Создание 7-агентного AI торгового стола с OpenClaw

В этой статье описывается практическое исследование по настройке торгового стола с 7 агентами ИИ с использованием OpenClaw, который значительно меняет ручной процесс торговли. Работая на Mac mini с Claude в качестве основного ИИ, эта настройка предназначена для автоматизации различных аспектов рабочего процесса торговли акциями.
Ключевые детали
- Агенты ИИ: Настройка состоит из семи агентов ИИ, каждый из которых управляет отдельными задачами.
- Wilson (Opus) — Оператор, координирующий все действия.
- Сканер (Sonnet) — Анализирует более 2100 акций каждое утро и оценивает их на основе множества факторов.
- Исследователь (Sonnet) — Предоставляет глубокие исследовательские материалы о акциях, основываясь на фундаментальных данных и инсайдерской активности.
- Режим (Sonnet) — Мониторит состояние рынка и дает советы по благоприятным условиям для торговли.
- Следователь (Sonnet) — Сканирует Reddit на предмет упоминаний акций, используя бесплатные .json конечные точки, перехватывая дезинформацию.
- Создатель приложений (Sonnet) — Создает и поддерживает приложения для панелей.
- Фреймворк и инструменты: Использует OpenClaw для структурирования торгового стола, в то время как Claude поддерживает обработку ИИ и использует агентов на базе Sonnet.
- Разработанные приложения: Были созданы четыре пользовательские панели Flask.
- Торговый трекер — Отслеживает портфель акций и опционов, управляя размерами позиций и стоп-лоссами.
- Центр управления — Центральный узел для лент активности, напоминаний и обновлений агентов в реальном времени.
- Ежедневный журнал — Записывает сделки, уроки и настроение трейдера.
- Данные и автоматизация: Использует анализ исторических графиков акций с помощью ИИ видения Claude, извлекая критически важные данные, такие как типы паттернов и цены разворота. Реализует cron задачи для автоматизации повторяющихся задач, включая подготовку к предторговой сессии, мониторинг технических сигналов и сканирование Reddit.
Извлеченные уроки
- Агенты Sonnet эффективны для нишевых задач и экономически целесообразны.
- Избегайте изменений конфигурации в рабочие часы, чтобы предотвратить сбои.
- Используйте
launchdдля управления процессами, гарантируя их перезапуск в случае завершения. - Прямой доступ к JSON конечным точкам для Reddit эффективен без требований к API.
- Регулярная сохранность торговых данных жизненно важна для предотвращения потери данных.
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также

Рекурсивная система ИИ-агентов строит и улучшает свой собственный веб-сайт
Разработчик создал веб-сайт с помощью Claude Code, который генерирует собственный контент для рассылки, а затем использует этот контент для выявления пробелов и создания бэклога улучшений. Система работает на еженедельном конвейере, развернутом на Vercel.

Использование виртуальной машины с OpenClaw для прямого доступа к файлам и ускорения итераций.
Запуск OpenClaw в виртуальной машине позволяет разработчикам напрямую просматривать, читать и редактировать файлы проекта, такие как AGENTS.md и HEARTBEAT.md, вместо работы исключительно через чат-интерфейсы. Этот подход значительно ускоряет циклы итераций.

Понимание автономности AI-агентов в реальных приложениях
Недавнее исследование Anthropic анализирует миллионы взаимодействий между человеком и агентом для измерения автономии искусственных агентов, таких как Claude Code, в различных областях.

Создание агента для Slay the Spire 2 с использованием локальных LLM: уроки и нерешённые задачи
Разработчик создал агента, который играет в Slay the Spire 2, используя Qwen3.5-27B через KoboldCPP/Ollama, достигая ~10 секунд на действие и ~88% успешности действий с такими техниками, как маршрутизация инструментов на основе состояния и режим одного инструмента, одновременно выявляя открытые проблемы, такие как согласованность промптов и надежность вызова инструментов.