Crypto-Quant-Core 🚀

English | 中文说明

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🇬🇧 English

Crypto-Quant-Core is an advanced Python-based quantitative trading system designed for cryptocurrency markets (specifically optimized for OKX).

This project stands out by integrating a Dual-AI Engine (Claude & DeepSeek) to empower trading decisions. It combines traditional quantitative factors with the reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs) to achieve smarter execution and analysis.

⚠️ Disclaimer This repository is an archived version of a personal trading system. It is provided for educational and research purposes only.

• Performance: Internal testing has shown promising results, but the market is unpredictable.
• Risk: Do Your Own Research (DYOR) before running this on a live account.

✨ Key Features

• 🧠 Dual-AI Engine (claude_reviewer.py):
  • Claude & DeepSeek Integration: Leverages the strengths of both models. DeepSeek handles logic/reasoning, while Claude provides nuanced market analysis.
  • Intelligent Review: Analyzes trading history and summarizes daily performance like a human analyst.
• 📈 Multi-Factor Strategy (core/factors.py):
  • Modular factor generation engine supporting technical indicators (RSI, MACD, Bollinger Bands, etc.).
  • Dynamic signal strength calculation.
• 🛡️ Smart Risk Management (adaptive_stops.py):
  • Volatility-Based Stops: Automatically adjusts stop-loss levels based on market ATR.
  • Trailing Stops: Locks in profits as the trend moves in your favor.
• 🤖 Automated Execution:
  • Full-loop automation: Signal -> Order -> Position Management -> Exit.
• 🔔 Real-Time Alerts:
  • Telegram integration (notifier.py) for instant trade notifications.

🛠️ Configuration & Usage

1. Installation

git clone https://github.com/Chinghu-web/Crypto-Quant-Core.git
cd Crypto-Quant-Core
pip install -r requirements.txt

2. Configuration (config.yaml) The config.yaml file is included in the repository. Open it directly to set up your strategy parameters:

• API Keys: Enter your OKX / DeepSeek / Claude API keys.
• Trading Settings:
  • investment_amount: The USDT amount allocated for trading.
  • leverage: Leverage ratio (e.g., 10x, 20x).
  • take_profit / stop_loss: Set your TP/SL ratios.
  • max_open_positions: Limit the number of concurrent trades.

3. Run

python main.py

📢 Status & Roadmap

• Current Status: The strategy has performed well in internal testing (not bad results).
• Roadmap: I am continuously optimizing the algorithm and the AI prompt engineering.
• Follow Me: Star ⭐ this repo to stay updated! I will keep refining this model to explore how AI can better assist us in crypto trading.

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🇨🇳 中文说明

Crypto-Quant-Core 是一个基于 Python 开发的现代化加密货币量化交易系统（针对 OKX 交易所优化）。

本系统的核心亮点在于双 AI 引擎驱动 (Claude & DeepSeek)。它不再是死板的代码逻辑，而是结合了传统量化因子与大语言模型（LLM）的推理能力，让 AI 真正辅助我们进行更聪明的交易。

⚠️ 免责声明 本项目为个人量化系统的代码存档，仅供学习参考。

• 实盘表现：内部测试结果表现良好，但市场充满不确定性。
• 风险提示：请勿直接将未测试的代码用于实盘资金交易，风险自负。

✨ 核心亮点

• 🧠 双 AI 引擎复盘 (claude_reviewer.py)：
  • Claude + DeepSeek 强强联手：同时接入 DeepSeek（擅长推理与代码）和 Claude（擅长分析与语义），多角度分析市场。
  • 智能分析：自动读取交易日志，像人类分析师一样对交易行为进行点评、总结盈亏原因。
• 📈 多因子策略引擎 (core/factors.py)：
  • 模块化的因子计算层，支持多种技术指标（RSI, MACD, 布林带等）组合。
  • 动态计算信号权重。
• 🛡️ 自适应风控系统 (adaptive_stops.py)：
  • 波动率止损：根据市场 ATR 自动调整止损线。
  • 移动止损 (Trailing Stop)：随着盈利增加自动上移止损位，锁定利润。
• 🤖 全自动交易闭环：
  • 涵盖从 信号生成 -> 自动下单 -> 仓位管理 -> 止盈止损 的全流程。
• 🔔 实时监控通知：
  • 集成 Telegram 机器人，实时推送开平仓信息。

🛠️ 配置与使用

1. 下载与安装

git clone https://github.com/Chinghu-web/Crypto-Quant-Core.git
cd Crypto-Quant-Core
pip install -r requirements.txt

2. 核心配置 (config.yaml) 项目中已包含 config.yaml 文件，请直接打开并修改以下关键参数：

• API 设置：填入 OKX、DeepSeek、Claude 的 API Key。
• 交易参数 (Strategy Params)：
  • investment_amount (开仓金额)：单次或总投入的资金量。
  • leverage (杠杆倍数)：设置合约杠杆（如 5x, 10x）。
  • take_profit (止盈率) / stop_loss (止损率)：风险控制的核心参数。
  • position_limit (最大持仓)：限制同时开仓的数量。

3. 启动系统

python main.py

📢 项目现状与展望

• 测试反馈：目前的交易模型在我的内部测试中结果还可以，收益曲线相对稳定。
• 持续迭代：我正在不断完善策略逻辑和 AI 的 Prompt（提示词），致力于让 AI 更精准地识别市场机会。
• 关注我：如果你也对 AI + Crypto Trading 感兴趣，请 Star ⭐ 本项目！我会持续更新调整，让 AI 更好地帮助我们交易虚拟货币。

📂 项目结构

Crypto-Quant-Core/
├── core/                   # 核心逻辑 (因子、止损、AI复盘)
├── tools/                  # 工具箱
├── main.py                 # 启动入口
├── config.yaml             # 配置文件 (在此处修改金额、杠杆等)
└── requirements.txt        # 依赖列表

🤝 License

MIT License