Vibe-Trading · 中文技术教程总纲目录

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用一句自然语言,把金融研究变成可运行、可复查、可沉淀的工作流

这本教程讲什么

本教程是开源项目「Vibe-Trading」(HKUDS 团队)的中文体系化教程。Vibe-Trading 是一个面向金融研究的自然语言工作台——你用一句中文或英文提示提出研究问题,项目把它拆成数据读取、因子计算、策略生成、回测、报告和多智能体研究团队等步骤,并把每一步都变成可运行、可检查、可重复的研究单元。

它的核心价值不是「替你判断」,而是「让每个研究步骤都能跑、能复查、能沉淀」。

重要边界:Vibe-Trading 不是券商,不托管资金,不提供投资建议。它为研究、模拟、回测与审计而建;任何实盘交易都是 opt-in 且默认只读——只在用户自己授权的券商内、在用户设定的限额内运行,可随时中止。本教程教你「如何做可复查的金融研究」,不教「稳赚策略」,所有内容均不构成投资建议。

文件组织:原英文项目的 wiki/ 源码保持原样不动,本中文教程另起「教程/」目录。教程内容由两处原始材料重组而来:1 篇已有的中文入门教程(wiki/tutorials/,10 章节)+ 12 个英文产品文档(wiki/docs/content.js,已抽取为 Markdown)。详细的写作规范与逐篇待汉化清单见同目录「教程规划.md」。

四章学习路径一览

本教程按「认识它 → 跑研究 → 连数据 → 用进阶工具」的递进逻辑组织:

第 1 章 认识 Vibe-Trading ── 是什么、怎么跑起来、金融术语扫盲
   概览 · 快速开始 · 项目地图 · 金融术语翻译 · 因子与 Alpha Zoo
        │
第 2 章 研究工作流与回测 ── 一个研究问题如何变成可复查的证据
   研究工作流 · 策略与 Signal Engine · 回测如何工作 · 验证工具
        │
第 3 章 数据源与券商连接 ── 行情从哪来、账户怎么连
   市场与数据源 · 行情 loader · 券商连接器(read-only / paper / live)
        │
第 4 章 工具与进阶 ── 把研究能力用深、用广
   Shadow Account · 多智能体团队 · 金融技能库 · MCP · 命令行参考 · 配置
​

如果你是第一次接触,建议老老实实从第 1 章读起(尤其是「金融术语翻译」一节,能省掉后面大量困惑);如果你已经懂因子和回测,可以直接跳到第 2 章看研究工作流。

章节目录

第 1 章 认识 Vibe-Trading
Vibe-Trading 概览、快速开始(安装/初始化/第一次运行)、项目地图(数据层/因子层/回测层/券商层/工具层/复盘层)、常见金融术语翻译(标的、K线、因子、IC/IR、回撤、benchmark、mandate 等)、因子与 Alpha Zoo(456 个 alpha 的四类分类与 alive/reversed/dead 筛选逻辑)。读完你能用自然语言跑通第一个研究任务,并看懂项目里的术语。

第 2 章 研究工作流与回测
研究工作流五步(Plan → Ground → Execute → Validate → Deliver)、策略与 Signal Engine(config.json + signal_engine.py 的分工)、回测如何工作(为什么不同市场要走不同引擎、T+1/涨跌停/佣金/滑点)、验证工具(基准对比、蒙特卡洛、Bootstrap、Walk-Forward、run card)。读完你能解释一个回测结果是否可信,以及「漂亮的短线策略为何一加费用就失效」。

第 3 章 数据源与券商连接
市场/数据源/券商账户三者的区别、数据路由(公开源/可选 key 源/本地数据/组合市场)、标的符号约定、券商连接器能力与安全分级(read-only / paper / live 三种 profile 的含义与适用阶段、kill switch、mandate)。读完你能正确选择数据源,并安全地(先只读、再模拟)连接券商账户。

第 4 章 工具与进阶
Shadow Account(从交易流水提取规则、回测「规则版的你」、差异归因)、多智能体研究团队(30 个 swarm 预设、投资委员会/量化策略台/风控委员会等)、金融技能库(股息分析、A 股 pre-ST 筛查、vn.py/Pine Script 导出等)、MCP 服务(把工具暴露给 Claude Desktop/Cursor 等)、命令行参考、配置(环境变量、密钥、模型选择)。读完你能用进阶工具把研究做深,并把 Vibe-Trading 接入你熟悉的 Agent 客户端。

适合读者

本教程适合没有金融专业背景、但有一定编程基础的读者:

• 想用自然语言做可复查金融研究的工程师或量化爱好者
• 有交易经验、想用工具系统化复盘自己交易行为的个人投资者
• 对 LLM Agent + 金融工具结合感兴趣、想读懂一个实际项目的开发者
• 需要把 Vibe-Trading 接入自己工作流或二次开发的平台工程师

前置知识:

• 基本的命令行与 Python 经验(能跑 pip install 和 CLI 命令)
• 不需要金融专业背景——第 1 章会从「标的」「K 线」开始扫盲
• 用第 4 章 MCP 部分时,对 Claude Desktop / Cursor 等 MCP 客户端有基本了解会有帮助

关于原文版本

本教程对照的原文来自 HKUDS 团队的开源项目「Vibe-Trading」。教程中描述的功能与命令以该仓库的实际内容为准;项目仍在迭代,若你使用的版本与本教程有差异,请以本地源码为最终依据。