自然语言驱动
用一句话描述市场研究或回测任务，Self-Improving Agent 负责策略草稿、文件/网页分析与记忆驱动工作流。
开源框架MIT 协议，GitHub 约 31k stars
多智能体投资/量化/加密/风险团队
跨市场回测A/港/美/加密/期货/外汇
官方证据仓库 README（2026-08 核验）
What it solves
Vibe-Trading 能解决什么问题？
它把「自然语言想法 → 多智能体研究 → 数据回测 → 报告与诊断」整理成一条可复现的 AI 交易工作流，让市场研究、策略开发与回测验证更结构化。
多智能体交易团队
投资、量化、加密、风险团队协作，Worker 以抓取的实时市场数据为基础，流式输出进度与持久化报告。
跨市场回测
支持 A/港/美/加拿大/印度/韩国股票、加密、期货、外汇的数据与回测，含数据回退、PIT 数据与验证。
How it works
Vibe-Trading 三步理解：从想法到回测
首页只保留理解所需的三步，详细流程见架构页与首次运行页。
1. 配置环境与 Key
安装后通过 vibe-trading init 配置 .env，设置 LLM Provider（BYOK）与数据源 Token。
2. 发起研究/回测任务
用自然语言描述任务，多智能体团队基于实时市场数据执行研究与策略回测。
3. 查看报告与诊断
查看回测结果与 run cards，用 Shadow Account 做行为诊断；结果不构成收益保证。
EasyClaw report
一句话拿到研究结果：示例
以下为 EasyClaw 实际使用截图：一句话分析贵州茅台 3 年日线，即返回收益指标与中文总结。图片已等比缩小展示。
What you get
数据概览
收益指标
最大回撤
风险提示
一句话 → 收益指标 + 中文总结
贵州茅台 3 年日线（2023-06-19 ~ 2026-08-17，前复权），767 个交易日样本。
期初收盘价 1,564.64 元 → 期末收盘价 1,285.18 元；累计收益率 -17.86%，年化（几何）-6.26%，年化（算术）-5.87%。
-33.61%（2024-09-19 触及阶段低点），区间高点出现在 2023-07-28。
结果仅供研究，不构成投资建议；计算方法按 252 交易日几何年化。
样例边界：以上为 EasyClaw 实际使用截图（2026-08-17），图片已等比缩小展示。截图只证明该研究任务可一句话发起；不代表 Vibe-Trading 已集成 EasyClaw，也不代表实时数据、默认功能或投资收益。
Setup and route
自建 Vibe-Trading 还是用 EasyClaw 量化 Skill 路线？
同一个研究目标，两种准备成本。完整对比见对比子页。
安装框架→配置 LLM/数据源→自然语言发起任务→回测验证
灵活度高、可深度定制，但环境、LLM Key、数据源与券商边界都需要自己维护。
安装 EasyClaw→一句话提问
Skill 的数据源、Token、网络与市场覆盖各不相同；不代表 Vibe-Trading 已集成 EasyClaw。
FAQ
常见问题
Vibe-Trading 是什么？
Vibe-Trading 是基于 Python 的开源个人 AI 交易 Agent（HKUDS），把自然语言市场研究、多智能体交易团队、跨市场数据与回测、Shadow Account 诊断整合在一起。
Vibe-Trading 需要编程基础吗？
使用 CLI/TUI/Web UI 的门槛相对低，但配置 .env、接入数据源/券商与深度定制仍需一定 Python 与量化基础。
Vibe-Trading 在 EasyClaw 中能用吗？
无已证实集成。Vibe-Trading 与 EasyClaw 没有官方集成证据；EasyClaw 内置的是量化/金融数据类 Skill（如量化分析、财经数据、选股等），两者是独立路线。
Vibe-Trading 支持哪些市场？
支持 A 股、港股、美股、加拿大、印度、韩国股票，以及加密、期货、外汇，详见数据页与市场页。
Vibe-Trading 回测结果可信吗？
回测结果仅代表历史表现，涉及数据、参数与市场环境假设，不构成收益保证或投资建议。