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#ai-agents #backtesting #python #quant #react #trading-research

Language breakdown

Python 80.7%

TypeScript 12.5%

HTML 3.0%

CSS 2.6%

Rust 0.9%

JavaScript 0.2%

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README

lo2cin4bt 2.0

English

lo2cin4bt neon platform preview

你現在是 lo2cin4 的 PM。派 sub agent 幫我開發 BTCUSDT 日線雙均線交易策略，其他參數用新手安全預設；只做本機回測，不要實盤交易。

甚麼是 lo2cin4bt

lo2cin4bt 是量化策略研究與回測平台。你可以由一句策略想法開始，讓 AI 建立策略設定檔，在本機跑回測，並在瀏覽器打開回測平台檢測結果。

留意：lo2cin4bt 並非投資建議、實盤交易軟件或下單系統。

為何使用 lo2cin4bt

完全開源：用戶可瀏覽所有代碼，理解框架如何處理資料、訊號和回測結果。
本地運行：完全在本地主機運行，策略和資料不用上傳到雲端。
新手也可開始：先把策略想法交給 AI，由 AI 建立工作區設定，再用瀏覽器檢查結果。
回測與視覺化整合：同一套流程可處理單次回測、參數矩陣、WFA 和結果頁。
支援多種資料與資產：只要資料格式和時間可用性寫清楚，就可以接入本機資料或行情來源。
AI 有清楚邊界：AI 只負責建立合乎用戶要求與代碼條件的文檔和設定，不會自行發明引擎能力。
結果可追蹤：每次回測都應能追溯到設定檔、資料來源、成本、滑價、基準和產物。
有防錯門檻：工作區檢查、設定格式檢查、固定範例回歸測試、前後端顯示一致性檢查和量化審查，會幫助阻止常見低級錯誤。

三步快速使用 lo2cin4bt

在 GitHub 右上角點擊 <> Code，選擇 Download ZIP，下載後解壓。
讓 AI 代理讀取整個資料夾，並請它扮演 lo2cin4bt PM。
複製以下提示詞給 AI：

你現在是 lo2cin4bt 的 PM。請閱讀 AGENTS.md、README.md、agents/lo2cin4bt_PM.agent.md，以及必要的 skills 和 docs。請告訴我目前有哪些 sub-agents、每個 sub-agent 負責甚麼，以及我作為新手可以請你做甚麼。之後詢問我是否需要安裝必要部件並運行前端可視化平台。

新手應該能做到的事情

成功啟動 lo2cin4bt。
在瀏覽器打開可視化回測平台。
在平台上找到並執行內建回測策略範例。
嘗試回測 5 個內建策略範例。
查看回測結果、圖表、指標、持倉與交易紀錄。
打開教學 HTML 或相關教學文件。
使用 AI 代理 lo2cin4bt_Teacher 學習平台操作方式。
使用 AI 代理 lo2cin4bt_StrategyBuilderSubAgent 嘗試開發策略。
由 AI 代理 lo2cin4bt_PM 協調其他 AI 代理，檢查策略是否可行、是否符合框架支援範圍，以及是否存在明顯偏誤風險。

新手不應該遇到的事情

不應該需要修改 workspace/ 以外的核心代碼才能正常使用。
AI 代理不應該建立有明顯前視偏誤的策略而完全沒有警告。
程式不應該把目前尚未支援的策略邏輯偽裝成可執行設定。
程式不應該引導你進行真實下單、實盤交易、移動資金或修改券商帳戶設定。
不應該需要提交 API key、券商密碼、私人資料或任何敏感資訊。

新手安全工作區

研究策略時，可以把 workspace/ 視為安全工作區。你的本機輸入資料、可執行策略設定、WFA 設定、自訂指標和 AI 筆記，都應該先放在 workspace/ 內。

資料檔案：workspace/datasets/
可執行回測設定：workspace/runs/
WFA 設定：workspace/wfa/
外部資料合約：workspace/features/
自訂指標：workspace/indicators/extensions/
AI 筆記或審查紀錄：workspace/reports/agents/

正常研究策略時，AI 應該只會在 workspace/ 內建立或修改檔案，而不需要修改 app/、backtester/、dataloader/、autorunner/、wfanalyser/、metricstracker/ 或 plotter/。

如果策略使用外部資料，例如 IPO 日期、財報、指數成份、情緒指標或你自己的 CSV，AI 必須寫清楚「這份資料在現實中何時才知道」。這是為了避免回測偷看未來。例子：收盤後才公布的資料，不能拿來做同一天開盤的交易決定。這類資料通常要放在 workspace/features/，並通過工作區檢查。若資料標記為會修訂歷史，代表它只適合作為研究示範或需再審查，不能當作已證明逐時點無偏誤。

