TradeMemory Protocol
为交易型 AI 提供可追溯的长期记忆与决策审计。
- Star 数
- ★ 1.4k
- 最近更新
- 9 天前
- License
- MIT
- 主语言
- Python
- FA 评分
- 65/100 · 存在缺口
30 秒速览
- 运行形态
- 可在哪里用
- 通用 · 跨平台Claude Code · Claude.ai
- 费用
- 免费，无需付费服务
- 上手难度
- 低 · 几分钟可跑通
- 开始前需要
- 典型场景
- 美股交易者在每次建立 AAPL、TSLA 等仓位前运行记忆检索和预检清单，用历史相似交易约束重复性错误。
- 不适合
- 需要厂商托管服务、不想自行运维的团队
- 期待开箱即用、功能持续更新的用户（项目已进入维护模式）
- 需要外部锚定或 zkML 推理证明等完整审计证明的合规团队
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
TradeMemory Protocol 是面向股票、外汇、加密资产和期货交易代理的自托管记忆与审计层，本身不执行交易、访问钱包或移动资金。它通过 20 个 MCP 工具和 35 个以上 REST 端点记录交易及未交易决策，并维护情景、语义、程序、情感和交易记录五类记忆。代理可在下单前按结果质量、情境相似度、时间、置信度和情绪状态召回历史经验，并检查回撤、连败、行为模式和交易计划。审计部分为记录生成 SHA-256 内容哈希、前向链式账本和每日 Merkle 根，可验证单条记录、链片段或整条链，并导出监管材料。项目可通过 PyPI、本地源码或 Docker 部署，明确支持 Claude Desktop 和 Claude Code；截至 2026 年 8 月已进入维护模式，不再计划新增功能或托管服务。
交易前，代理可调用 recall_memories 检索按结果加权的历史记录，使用 get_agent_state 和 get_behavioral_analysis 查看置信度、回撤、连败与行为变化，并通过 check_trade_legitimacy 执行五因素的 full、reduced 或 skip 风险门控。create_trading_plan 和 check_active_plans 用于保存并检查带条件触发器的前瞻计划。交易后，remember_trade 一次写入情景、语义、程序、情感及交易记录五个层次；get_strategy_performance、get_trade_reflection、validate_strategy 和 compute_dqs 提供策略表现、复盘和统计验证相关结果。进化组件可以通过 evolution_fetch_market_data、evolution_discover_patterns、evolution_run_backtest、evolution_evolve_strategy 和 evolution_get_log 获取数据、发现模式、回测、演化策略并读取日志，但该引擎仍处于研究阶段。审计组件使用 export_audit_trail、verify_audit_hash、verify_audit_chain 和 get_daily_root 生成导出并检查哈希链及每日 Merkle 根。系统只保存和召回代理传入的决策上下文，不连接券商执行交易。
- 美股交易者在每次建立 AAPL、TSLA 等仓位前运行记忆检索和预检清单，用历史相似交易约束重复性错误。
- 运行 MetaTrader 5 外汇 EA 的团队自动同步大量决策，同时记录信号为何被阻止以及哪些交易实际执行。
- 多资产基金的合规团队保存包括“不交易”在内的 Trading Decision Record，并导出可验证的决策链供审查。
- 策略研究人员用历史交易复盘、DSR、MBL、模式发现和回测工具观察策略衰减，但需自行判断研究阶段功能的可靠性。
- 交易代理开发者通过 MCP 或 REST API 为现有执行系统补充持久记忆、行为分析和风险门控，而不把订单权限交给该服务。
如何安装或部署这个 Agent？
需要可运行 Python 命令的环境；源码没有注明具体 Python 版本，也不要求券商、钱包或交易所凭据。使用 PyPI 安装：
pip install tradememory-protocolClaude Desktop 可在 claude_desktop_config.json 中加入：
{"mcpServers":{"tradememory":{"command":"uvx","args":["tradememory-protocol"]}}}
Claude Code 可运行：
claude mcp add tradememory -- uvx tradememory-protocol也可从源码安装：
git clone https://github.com/mnemox-ai/tradememory-protocol.git
cd tradememory-protocol && pip install -e . && python -m tradememory容器部署命令为：
docker compose up -d如何使用这个 Agent？
