AI-Trader MCP
MCP-сервер для бэктеста торговых стратегий: агент загружает котировки, запускает тест по YAML и разбирает метрики на движке Backtrader
- 1 122 ★ репозитория
- Последний коммит
- GPL-3.0
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Скачивает котировки из внешних источников и пишет CSV и базу SQLite в выбранную папку
- Читает по пути YAML-файл конфигурации и файлы с данными, которые указал пользователь
Установка
- Работает в
Ручная установка
pip install ai-traderНужен Python 3.11 или новее. Версия пакета 0.3.4. Для примеров, шаблонов конфигурации и данных репозиторий клонируют и ставят командой `uv sync`.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Скачивает котировки из внешних источников и пишет CSV и базу SQLite в выбранную папку
- Читает по пути YAML-файл конфигурации и файлы с данными, которые указал пользователь
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
AI-Trader — фреймворк для проверки торговых стратегий на исторических данных. Он построен на Backtrader и управляется YAML-файлом: в нем указаны начальный капитал, комиссия, файл с котировками, период, класс стратегии с параметрами и размер позиции. В пакете больше двадцати готовых стратегий: классические на индикаторах (скользящие средние, RSI, MACD, полосы Боллинджера, Turtle, VCP) и портфельные с ротацией по ROC и RSRS. MCP-сервер запускается командой `python -m ai_trader.mcp` и отдает агенту четыре инструмента. `list_strategies` показывает доступные стратегии. `fetch_market_data` скачивает котировки американских и тайваньских акций, криптовалют и форекса и сохраняет их в CSV, а при желании в базу SQLite. `quick_backtest` принимает название стратегии, файл с данными и параметры и прогоняет тест без конфигурации, размер позиции по умолчанию 95%. `run_backtest` читает готовый YAML и возвращает подробные метрики. То же умеет командная строка `ai-trader` (`run`, `fetch`, `quick`, `data`). Для Claude Code в репозитории лежит скилл `add-strategy`: он спрашивает имя, параметры, условия входа и выхода и создает файл новой стратегии с регистрацией в пакете.
Для кого. Для трейдеров и разработчиков на Python, которые проверяют идеи на истории и хотят давать агенту команды на обычном языке вместо ручного запуска скриптов.
Подходит, если
- Нужно прогнать стратегию на скользящих средних или RSI по акциям TSM или Apple и сравнить результат с готовыми метриками
- Агент должен сам скачать котировки за период и сохранить их в CSV или SQLite для повторных тестов
- Хочется держать параметры теста в YAML под версионным контролем и повторять расчет с теми же настройками
- Нужна новая стратегия на Backtrader, и проще описать условия входа и выхода скиллу `add-strategy`, чем писать класс вручную
- Нужно быстро перебрать готовые стратегии из пакета на одном файле с данными
Не подходит, если
- Нужно отправлять реальные ордера на биржу: среди четырех инструментов сервера такой функции нет, он только считает историю
- Нужен тест портфеля через MCP: `quick_backtest` и `run_backtest` поддерживают стратегии на одной акции, портфельные стратегии запускаются из командной строки или Python
- Установка идет на Python старше 3.11: пакет требует версию от 3.11 и ниже 4.0
- Нужны котировки российских бирж: в README указаны рынки США, Тайваня, криптовалют и форекса
- Нужен MCP-сервер с живыми котировками, скринерами и индикаторами по запросу: такую задачу решает tradingview-mcp
Пример запроса к агенту
Скачай котировки TSM с 2020 года и прогони стратегию на пересечении скользящих средних 10 и 30 со стартовым капиталом миллионMCP
- Транспорт
- stdio
- Авторизация
- не нужна
Ограничения
- Лицензия GPL-3.0: производные работы обязаны распространяться на тех же условиях.
- Нужен Python от 3.11; среди зависимостей `TA-Lib`, `backtrader` 1.9.78.123 и `fastmcp`, поэтому ставить лучше в отдельное окружение.
- Через MCP работают только стратегии на одной бумаге, а в конфигурации Claude Desktop нужно указать каталог проекта в `cwd`.
- Результаты бэктеста описывают прошлое: комиссия задается в конфигурации вручную, а проскальзывание и ликвидность модель не воспроизводит, насколько видно из примера конфига.
- Данные тянутся через `yfinance` и `twstock`, то есть зависят от доступности этих источников; для российских бирж готовых загрузчиков в списке рынков нет.
