echolon
Echolon
Ein LLM-Agent-natives Backtest-Framework für die Futures-Forschung. Enthält einen MCP-Server, 22 integrierte Skills, 32 katalogisierte Fehlercodes und typisierte Pydantic-Konfigurationen – Agenten rufen strukturierte Tools auf, anstatt API-Formen aus Prosatexten zu erraten. End-to-End für tägliche SHFE-Futures.
Produktions-Engine innerhalb von Qorka, dem KI-nativen Strategiegenerierungsprodukt von DolphinQuant. Wird jeden Handelstag mit echtem Geld an der SHFE eingesetzt.
Schnellstart
Drei Befehle decken den natürlichen Einstieg ab:
Befehl | Zweck | Zeit |
| Kurze Demo. Lädt SHFE-Aluminium (letzte 2 Jahre) über akshare herunter, erstellt ein Strategie-Gerüst und führt einen Backtest durch. Netzwerk erforderlich. | ~30s |
| Startet ein echtes Projekt. Lädt Marktdaten über akshare herunter (kostenlos, keine Registrierung), erstellt ein Strategie-Gerüst aus einer Vorlage und schreibt eine Workspace-Markierung. | ~1–5 Min |
| Iteration nach der Bearbeitung. Navigiert nach oben, um den Kontext aus der Workspace-Markierung wiederherzustellen, berechnet Indikatoren neu und führt den Backtest durch. Keine Flags erforderlich. | ~5–10s |
pip install echolon
mkdir -p ~/echolon-playground && cd ~/echolon-playground
echolon hello # 30-second demoecholon hello lädt ca. 2 Jahre Aluminiumdaten herunter, erstellt das momentum_breakout-Gerüst, schreibt .echolon-workspace.json und führt den Backtest aus. Öffnen Sie ./echolon-hello/strategy/baseline/entry.py, passen Sie einen Parameter an und führen Sie dann echolon backtest single ./echolon-hello/strategy/baseline/ erneut aus, um zu sehen, wie sich die Sharpe-Ratio verändert.
Drei Vorlagen sind im Paket enthalten — minimal, momentum_breakout, rsi_mean_reversion. echolon examples --list zeigt diese an; übergeben Sie --template <name> an echolon init / echolon hello, um mit einer davon zu beginnen.
Falls
pip installfehlschlägt unter Linux ARM64 / Alpine / FreeBSD, führen Sieecholon doctoraus — es diagnostiziert die C-Bibliothek von ta-lib, die einzige Abhängigkeit, die möglicherweise außerhalb der standardmäßigen vorgefertigten Wheel-Plattformen (Linux x86_64, macOS x86_64+arm64, Windows x86_64; Python 3.11–3.12) aus dem Quellcode erstellt werden muss.
Steuerung durch Ihren Agenten
pip install echolon # 1. install
claude mcp add -s user echolon -- echolon-mcp # 2. register MCP server (user-wide)
# 3. restart Claude Code to load mcp__echolon__* toolsFragen Sie dann:
"Erstelle eine Trendfolge-Strategie für Kupfer, Backtest 2018–2024."
Hinter den Kulissen ruft der Agent list_skills auf → wählt patterns und quick_start → load_template("momentum_breakout") → list_indicators(has_lookback=True) → bearbeitet entry.py und exit.py → durchläuft validate_strategy_full(strategy_dir), bis alles erfolgreich ist → führt den Backtest aus. Wenn etwas fehlschlägt, analysiert er [CODE-NNN] aus dem Traceback und ruft get_error_doc(code) auf. Es gibt keinen Punkt, an dem er raten muss.
Laufzeit | Einrichtung |
Claude Code |
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Cursor | Fügen Sie in |
OpenAI Codex CLI |
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OpenAI Agents SDK (Python) |
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LangChain / LangGraph |
|
Jeder andere MCP-kompatible Client (CrewAI, AutoGen, …) | Konfigurieren Sie ihn als stdio-Server mit |
Für Claude Code: -s user sorgt dafür, dass die Registrierung für alle Ihre Projekte gilt (lassen Sie es weg, wenn es nur für das aktuelle Projekt gelten soll); -- trennt den Registrierungsnamen vom Startbefehl. Nach einmaligem Ausführen sollte claude mcp list echolon als verbundenen stdio-Server anzeigen. Der Orientierungsleitfaden für den Agenten ist llms.txt — er wird auch von echolon init / hello im Workspace-Stammverzeichnis abgelegt, sodass ein Agent, der das Projekt betritt, ihn findet, ohne das Paket zu benötigen.
Was heute im Umfang enthalten ist
End-to-End fertiggestellt (produktionsreif, täglich im Einsatz):
SHFE tägliche Futures-Forschung — Datenerfassung, Katalog mit 214 Indikatoren, Backtrader-Ausführung, Optuna TPE-Optimierung (Einzel- + Mehrzieloptimierung), Walk-Forward-Analyse mit Scoring für die Einsatzbereitschaft, KMeans-basierte robuste Auswahl von Testläufen.
Agenten-Oberfläche — 23 MCP-Tools, 22 Skills, 32 Fehlercodes, 3 funktionierende Vorlagen.
Noch nicht enthalten (eröffnen Sie ein Issue, wenn Sie einen Bereich vorantreiben möchten):
SHFE Intraday-Backtesting — Daten-Pipeline bereit, Engine-Infrastruktur wird derzeit gefestigt.
Live-Handel über MiniQMT — saubere öffentliche Veröffentlichung in Arbeit.
Krypto-Perpetuals (CCXT-Adapter-Gerüst vorhanden), CME-Futures, Aktien.
Optuna-Alternativen (kein Grid, kein Random, keine Bayesian-Budget-Suche), verteilte Orchestrierung, Python ≤ 3.10.
Vor 1.0 — öffentliche API kann sich zwischen Nebenversionen ändern. Breaking Changes sind in CHANGELOG.md dokumentiert.
Bringen Sie Ihre eigenen Daten mit
Wenn Sie bereits rohe SHFE-XLS-Dateien haben (heruntergeladen von shfe.com.cn), führen Sie SHFEFileDayExtractor direkt aus, anstatt akshare zu verwenden. Für andere Formate (Broker-CSV, Tushare, benutzerdefinierte DB) müssen drei Dateien unter {workspace}/workspace/data/market_data/SHFE/{instrument}/ landen:
Datei | Schema |
|
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| Gleiche Spalten, alle Zeilen verkettet und nach Datum sortiert. |
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|
Zusätzlich unter {workspace}/data/SHFE/{instrument_code}/ (beachten Sie den KURZ-Code, z. B. al nicht aluminum):
Datei | Schema |
|
|
Echolon leitet main_contract.csv nicht automatisch aus rohen OHLCV-Daten ab — es ist eine BENUTZEREINGABE, die Ihre Roll-Konvention kodiert (Regeln basierend auf Volumen, Open Interest oder Tagen bis zum Verfall). Für SHFE via akshare leitet echolon init dies für Sie ab; andernfalls erstellen Sie es selbst und legen Sie es ab.
Projektinformationen
Apache 2.0 — siehe LICENSE. Frei verwendbar, kommerziell oder anderweitig. Aktive Entwicklung, v0.1.2 Beta. Erstellt und gewartet von DolphinQuant — demselben Team, das Qorka auf der SHFE betreibt. Issues und Pull Requests sind willkommen unter github.com/dolphinquant/echolon.
@software{echolon,
title = {Echolon: AI-native quantitative trading engine},
author = {DolphinQuant},
year = {2026},
url = {https://github.com/dolphinquant/echolon},
}Maintenance
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