完成 MCP 配置后，可在 Claude 中首次输入：“Record my AAPL long at $195 — earnings beat, institutional buying, high confidence.” 系统会通过 remember_trade 保存交易背景。后续在交易前使用 recall_memories 查询相似市场条件下的历史结果，并可组合 get_agent_state、check_active_plans 与 check_trade_legitimacy 执行状态、计划和风险检查。交易结束后再次调用 remember_trade 更新结果和五层记忆，定期用 get_trade_reflection 或 get_behavioral_analysis 做复盘。审计时可调用 verify_audit_hash(trade_id="MT5-7047640363") 验证单条记录，调用 verify_audit_chain(from_seq=1, to_seq=None) 检查整条链，或调用 get_daily_root(date="2026-05-14") 验证某日根哈希。批量材料可通过 GET /audit/export?strategy=VolBreakout&start=2026-03-01&format=jsonl 导出。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- 将交易前召回、交易后记录、行为分析、风险门控和审计集中在同一套 20 个 MCP 工具与 REST API 中。
- 审计不只覆盖已执行订单，也记录未交易决策，并支持单记录、链区间和每日 Merkle 根三个层级的完整性检查。
- 本地优先且不持有交易 API 密钥、不执行订单、不访问钱包，降低了把资金权限交给记忆服务的风险。
- 支持股票、外汇、加密资产和期货，并提供 MT5、Claude Desktop、Claude Code、源码安装及 Docker 路径。
- 结果加权召回综合结果质量、情境相似度、时间、置信度和情绪状态，而不只是按关键词或最近时间检索。
- 项目截至 2026 年 8 月处于维护模式，只继续审查错误和安全报告，不计划新功能或托管服务。
- 实证验证仍在进行，来源只报告 n=40 笔交易，低于其 n>=100 的统计显著性目标。
- 进化引擎仍是研究阶段，策略生成虽可运行，但统计门控通过率仍在优化。
- 审计成熟度描述存在边界：来源明确列出 TSA 时间戳、外部锚定和 zkML 推理证明尚未包含在 v0.5.2 中，因此不能把链式哈希等同于完整的外部证明。
- 采用者需要自行部署和运维本地服务；源码未在所给材料中注明最低 Python 版本、存储容量规划或故障恢复流程。
这个 Agent 与同类方案有什么区别？
与主要负责下单、行情或图表读取的交易 MCP 服务相比，TradeMemory 定位为旁路的记忆与审计层：它保存决策背景、召回历史结果并验证记录完整性，但不替代券商连接、订单执行或资金管理系统。
与相关度最高的同类 agent 并排比较关键指标。
| Agent | 源码审查 | 形态 / 费用 | Star | 最近更新 | 主语言 | 完整支持的平台 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| TradeMemory Protocol 当前 | 65 · 存在缺口 | MCP 服务器免费 | ★ 1.4k | 9 天前 | Python | Claude Code · Claude.ai |
| Vibe 交易助手 | 64 · 存在缺口 | 命令行工具免费 + 模型费 | ★ 36k | 1 天前 | Python | OpenAI API · Claude API |
| QuantDinger AI 量化交易系统 | 89 · 表现良好 | 自托管服务免费 + 模型费 | ★ 13k | 今天 | Python | Codex · Claude Code · OpenAI API |
| Nocturne Memory：MCP 长期记忆服务器 | 56 · 缺口较多 | MCP 服务器免费 | ★ 1.4k | 26 天前 | Python | — |
FollowAgents 如何评估这个 Agent？
查看各维度的扣分理由
证据明确表示核心产品只记录与检索交易记忆、不执行交易或接触资金，并披露默认启用的 RFC 3161 出站请求只发送 32 字节哈希且可关闭；测试配置还强制禁止真实 TSA 网络访问。风险检查具有拒绝、限仓和缩仓路径，因此最小权限、敏感数据处理和外部效果有实际支持。但没有看到记录或导出前的明确用户确认机制，也没有删除、撤销或恢复工作流，故 user_confirmation 较薄、rollback 为零。依赖仅设最低版本、没有锁文件或漏洞扫描证据；定时工作流使用 Supabase service-role 密钥，虽通过 secrets 注入且无泄露证据，仍是高权限部署面。作者归属可追踪到 Mnemox、联系邮箱和 Sean，但发布者未经企业注册验证且维护主体表述不完全统一。
CI 覆盖 Python 3.10–3.12、运行测试与演示，依赖来自常见 Python 包源；提供的风险测试覆盖无数据、阈值、拒绝、缩放和端到端持久化，并验证原因文本。不过 README 同时称 TSA 默认开启、外部锚定仍在路线图、Phase 1.5 尚未实现，且正文引用 v0.5.2 而包版本为 0.5.4，形成明显状态不一致，因此 self_consistency 仅为 1。测试展示了部分可理解的 reason/reasons 输出，但未提供全产品错误分类、网络失败或数据库故障消息的完整证据。
文档清楚区分股票交易者、外汇 EA、合规团队以及交易者和开发者路径，并列出多市场、多平台、MCP、REST、Docker、SQLite/Postgres 等适配面，受众与场景说明充分。工具名称和风险门控体现较精确的调用意图，且可通过环境变量关闭 TSA。不过代码证据只覆盖少数模块；所谓适用于任何市场、经纪商和 AI 平台属于宽泛声明，进化引擎仍在研究阶段，能力边界和环境兼容性未被全面证明。
README 的快速开始、工具分类、文档索引、架构与限制链接组织良好，源码安装、uvx、Claude、Cursor 和 Docker 路径明确；MIT 许可证文本、包元数据和 README 一致，故相关项目得分高。已明确维护模式、非投资建议、实证样本不足和未完成能力。扣分点是未提供 FAQ 内容本身，20 个 MCP 工具与 35+ REST 端点的稳定性政策不可见；虽声明有 CHANGELOG 链接和版本号，但未提供 CHANGELOG 文件内容。维护邮箱和维护模式清楚，但 Mnemox、Sean 及付费服务联系人之间的具体责任分工不够明确。
