19个复刻知名投资人的AI代理投票决定BTC交易，微软开源量化平台回测打分

开发者slash1sol在X上分享了一套搭建AI交易系统的完整流程，这套系统用19个复刻知名投资人的AI代理投票决定比特币交易，由微软开源的量化平台回测打分，他直言这套东西非常危险。

整套系统由三个开源项目组成。第一个是ai-hedge-fund，在GitHub上有6.4万星，是系统的大脑：19个投资人代理先辩论，再由风险经理计算仓位，最后投资组合经理给出买入、持有或卖出的决定并附上理由。第二个是微软开源的Qlib，有5万星，是系统的裁判：微软研究团队搭建的量化平台，会用真实K线回放每一次交易决策，和什么都不做的持有策略做对比。第三个是NautilusTrader，有3.1万星，是系统的执行端：Rust引擎驱动，支持币安、Bybit、OKX的7×24小时加密货币交易，也支持盈透证券的股票交易，同一套代码可以同时用于回测和实盘。

在Claude Code里接入这套系统的步骤如下。第一步，让Claude Code安装三个项目，每个项目放在独立的Python环境里，同时附上三个项目的链接。第二步，让Claude Code在过去一年的每个周一运行ai-hedge-fund分析比特币，跳过基本面分析代理，保存每一次决策和对应的理由。这里按周运行而非按小时，是因为每次运行都会触发几十次模型调用。第三步，让Claude Code在Qlib里用比特币日线K线回放这52次决策，设置0.1%的手续费加滑点，买入信号触发就开仓，卖出信号触发就平仓，最后和直接持有比特币的收益做对比。如果持有比特币的收益更高，这套系统就没有价值。第四步，检查模型的训练截止日期，只回放截止日期之后的交易。如果超额收益消失，说明代理是在凭记忆引用旧新闻，这一步很少有人做，但必须做。第五步，把规则迁移到NautilusTrader的沙盒环境里，接入币安的实时数据，每次开仓都暂停，每周一重新投票，每笔交易推送到Telegram。第六步，做两周的模拟盘。只有当Qlib回测和模拟盘在扣除手续费后都跑赢持有策略，并且设置每日亏损上限之后，才接入实盘密钥，仓位要小。

最终的运行逻辑是：AI代理做决策，微软的量化引擎做评判，NautilusTrader执行交易，在系统真正证明盈利能力之前，钱始终留在用户自己的口袋里。