dingdingtao AI 交易策略 v0.1 代码骨架发布 · lib/strategy/* 真实落地 + Paper Trading demo

前面七篇都在讲方案——这一篇代码落地。

lib/strategy/ 下 v0.1 代码骨架提交完毕，一个可跑的 Paper Trading 演示跟着。

这还不是能接真交易所的产品。这是方案的可执行证明——让你看 validator 怎么拦 / executor 怎么跑 / Paper Trading cutoff 怎么评估。

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v0.1 的文件

lib/strategy/
├── types.ts                        # 类型系统（Philosophy / StrategySpec / Action）
├── validator.ts                    # 校验器（Philosophy & Spec 双层）
├── executor.ts                     # 纯函数 Executor
└── examples/
    ├── philosophy.example.yaml     # 哲学模板
    └── spec.example.json           # 示例 StrategySpec

scripts/
└── demo-strategy-paper-trading.ts  # Paper Trading 演示脚本

跑一下：

pnpm tsx scripts/demo-strategy-paper-trading.ts

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代码走读：四个核心决策

决策 1 · 系统级硬上限写死在 types.ts

// lib/strategy/types.ts
export const SYSTEM_LIMITS = {
  MAX_LEVERAGE_PER_POSITION: 5,
  MAX_ACCOUNT_LEVERAGE: 1,
  MAX_SINGLE_TRADE_LOSS_PCT: 5,
  MAX_DAILY_LOSS_PCT: 10,
  MAX_DRAWDOWN_STOP_PCT: 30,
  MAX_CONCURRENT_POSITIONS: 5,
  MIN_PAPER_TRADING_HOURS: 72,
  MAX_KELLY_SCALE: 0.5,
} as const;

这不是配置，是常量。

任何通过 API 传进来的 spec、任何 Opus 生成的 spec、任何用户填的哲学 YAML——都不能突破这些数字。Validator 会一律拦下。

决策 2 · Validator 返回错误列表，不是抛异常

export interface ValidationResult {
  ok: boolean;
  errors: ValidationError[];
  warnings: ValidationError[];
}

为什么不抛异常？因为 Opus 4.7 生成的 spec 不过关时，我们要把错误列表返还给 LLM 让它重写。一次抓全部错误效率最高。

跑演示时："故意违反哲学"的 bad spec 一次性拦下 4 个错误：

❌ Spec 校验失败（4 个阻断错误）

  🚫 risk_guards.max_leverage
     实际: 20 · 预期: ≤ 5
     原因: 突破系统级单仓杠杆硬上限

  🚫 risk_guards.max_leverage
     实际: 20 · 预期: ≤ 5 (philosophy.risk.max_leverage)
     原因: 超过哲学声明的单仓杠杆上限

  🚫 market.symbols: "PEPEUSDT"
     实际: PEPEUSDT · 预期: 不匹配 philosophy.avoid.symbols 中的 "*PEPE*"
     原因: 标的在哲学 avoid list 里，必须剔除

  🚫 exit.stop_loss
     实际: null · 预期: 必填
     原因: 止损不能为空

四个维度同时校验 · 一次性返回 · 清晰可读。

决策 3 · Executor 是纯函数

export function runStrategy(
  spec: StrategySpec,
  tick: MarketTick,
  state: StrategyState,
): Action[] {
  // 1. 检查是否允许新开仓
  // 2. 评估 entry 条件
  // 3. 检查现有仓位的出场
  // 4. 输出 Action[]
}

没 new Date()（时间戳从 tick 传入）、没 fetch、没 env。

同 spec + 同 tick + 同 state = 永远同 Actions。

这是我们和 VergeX 最本质的不同。VergeX 的 "Executor" 是 LLM——每次调用结果都可能不一样。我们的 Executor 是 if-else，跑 10000 次给 10000 个相同答案。

可复现性 = 可审计性 = 真·合规性的起点。

决策 4 · Paper Trading 必须走完 Cutoff

guardrail: {
  paper_trading_hours: 72,
  paper_cutoff: {
    min_sharpe: 1.0,
    max_drawdown_pct: 20,
    min_trades: 20,
  },
  portfolio_drawdown_stop_pct: 20
}

演示脚本跑完后自动输出 Cutoff 检查：

Paper Trading Cutoff 检查
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
交易数 ≥ 20:     ❌ (0)
最大回撤 ≤ 20%:  ✅ (0.00%)
夏普 ≥ 1:        ⏸ 需要更长样本估算