20 个工具的分组、示例 JSON、审核验证结果、风险检查原因和可导出的审计记录都指向可直接消费的输出。把决策记忆、结果加权召回、行为风险门控和篡改检测组合在一起，相比普通执行型交易代理有明确增量价值。其自托管与 MIT 许可降低采用成本，但持久存储、外部 TSA、部署依赖以及尚未完成的外部锚定会增加运维成本；样本仅 n=40，效果和合规收益尚未充分验证，因此成本收益未获满分。
部分主张可由 pyproject、CI、测试以及 README 相互对应，例如版本、Python 范围、测试禁网、风险约束和工具定位；具体测试也支持安全默认值、止损状态及反共振阈值行为。然而未提供实现源码、完整测试清单、限制文件或变更日志，无法静态核实 1,400+ 测试、20 个工具全部实现、35+ 端点、生产使用或完整哈希链。监管覆盖、生产采用和‘任何市场/平台’等营销性结论没有与推断清楚分离，且 TSA 成熟度陈述互相冲突。
- 源码中未见：回滚或恢复路径运行前先备份，或在 git 分支、快照上操作，确保改动可以撤销。
- 这是低置信度静态审查；未执行代码、测试、安装流程或 TSA 请求。
- README 对 RFC 3161 TSA 的当前状态互相矛盾：既称默认开启，又称外部锚定仍在路线图或尚未进入当前版本。部署前应核对实际实现和默认配置。
- 不要把 SHA-256 链或文档中的法规映射等同于合规认证；外部时间锚定、完整性边界、密钥管理和记录保留政策仍需独立审计。
- 定时 live executor 使用 Supabase service-role 密钥。部署者应限制其环境、轮换密钥并确认脚本所需权限，所给材料未证明最小数据库权限。
- 依赖没有锁定上限或可复现锁文件，也未显示依赖漏洞扫描；安装前应生成锁定清单并完成安全审查。
- 风险模块在数据不足时返回 ACTIVE 默认状态，而不是暂停交易；这是一项需要运营方明确接受的安全策略。
最近版本
来自该项目 GitHub Releases 的最新发布记录，说明为上游原文摘录，未经本站改写或测试。
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v0.5.6 v0.5.6 — sync your own history, losses first
发布说明摘录
TradeMemory now pulls in your own fills, shows where your history loses money, and puts those losing trades in front of your agent before the next order. ```bash pip install -U tradememory-protocol Hyperliquid: public fills, no key needed tradememory sync hyperliquid --address 0xYourAddress Alpaca: read-only calls with your own keys, kept in a local file tradememory sync alpaca --env-file ~/.secrets/alpaca.env ``` Added …在 GitHub 查看 ↗ -
v0.5.5 v0.5.5 — SPA path containment security hotfix
发布说明摘录
Security hotfix for the dashboard SPA catch-all route (GitHub issue #13). - SPA static path is now bounded to dashboard/dist — the catch-all in server.py checked containment with a plain string startswith, which has no path-component boundary: a sibling directory whose name merely shares the prefix (dist-x/) passed the check. Containment is now Path.is_relative_to in a dedicated _resolve_static_file helper. Paths that escape the dist root return 404 as before; client-side routes still fall back to index.html. …在 GitHub 查看 ↗ -
v0.5.4 v0.5.4 — anchoring integrity hotfix
发布说明摘录
Same-day hotfix for three critical gaps an adversarial review found in the v0.5.3 anchoring path: - Rebuilds no longer destroy existing anchors — tsa_token is preserved when the recomputed root is identical, dropped only when the underlying data actually changed. - TSA rejections can no longer masquerade as anchors — PKIStatus is now verified; explicit rejections raise instead of being stored as proof. …在 GitHub 查看 ↗