内容
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<h1>开源阿尔法栈</h1>
<p><strong>一个用于审计的A股研究、回测和模拟交易的开源Codex插件栈。</strong></p>
[](https://github.com/44-99/OpenAlphaStack/actions/workflows/ci.yml)
[](LICENSE)
[](pyproject.toml)
[](.codex-plugin/plugin.json)
[](.mcp.json)
[](https://github.com/44-99/OpenAlphaStack/stargazers)
[快速开始](#快速开始) · [架构](docs/architecture.md) · [技能](docs/skills.md) · [路线图](docs/roadmap.md)
</div>
该插件包将领域技能和本地MCP服务器作为一个可安装的系统。Codex Desktop可以编排这些技能以创建定时任务。MCP服务器提供了类型化的市场、风险、回测和模拟计划工具。Python验证计划并机械地执行它们；它从不启动代理或发明缺少的交易计划。
> 仅模拟交易。开源阿尔法栈不发出真实订单，不承诺投资回报。
## 为什么选择开源阿尔法栈？
- **一个插件，两个扩展层** — 将可重用的领域技能和类型化的MCP服务器作为一个Codex原生系统进行打包。
- **代理研究，确定性执行** — Codex分析和提出建议；Python拥有验证、T+1规则、费用、状态转换和模拟执行。
- **设计可审计** — 明确的计划、版本检查、幂等键、仅追加账本和可观察的工作流事件。
- **本地优先和模型独立于核心** — 市场工具和执行状态保留本地，而不是隐藏在代理子进程中。
- **诚实的 safety 边界** — 所有变异工具仅限模拟；没有实时订单MCP工具。
## 架构
```text
Codex 任务或定时提示
│ 调用
▼
领域技能 ─────────► 开源阿尔法栈 MCP
│
┌────────────┼─────────────┐
▼ ▼ ▼
市场数据 计划 + 风险 回测
│
▼
确定性模拟引擎
│
计划 / 状态 / 账本
│
▼
只读仪表盘
```
边界是故意的：
- **Codex Desktop**：对话、定时任务、研究和操作员审查。
- **技能**：可重用的市场、筛选、股票分析和T0领域能力。
- **MCP**：类型化的访问实时数据和有界限的仅模拟操作。
- **Python 引擎**：T+1规则、费用、验证、状态、审计和机械执行。
- **仪表盘**：K线、计划、仓位、账本、工作流事件和诊断。
## 快速开始
要求：
- Python 3.10+
- Node.js 20+
- Codex Desktop
```powershell
git clone https://github.com/44-99/OpenAlphaStack.git
cd OpenAlphaStack
pip install -r requirements.txt
pip install -e .
npm install
npm run dashboard:build
openalphastack app start
```
打开 `http://127.0.0.1:8800/dashboard`。
然后在Codex Desktop中打开仓库并尝试：
```text
使用 $market-analyzer 评估今日A股市场，引用MCP数据使用，并完成风险和失效条件。
```
该仓库也是一个Codex插件：`.codex-plugin/plugin.json` 发现技能，`.mcp.json` 注册stdio服务器。在安装Python包后，在Codex中安装/打开插件，并验证`open-alpha-stack` MCP工具可用。
手动启动MCP服务器进行诊断：
```powershell
openalphastack mcp serve
```
## Codex 技能
- `$market-analyzer`：市场环境、情绪、板块和领袖。
- `$stock-screener`：确定性筛选和候选验证。
- `$stock-analyzer`：技术、基本面、新闻、仓位和风险分析。
- `$t0-intraday`：T0可行性、方向、规模和安全阀。
定时任务编排这些领域技能；盘前和盘后是任务提示，不是重复技能。本地定时任务需要计算机和Codex Desktop保持运行。
## MCP 安全合约
读取工具公开模拟/回测运行、市场数据、指标、新闻、筛选、风险计算和确定性基准回测。
仅有的计划变异是：
1. `save_plan_draft` — 编写一个不可执行的`plan.codex-draft.json`。
2. `publish_paper_plan` — 验证，需要幂等键，检查预期计划版本，并原子更新仅模拟运行。
实时运行隐藏在MCP变异下。没有shell、任意文件写入或实时订单工具。
## 引擎命令
```powershell
openalphastack engine start --mode paper -u default --daemon
openalphastack engine list
openalphastack engine status <run_id>
openalphastack engine stop <run_id>
openalphastack engine resume <run_id> --daemon
openalphastack engine start --mode backtest \
--start 2024-01-01 --end 2024-06-30 -u default
```
模拟引擎可以在交易时间以外运行。它根据交易日历空闲，并仅在Codex发布当前日期的有效计划时保持观察。
## 验证
```powershell
npm run dashboard:test
npm run dashboard:build
python -m pytest -q
python -m compileall -q src\openalphastack
```
## 文档
- [架构](docs/architecture.md)
- [路线图](docs/roadmap.md)
- [技能](docs/skills.md)
- [飞书通知](docs/feishu-bot-menu.md)
## 贡献
问题和专注的拉取请求是欢迎的。在更改仓库之前，请阅读 [AGENT_GUIDE.md](AGENT_GUIDE.md)，保留仅模拟的MCP边界，并为影响验证、状态、风险或幂等的行为添加测试。
## 安全
仪表盘默认绑定到localhost。不要在没有添加身份验证、TLS、CSRF保护和明确的网络策略的情况下，直接将其暴露给LAN或互联网。
## 许可证
MIT © 开源阿尔法栈
