OpenNof1：一个开源的AI自主交易系统

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OpenNof1主要介绍

OpenNof1是一个开源的AI自主交易系统，专注于加密货币与美股市场的实时交易监控与自动化决策。其核心设计理念是构建一个“AI交易操作系统”，支持多模型（如DeepSeek、Qwen等大语言模型）同台竞技，通过自主分析市场数据、生成交易策略并执行交易，实现从决策到复盘的完整闭环。系统旨在降低量化交易门槛，让用户无需编写复杂代码即可利用AI进行专业级交易。

功能特点

1. 多模型支持与竞争机制：支持多个AI模型同时运行，通过历史数据回测与实时表现评估，自动筛选最优策略，实现模型间的优胜劣汰。
2. 实时交易监控与可视化：配备专业监控面板，实时展示账户净值曲线、持仓分布、AI推理过程及交易日志，支持5秒自动刷新，确保用户随时掌握交易动态。
3. 统一数据层与风控内核：所有市场数据、技术指标及历史决策存储于统一结构，便于AI分析；风险控制贯穿系统底层，如单笔交易风险不超过总资产1%、杠杆倍数严格控制在1-3倍等。
4. 多交易所支持与扩展性：已接入Binance、Hyperliquid、Aster DEX等主流加密货币交易所，未来计划支持股票、期货、外汇市场，满足多样化交易需求。
5. Docker一键部署：提供标准化部署方案，用户仅需准备交易所API密钥及大模型API密钥，即可快速启动本地实例，降低技术门槛。

优缺点

优点：

• 降低量化交易门槛：通过AI自动生成策略，用户无需具备编程或金融工程背景即可参与量化交易。
• 策略优化与自适应：AI模型可从历史数据中学习，持续优化交易策略，适应市场变化。
• 透明度高：所有决策逻辑、持仓及盈亏数据公开透明，便于用户监督与复盘。
• 扩展性强：支持多交易所、多资产类别，未来可扩展至全球金融市场。

缺点：

• 实验阶段风险：项目仍处于实验阶段，可能存在未发现的漏洞或策略失效风险，建议仅用于学习研究或小额度测试。
• 依赖外部API：系统运行需依赖交易所与大模型API，若接口限制或服务中断可能影响交易执行。
• 技术要求：尽管提供Docker部署，但用户仍需理解基本交易概念（如杠杆、止损）以合理配置参数。

主要应用场景

1. 个人投资者自动化交易：通过AI代理执行交易策略，减少人为情绪干扰，提升交易纪律性。
2. 量化策略研究：开发者可基于系统框架测试自定义AI模型，验证策略有效性。
3. 金融教育：作为教学工具，帮助学生理解量化交易原理与AI应用。
4. 机构级交易支持：为小型对冲基金或交易团队提供低成本、高效率的AI交易解决方案。

使用方法

1. 准备环境：确保设备满足Docker运行条件，准备交易所（如Binance）API密钥及大模型（如DeepSeek、Qwen）API密钥。
2. 获取源码：从GitHub仓库（如https://github.com/SnowingFox/open-nof1.ai）克隆项目至本地。
3. 配置参数：编辑配置文件（如config.json），设置初始资金、交易频率、杠杆率及风险控制规则（如单笔交易风险上限、止损比例）。
4. 启动系统：通过Docker命令一键部署，系统将自动加载配置、连接交易所并启动AI交易代理。
5. 监控与调整：通过网页仪表盘实时查看交易表现，根据市场变化调整AI模型或交易参数。

收费标准

OpenNof1为开源项目，核心功能（如AI决策引擎、交易执行、监控面板）免费使用。但用户需自行承担以下成本：

• 交易所费用：交易手续费、提现费用等按交易所规则收取。
• 大模型API费用：若使用DeepSeek、Qwen等商业模型，需按其定价标准支付调用费用（如GPT-4按每1000 tokens收费0.03美元）。
• 服务器成本：本地部署需自行承担硬件或云服务器费用；若使用第三方托管服务，可能产生额外费用。

网址

• 项目官网：https://nof1.ai/
• GitHub仓库：https://github.com/SnowingFox/open-nof1.ai