- Инструмент не дает инвестиционных рекомендаций; это проверка идей на истории.
Как отключить. Удалите блок `ai-trader` из `mcpServers` в `claude_desktop_config.json` и перезапустите Claude Desktop. Пакет снимается командой `pip uninstall ai-trader`. Скачанные котировки лежат в выбранной вами папке (`output_dir`), удалите ее вручную.
Частые вопросы
Как запустить бэктест стратегии через MCP?
Добавьте сервер в конфигурацию клиента, перезапустите его и попросите агента прогнать стратегию. Для теста на одном файле хватит `quick_backtest`: нужны название стратегии, путь к CSV и параметры. Если настройки хочется хранить в репозитории, опишите их в YAML и вызовите `run_backtest`.
Какие рынки и источники данных поддерживаются?
В README перечислены акции США, акции Тайваня, криптовалюты и форекс. Команда `ai-trader fetch` берет данные через зависимости `yfinance` и `twstock`, пример запроса: `ai-trader fetch BTC-USD --market crypto --start-date 2020-01-01`.
Сколько готовых стратегий в пакете?
Больше двадцати. В папке `classic` лежат одиночные: среди них `sma`, `rsi`, `macd`, `bbands`, `turtle`, `vcp`, `momentum`, `roc`, `rsrs`, `buyhold`. В папке `portfolio` четыре ротационные: `multi_bbands`, `roc_rotation`, `rsrs_rotation` и `triple_rsi`.
Можно ли хранить котировки в базе, а не в CSV?
Да. У `ai-trader fetch` есть ключ `--storage` со значениями `csv`, `sqlite` и `both`. После первой загрузки повторный запрос тех же данных идет из кэша SQLite без обращения к источнику, команды `ai-trader data list` и `ai-trader data info` показывают содержимое.
Как добавить собственную стратегию?
Два пути. В Claude Code вызовите скилл `add-strategy classic`: он спросит имя, описание, параметры и условия входа и выхода, создаст файл и зарегистрирует класс. Вручную создайте файл в `ai_trader/backtesting/strategies/classic/` и наследуйте `BaseStrategy`, класс сразу станет доступен в CLI и `run_backtest`.
Что за папка agentic_ai_trader в репозитории?
Там два отдельных примера с собственными описанием и файлом `pyproject.toml`: `financial-advisor` с подагентами анализа данных, торговли, исполнения и оценки потерь и `trading-backtester` с данными по NVDA и TSM. К самому MCP-серверу они не относятся.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыMCP-сервер для агентного трейдинга: бэктест, 462 готовые альфы, разбор торгового журнала и мультиагентные аналитические команды
Скиллы и MCP-сервер для опционных трейдеров: котировки, технический анализ, греки, спреды, сканеры и портфель Interactive Brokers
MCP-сервер с рыночными данными и техническим анализом: котировки, индикаторы, скринеры и бэктест для акций, крипты, форекса и фьючерсов
MCP-сервер для терминала MetaTrader 5: агент смотрит счет и котировки, открывает, меняет и закрывает сделки, есть скилл, REST и поток котировок
MCP для автоторговли на Т-Инвестициях
Tinkoff Trader MCP
MCP-сервер для Т-Инвестиций с анализом рынка, бэктестом пяти стратегий, риск-менеджментом и выставлением заявок, торговля выключена по умолчанию
MCP-сервер для личного анализа акций: рыночные данные, технические индикаторы, скрининг и учет портфеля без ключей для базовых функций
Сравнение с похожими
Записи с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Запись | Официальный | Авторизация | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|---|
| AI-Trader (эта запись) | нет | не нужна | 1 122 | |
| Vibe-Trading | нет | ключ необязателен | 37 055 | большой набор инструментов с десятью движками бэктеста, разбором торгового журнала и мультиагентными командами |
| tradingview-mcp | нет | не нужна | 5 163 | котировки, индикаторы и скринеры по запросу, бэктест как одна из функций |
Коротко о README
Репозиторий содержит пакет `ai_trader` с бэктестом, загрузчиками данных, командной строкой и MCP-сервером, YAML-шаблоны в `config/backtest`, примеры скриптов и тесты (модульные и интеграционные). Описание на английском и китайском ведет по шагам: установка из PyPI или из исходников, запуск теста, загрузка данных, подключение к Claude Desktop и создание стратегии. Отдельные документы посвящены хранению данных в SQLite и миграции с версий 0.1.x.