AI 发展到今天，说实话，如果现在交易还不用 AI 来辅助决策，我真的会有种被淘汰的危机感。

最近 langchain-trading-agents 更新了国内期货和股票的实盘交易接口。
它厉害的地方在于，把基金经理那一整套交易决策流程，用 AI 自动化实现了。
系统里包含六个角色：传统指标分析师、裸K分析师、金融日历事件分析师、新闻分析师、基本面分析师等。

这次我做了一个简单的尝试：
用 langchain-trading-agents 的「纯裸K智能体」操盘焦煤 2601，完整跑了一次 AI 自动决策交易。
时间区间是 2025-11-10 夜盘开始。

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一、我给 AI 的操盘提示词（小白都能看懂）

我只启用了一个角色：纯价格行为分析师（裸K交易）。

核心逻辑：

• 大周期：日线
• 中周期：小时线
• 小周期：15分钟
• 日线+小时线决定方向
• 15分钟决定进出场
• 允许高抛低吸
• 不允许日线级别长期持仓
• 一旦有信号，必须自动下单，并带好止损止盈

我把提示词直接放进官方示例里，改成如下代码：

from examples.common_lib_example import *
model_config = get_llm_model_config(ModelProvider.DEEPSEEK)

async def main():
    query = """
你现在是AI操盘高手,擅长不同周期切换高抛低吸.请根据我设定的系统提示的仓位管理操盘.
周期定义:大周期是日线,中周期是小时线,小周期是15分钟k线.
策略圆测,日线和小时线决定操盘方向,止损放一定是日线和小时间的关键压力位和支撑位.15分钟决定进场和出场
方向:多空都可以做.并且允许高抛低吸,持仓时间只允许15分钟和小时级别.不允许日线级别持仓.
帮我分析下 焦煤2601.如果有信号直接调用工具下单并设置好止损.如果有止盈,请一起设置.
"""
    indicator_analyst_llm = PriceActionAnalyst(**model_config)
    result = await indicator_analyst_llm.analyze(query)
    print("Analysis results:\n", result)

if __name__ == "__main__":
    run_MyAsyncSubscribe()
    import asyncio
    asyncio.run(main())
    # 等待异步写入完成
    sleep(0.8)

运行 MCP 服务(langchain-trading-agents 安装后自带)：

finance-trading-ai-agents-mcp

最后执行上面的代码
二、第一次看到 AI 自动下单，我真的被震住了

但当 AI 自己判断方向、自动下单、设置止损止盈那一刻，我脑子里就闪过雷军那句话：

“我当时就震惊了。”

那一瞬间，我真切地感受到：
未来交易极有可能被 AI 完全取代。
它执行纪律比人强太多，不情绪化，不找理由，也不会手抖。

三、小白也能安装的 langchain-trading-agents 方法

这个包已经集成了金融数据接口、期货/股票接口和 MCP 工具，基本就是一键装好直接用。

方法一（懂 Python 的）：

git clone https://github.com/aitrados/langchain-trading-agents.git
cd langchain-trading-agents
pip install -r requirements.txt

或者 pip install -e .

方法二（小白模式）：

pip install -U langchain-trading-agents

四、最简配置流程（能跑通的）

把 env_example 改成 .env

AITRADOS_SECRET_KEY=你的key#免费申请,换成自己的
DEBUG=true
ENABLE_RPC_PUBSUB_SERVICE=true

把 config_example.toml 改成 config.toml

default_system_prompt_lang="zh_cn"
auto_run_brokers=["zhongxinqihuo"]

[broker]
    [broker.zhongxinqihuo]
        provider = "ctp"
        username = "你的账号"
        password = "你的密码"
        broker_id = "XXX"
        trade_server = "XXXX"
        market_server = "XXXX"


#配置 LLM（我用 DeepSeek）

[llm_models.deepseek]
	provider = "deepseek"
	base_url = "https://api.deepseek.com/v1"
	model_name = "deepseek-chat"
	api_key = "你的key"
	temperature = 0.7

做到这里就能正常运行智能体。

五、总结

如果你对 AI 自动操盘、智能体交易、MCP 框架感兴趣，真的建议自己跑一遍。
当我第一次看见 AI 自动完成下单时，就是那种“未来真的来了”的感觉。

欢迎一起交流，研究 AI 智能体在交易领域的实战应用。