
所有学习必须：
- 先验证
- 再上线
- 可审计
- 可回滚
负责接入 Binance 的行情、K线、成交量、账户和订单信息。
负责计算：
- EMA
- RSI
- MACD
- ATR
- 布林带
- 波动率
- 支撑阻力摘要
- 多周期一致性
识别当前市场是：
- 趋势上涨
- 趋势下跌
- 震荡整理
- 高波动混乱
负责在受限策略框架下输出交易动作：
- OPEN_LONG
- CLOSE_LONG
- HOLD
负责在下单前进行风控检查：
- 仓位检查
- 止损检查
- 风险收益比检查
- 熔断检查
- API 状态检查
- 市场异常检查
负责与 Binance API 交互，完成：
- 开仓
- 平仓
- 止损
- 止盈
- 状态同步
负责展示与记录：
- 账户权益
- 当前持仓
- 收益情况
- 风控事件
- 每笔交易解释
- 每日复盘报告
负责：
- 记录交易经验
- 检索相似案例
- 评估策略表现
- 生成优化候选
- 做 shadow mode 验证
- 自动回滚失败更新
- Python
- FastAPI
- TypeScript
- Next.js
- PostgreSQL
- Redis
- Celery / APScheduler / Temporal
- Binance 官方 API 或稳定 SDK
alpha-pilot/
├── apps/
│ ├── api/ # FastAPI 后端
│ └── web/ # Next.js 前端
├── services/
│ ├── market_data/ # Binance 行情接入
│ ├── account_state/ # 账户状态
│ ├── indicators/ # 技术指标计算
│ ├── regime/ # 市场状态识别
│ ├── decision_engine/ # AI 决策引擎
│ ├── execution_guard/ # 风控与执行守卫
│ ├── order_execution/ # 下单执行
│ ├── monitoring/ # 监控
│ ├── reporting/ # 报表与复盘
│ ├── experience_store/ # 经验库
│ ├── strategy_evaluator/ # 策略评分器
│ ├── parameter_optimizer/ # 参数优化器
│ └── learning_controller/ # 学习控制器
├── workers/
│ ├── schedulers/
│ ├── jobs/
│ └── pipelines/
├── shared/
│ ├── schemas/
│ ├── prompts/
│ ├── configs/
│ ├── enums/
│ └── utils/
├── infra/
│ ├── db/
│ ├── redis/
│ ├── observability/
│ └── deployment/
└── docs/
├── README.md
├── 产品需求文档.md
├── 总体架构.md
├── risk-rules.md
└── learning-design.md
AlphaPilot 希望成为一个真正可运行的 AI 交易驾驶系统：
- 能自主交易
- 能严守边界
- 能持续学习
- 能逐步进化
- 能在复杂市场中保持纪律性
它不是一个聊天机器人。
而是一个真正以 AI 为核心的交易系统。
AlphaPilot 是一个面向 Binance 的 AI 自主数字货币交易系统，在严格风控和受限策略框架下，实现自动决策、自动执行与受控进化。