Сервер навыков OpenClaw для анализа и торговли на индийском рынке

Интеграция OpenClaw для анализа индийского рынка
OpenClawRadar выпустил открытый торговый терминал для индийских рынков, подключенный в качестве сервера навыков OpenClaw. Теперь любой агент OpenClaw может получать данные фондового рынка Индии и проводить полный анализ через HTTP без локальной установки.
Как это работает
Пользователи могут написать /analyze RELIANCE в Telegram и получить полный структурированный анализ с торговым планом за 3-4 минуты. Система использует семь специализированных агентов, работающих параллельно:
- Технический (RSI, MACD, EMA, полосы Боллинджера, ATR, уровни пивотов)
- Фундаментальный (P/E, ROE, ROCE, полученные с Screener.in)
- Опционный (греки, накопление открытого интереса, перекос подразумеваемой волатильности)
- Новостной и макроэкономический (читает текущие заголовки и связывает их с акцией)
- Сентиментный (потоки FII/DII, широта рынка)
- Ротация секторов
- Менеджер рисков
Каждый агент возвращает вердикт и оценку уверенности. Оценки поступают в взвешенный композит, который явно отмечает разногласия, а не усредняет их в расплывчатые выводы.
Затем система проводит пятираундные дебаты: Бык аргументирует, Медведь аргументирует, Бык контраргументирует, Медведь контраргументирует, и Фасилитатор подводит итог. Агент Управляющий фондом читает стенограмму и пишет окончательный вердикт с торговым планом, включая цену входа, стоп-лосс, цели и размер позиции для трех профилей риска (агрессивный, нейтральный, консервативный), откалиброванных под ваш капитал.
Конвейер использует 8 вызовов LLM в стандартном режиме и 11 в углубленном.
Доступ к API
Тот же конвейер доступен как навык OpenClaw:
curl -X POST http://localhost:8765/skills/analyze -H "Content-Type: application/json" -d '{"symbol": "RELIANCE"}'Это занимает от 30 до 90 секунд и возвращает оценочную карту, резюме дебатов, вердикт и все три торговых плана.
Преимущества интеграции с OpenClaw
Сервер навыков публикует манифест обнаружения по адресу /.well-known/openclaw.json. Любой агент OpenClaw получает его один раз, читает схемы входных данных и понимает, что может вызывать, без жесткого кодирования.
Это позволяет создавать цепочки агентов: один агент может отслеживать список наблюдения и вызывать котировки каждые несколько минут, затем вызывать анализ при движении, проверять макроусловия с другим агентом и отправлять сообщение в Telegram с полной картиной.
В настоящее время активно 17 навыков: котировки, опционная цепочка, потоки FII/DII, календарь отчетности, снимок макроэкономики, крупные и блоковые сделки, утренний брифинг, бэктестинг, парный анализ, контекстный чат, а также ценовые и технические алерты с вебхук-колбеками.
Текущие ограничения и планы на будущее
Поддержка брокеров в настоящее время ограничена только Fyers, у которого есть бесплатный API для разработчиков с данными в реальном времени через WebSocket. Zerodha, Angel One, Upstox и Groww находятся в разработке. Интерфейс брокера использует чистый абстрактный класс, где добавление нового брокера в основном связано с сопоставлением их SDK с моделями данных системы.
Предстоящие функции включают торговлю напрямую из Telegram и агентов OpenClaw через команду /trade RELIANCE, которая показывает торговый план с кнопками Подтвердить/Отменить. Агенты OpenClaw смогут вызывать анализ, читать план и вызывать исполнение без кнопок.
Будущая разработка включает создание пользовательских стратегий на простом английском: пользователи описывают, что хотят, система опрашивает о параметрах, пишет код на Python, проводит бэктест на истории NSE и сохраняет стратегию. Уровень управления капиталом будет отслеживать целые портфели, а не отдельные акции.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

Сервер LocalSynapse MCP теперь поддерживает macOS и улучшенный поиск.
LocalSynapse, автономный MCP-сервер для поиска по локальным документам, теперь поддерживает macOS и включает исправления для поисковых запросов из нескольких слов. Разработчик внедрил улучшения на основе обратной связи, включая усиление кликов с учётом позиции и временное затухание в качестве продвижения.

Агентная память V4 достигает 96,2% на бенчмарке LongMemEval, превосходя коммерческие системы памяти искусственного интеллекта.
agentmemory V4 набрал 96,2% на LongMemEval, превзойдя несколько финансируемых компаний в области памяти ИИ, включая PwC Chronos (95,6%), Mastra (94,87%) и OMEGA (93,2%). Система была создана в одиночку за 16 дней на среднебюджетном игровом ПК с бюджетом в $1000.

Merlin: Локальное первое дедупликация контекста LLM – измерение до 71% перекрытия чанков, бесплатно и с открытым ядром
Merlin — это локальный инструмент дедупликации контекста, который показал 22–71 % дублирования чанков на 22 миллионах пассажей из реальных сессий агентов/RAG. Работает как HTTP-прокси (Ollama/vLLM/SGLang/llama.cpp), MCP-сервер (Claude/Cursor/OpenClaw) или автономный CLI. Открытое ядро (MIT) с ежедневным лимитом использования.

Пиры MCP Сервера Подключают Сессии Искусственного Интеллекта для Программирования для Совместной Работы
Peers — это локальный MCP-сервер, который соединяет сессии Claude Code и Codex, позволяя им обнаруживать друг друга, сотрудничать через общие черновики, обмениваться артефактами, такими как диффы и отчёты о тестировании, и передавать контекст сессии в виде структурированной разметки.