回測示例

複製這個文字框中的全部內容給 AI：

你現在是 lo2cin4bt/agents/lo2cin4btPM.agent.md。請先閱讀 agents/lo2cin4btPM.agent.md，並按它的指示讀取必要的技能和文件。
派出合適的代理使用技能去開發 BTCUSDT 日線雙均線交易策略，其他參數用預設；只做本機回測，不要實盤交易。
請完成環境檢查、啟動本機應用程式，並只打開或重用一個 http://127.0.0.1:2424/ 前端分頁。進入「執行中心」選取 BTCUSDT 日線雙均線設定檔，跑本機回測；完成後在同一個前端分頁打開「策略表現」結果頁，簡短說明是否成功。

等待 AI 完成回測並打開可視化平台。

安裝

Windows:

git clone <repository-url> lo2cin4bt
cd lo2cin4bt
.\scripts\setup.ps1
.\.venv\Scripts\python.exe main.py

macOS / Linux:

git clone <repository-url> lo2cin4bt
cd lo2cin4bt
bash scripts/setup.sh
.venv/bin/python main.py

開啟：

http://127.0.0.1:2424/

更新現有資料夾：

git pull
.\scripts\setup.ps1

你亦可以使用以下指令建立 lo2cin4bt 桌面捷徑：

.\scripts\createwindowsshortcut.ps1

之後雙擊桌面上的 lo2cin4bt 捷徑即可啟動本機回測平台。如果你之後移動了專案資料夾，請重新執行一次捷徑建立指令。

安裝容量參考：Windows 乾淨安裝實測約需 1.2 GB 本機空間，其中 .venv/ 約 800 MB，plotter/web/node_modules/ 約 350 MB；回測結果會另外寫入 outputs/。這些本機產物已被 .gitignore 忽略，不會上傳到 GitHub。

更完整安裝說明見 docs/INSTALL.md。常見問題見 Troubleshooting.md。

內建 BTCUSDT 日線雙均線示範

內建示範檔：

backtester/contracts/strategy/examples/strategy-run-btcusdt-binance-daily-dual-ma-example.json

第一次開啟 app 時，「執行中心」會自動把內建示範複製到本機 workspace/runs/。如果需要手動重建：

Windows:

New-Item -ItemType Directory -Force workspace\runs
Copy-Item backtester\contracts\strategy\examples\strategy-run-btcusdt-binance-daily-dual-ma-example.json workspace\runs\strategy-run-btcusdt-binance-daily-dual-ma-example.json

macOS / Linux:

mkdir -p workspace/runs
cp backtester/contracts/strategy/examples/strategy-run-btcusdt-binance-daily-dual-ma-example.json workspace/runs/strategy-run-btcusdt-binance-daily-dual-ma-example.json

這個範例使用 Binance 的 BTCUSDT 日線資料，策略邏輯是短均線上穿長均線進場、短均線下穿長均線出場。新手安全預設包含：

短均線：10 至 90
長均線：100 至 150
工作流：參數矩陣
成本與滑價：明確寫在 fill_model
不做實盤交易

內建固定配置示範

backtester/contracts/strategy/examples/strategy-run-vti-avuv-vxus-sgol-dbmf-yfinance-yearly-rebalance-example.json

手動複製：

Windows:

New-Item -ItemType Directory -Force workspace\runs
Copy-Item backtester\contracts\strategy\examples\strategy-run-vti-avuv-vxus-sgol-dbmf-yfinance-yearly-rebalance-example.json workspace\runs\strategy-run-vti-avuv-vxus-sgol-dbmf-yfinance-yearly-rebalance-example.json

macOS / Linux:

mkdir -p workspace/runs
cp backtester/contracts/strategy/examples/strategy-run-vti-avuv-vxus-sgol-dbmf-yfinance-yearly-rebalance-example.json workspace/runs/strategy-run-vti-avuv-vxus-sgol-dbmf-yfinance-yearly-rebalance-example.json

平台畫面與示範影片

總覽

lo2cin4bt 總覽

執行中心

lo2cin4bt 執行中心

完整中文示範影片：

目前支援的策略例子

單資產訊號策略，例如均線交叉。
Calendar / session event 策略。
多資產投資組合。
固定權重與定期再平衡。
Momentum rotation / top-N selection。
Parameter Matrix。
WFA / rolling validation。
自訂資料合約與自訂 indicator extension。

如果策略需要目前引擎未支援的能力，AI 應該停下來說明缺少甚麼功能，不應用人造價格曲線或檔名推斷去假裝支援。

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