结论: 🔴 未通过 cutoff，需要迭代 spec

演示里 0 笔交易是故意的——示例 spec 的 cross_above 入场条件在我的简化 evaluator 里不实现，所以没有机会开仓。

这恰好示范了"严格评估 vs LLM 松评"的差异。如果换成 VergeX 的 LLM：

• 给它同样的数据
• 同样的提示词"EMA20 上穿 EMA50 做多"
• LLM 会模糊地觉得"现在趋势还可以，开一单吧"——开了 50 笔

我们的 if-else 说：没满足严格的 cross_above 条件就不开仓。

哪种对？ 两者都"对"——它们服务不同的心智模型。但如果你的定位是"纪律执行器"，你必须选 if-else。

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还没做的（v0.2 路线图）

v0.1 刻意只做骨架，不做真实执行：

v0.2 的核心任务：实现 lib/strategy/generate.ts——给 Opus 4.7 喂 philosophy + 需求，返回通过 validator 的 spec。

预计 v0.2 要解决的工程问题：

1. Opus 4.7 的 JSON Schema 强制输出
2. Validator 失败时的"重写循环"（feedback loop）
3. 系统 prompt 的 token 效率（不能一次喂 2000 字）
4. 测试：10 种不同哲学，每种生成 5 条 spec，看是否全部过 validator

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哲学 YAML 示例长什么样

# lib/strategy/examples/philosophy.example.yaml
trader_id: dingdingtao
version: 2026-04-19

style:
  primary: trend_following
  timeframe: [4h, 1d]
  beliefs:
    - "BTC 是主趋势，山寨是杠杆"
    - "胜率 40% 足够，盈亏比 2.5:1 才是核心"

risk:
  max_single_trade_loss_pct: 2
  max_daily_loss_pct: 5
  max_drawdown_hard_stop_pct: 20
  max_leverage: 5
  max_account_leverage: 1
  max_concurrent_positions: 3

avoid:
  symbols:
    - "*PEPE*"
    - "*SHIB*"
    - "*DOGE*"
    - "/\\w+FLOKI\\w+/"
  scenarios:
    - "FOMC day ±4h"
    - "主流交易所维护窗口"
  behaviors:
    - chase_big_candle
    - average_down
    - pyramid_loss
    - trade_during_fomc

23 行 YAML 完整表达一个交易者的哲学。

这是强制前置的——没填哲学的用户，系统不给你生成策略。这是我们和 VergeX 最大的产品边界：我们不取悦懒人。

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怎么用

如果你是在 dingdingtao 仓库里跑演示

pnpm install
pnpm tsx scripts/demo-strategy-paper-trading.ts

会看到 4 步：

1. Philosophy 校验 ✅
2. 合法 Spec 校验 ✅
3. 非法 Spec 校验 ❌（4 errors）
4. Paper Trading 模拟（300 根 4h K 线）

如果你想在自己的项目里用这套类型

直接把 lib/strategy/types.ts + validator.ts + executor.ts 拷出去，三个文件，约 800 行 TS，无外部依赖（只依赖 TS 本身）。

import type { StrategySpec, Philosophy } from "./types";
import { validateSpec, formatValidationReport } from "./validator";
import { runStrategy } from "./executor";

const r = validateSpec(mySpec, myPhilosophy);
if (!r.ok) {
  console.error(formatValidationReport(r));
  throw new Error("spec invalid");
}

const actions = runStrategy(mySpec, currentTick, currentState);

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系列真正的落地

#216-#222 都是论述。这一篇是落地的起点。

后面 v0.2-v1.0 每一版都会有一篇 /posts 对应的更新文章。关注 dingdingtao 的 RSS 可以不漏过。

主轴一句话不变：

AI 是纪律执行者，不是行情预测者。 构建策略的人，比策略本身更重要。 约束的价值，比信号的价值更重要。

v0.1 把"约束"这个词从理论变成了代码。

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声明：v0.1 代码只包含 类型定义 + 校验器 + 纯函数 Executor + Paper Trading 演示，没有任何真实下单能力。本仓库目前仍然只做只读的交易所数据聚合（lib/exchanges/）。所有代码采用 MIT 兼容的内部许可，跟着项目主许可走。本文不构成投资建议。