龙头交易Agent · Dragon Trading Agent

個人の取引ルールをコード化した完全なシステム：定期意思決定レポート + ルールエンジン + MCP Server + デスクトップ対話エージェント。

Python 3.12 · FastAPI · MCP 协议 · LLM Tool-Use · SQLite · PyInstaller

⚠️ 免責事項 / Disclaimer

日本語：このプロジェクトは個人のプログラミング学習と技術研究を目的としたものであり、いかなる投資アドバイスも構成しません。実取引や商業目的での使用は固く禁止されており、使用によって生じる結果はすべて利用者の責任となります。

English: This project is for personal programming learning and technical research only. It does NOT constitute investment advice. Any use for live trading or commercial purposes is strictly prohibited. All consequences are borne by the user.

Related MCP server: AI-Kline MCP Server

プロジェクトのハイライト

• 完全なクローズドループ、demo ではない：定期スケジューリング（APScheduler）、実相場データの収集、ルールエンジンによる意思決定から、MCP Server による LLM への公開、デスクトップでのチャット対話まで——実際に動作する一式のシステムです。

• ルールエンジン 21 モジュール：相場環境のレベル分け、リーダー株連続ストップ高のノード理論、スイング安値拾いの銘柄選択、戦略バックテスト、リスクガードレール、取引メモリー（軽量 RAG）、パフォーマンス振り返り。すべて独立に呼び出し可能です。

• ハルシネーション防止設計：重要相場情報は二重ソースでクロス検証し、不一致の場合は「データ要確認」と表示します。LLM ツールの結果はその回のメモリ内のみに保持され、履歴には書き戻されません。履歴にはプレーンテキストのみ保存されます。

• マルチエージェント意思決定：意思決定系の問題（やるべきか / 買うか / 売るか）は、3 人のアナリスト + 1 人の司会者が複数回の討論で収束させ、アクションと信頼度を出力します。

• プロダクト化：pywebview デスクトップ版 + カスタムアイコンで exe にパッケージ化し、設定パネルは key 検証付き。同時に標準の MCP Server であり、任意の LLM から呼び出せます。

システムアーキテクチャ

                      ┌─────────────────────────────────────────────┐
   行情源              │             规则引擎 (src/, 21 模块)          │
 ┌──────────┐         │                                             │
 │ 东方财富  │──┐      │  scheduler ──► market_env ──► node_engine   │
 │ 同花顺    │──┤ 真实  │      │            │            │            │
 │ 腾讯行情  │──┼─行情─►│  market_review  stock_picker   │            │
 │ 新浪行情  │──┘      │      │            │            │            │
 └──────────┘         │  data_check ◄── risk_guard ◄── agent_core    │
                      └───────┬─────────────┬─────────────┬──────────┘
                              │             │             │
                     ┌────────▼──┐   ┌──────▼─────┐  ┌────▼─────────┐
                     │ 每日决策报告 │   │ MCP Server │  │ 桌面对话 Agent│
                     │ (Markdown, │   │ (32 工具)  │  │ (pywebview +  │
                     │  可同步    │   │ 供 LLM 调用│  │  DeepSeek +   │
                     │  Obsidian) │   │            │  │  妙想数据源)  │
                     └───────────┘   └────────────┘  └──────────────┘

技術スタック

機能一覧

中核となる成果物は日次意思決定レポートです。データ検証 → 相場環境 → マーケット振り返り → ノード追跡 → ストップ高銘柄 → スイング安値拾い候補 → ポジション確認 → 意思決定の結論まで、全 10 セクションで、各セクションに mermaid フローチャート付きです。

クイックスタート

1. 依存関係のインストール

# 规则引擎 + 定时报告（src/）
pip install -r requirements.txt

# 桌面对话版（chat_agent/）
pip install -r chat_agent/requirements.txt

2. キーの設定（デスクトップ版のみ必要）

デスクトップ版「龙头交易Agent」には 2 つの key が必要で、ローカルの config/chat_agent.json に保存します（gitignore 済み、リポジトリには入りません）：

cp config/chat_agent.example.json config/chat_agent.json
cp config/agent_config.example.json config/agent_config.json

• api_key：DeepSeek（sk-...）、DeepSeek モデルの呼び出し用

• mx_api_key：东方财富妙想 MCP（em_...）、相場・財務・ニュースの照会用

環境変数で代替することもできます（優先度が高い）：DEEPSEEK_API_KEY、MX_EM_API_KEY。

キーはローカルのみに保存され、リポジトリにはプレースホルダーのテンプレートしかなく、プレースホルダーは検証時に拒否されます。

3. レポートの生成

py src/scheduler.py once

レポートは data/交易报告_YYYY-MM-DD.md に出力されます。Obsidian に同期したい場合は、config/agent_config.json で obsidian_dir を設定してください。

4. デスクトップ対話版の起動

py chat_agent/main.py

4.1 exe へのパッケージ化（カスタムアイコン付き）

pyinstaller chat_agent/dragon_agent.spec

成果物：dist/龙头交易Agent.exe。アイコンは生成されたリーダー株テーマ（赤い円形の背景 + 金色の「龙」の文字 + 上昇K線）です。ソーススクリプトは tools/make_icon.py にあり、アイコンを変更したい場合はそれを修正して再生成してからパッケージ化してください。パッケージ化の詳細とハマりどころは spec ファイルのコメントを参照してください。

5. Windows 起動時の定期レポート自動実行

start_scheduler.vbs を「スタートアップ」フォルダに置いてください（Win+R → shell:startup）。ファイル内のパスは自分の環境に合わせて変更してください。

ディレクトリ構成

src/            规则引擎 + MCP Server（核心，21 模块）
chat_agent/     桌面对话版「龙头交易Agent」
config/         配置（示例模板 + 本地真实配置，后者 gitignore）
data/           运行数据（报告/持仓/日志，gitignore 不进仓库）
docs/           功能说明 / 交易策略 / 示例报告
tests/          测试（80+ 用例）
tools/          工具脚本（图标生成等）

データソース

License

MIT

⚠️ 免責事項 / Disclaimer

日本語：このプロジェクトは個人のプログラミング学習と技術研究を目的としたものであり、いかなる投資アドバイスも構成しません。実取引や商業目的での使用は固く禁止されており、使用によって生じる結果はすべて利用者の責任となります。

English: This project is for personal programming learning and technical research only. It does NOT constitute investment advice. Any use for live trading or commercial purposes is strictly prohibited. All consequences are borne by the user.