SmartTrader (智能交易者)

技术栈

• Ruby: 4.0.1
• Rails: 8.1.2
• Database: PostgreSQL
• CSS: Tailwind CSS
• JavaScript: Turbo, Stimulus
• Components: ViewComponent
• AI Integration: Claude Code, LLM, Skills, MCP

快速开始

环境要求

• Ruby 4.0.1
• PostgreSQL
• Node.js (for asset compilation)

安装步骤

1. 克隆仓库

git clone git@github.com:feed-mob/smart_trader.git
cd smart_trader

2. 安装依赖

3. 配置环境变量

cp .env.sample .env
# 编辑 .env 文件,配置数据库连接

4. 创建数据库

rails db:create
rails db:migrate

5. 启动服务

访问 http://localhost:3000

环境变量配置

参考 .env.sample 文件配置以下变量:

• PRIMARY_DATABASE_URL: PostgreSQL 数据库连接地址

开发工具

项目集成了以下开发工具:

• pry-byebug: 调试工具
• pry-rails: Rails 控制台增强
• rubocop-rails-omakase: 代码风格检查
• brakeman: 安全漏洞扫描
• bundler-audit: 依赖安全审计

因子系统初始化

因子系统需要初始化种子数据才能正常工作。

1. 初始化因子定义

bundle exec rails runner db/seeds/factor_definitions.rb

这将创建 6 个默认因子：

• 动量因子 (momentum) - 权重 20%
• 波动率因子 (volatility) - 权重 15%
• 贝塔因子 (beta) - 权重 15%
• 成交量比率因子 (volume_ratio) - 权重 20%
• 情绪因子 (sentiment) - 权重 15%
• 趋势因子 (trend) - 权重 15%

2. 初始化 Mock 数据 (开发/测试环境)

如果需要测试因子矩阵和相关性页面，可以创建模拟数据：

bundle exec rails runner db/seeds/mock_factor_data.rb

这将创建：

• 5 个资产 (BTC, ETH, AAPL, NVDA, GLD)
• 每个资产 30 天的价格快照
• 所有资产的因子值

3. 因子系统页面

初始化完成后，可以访问以下页面：

4. 生产环境

生产环境不应该使用 mock 数据，应该：

1. 运行因子定义 seed
2. 配置数据采集任务 (CollectAssetDataJob)
3. 配置因子计算任务 (CalculateFactorsJob)

信号系统

信号系统基于因子数据，通过 AI 生成交易信号。

1. 初始化 Mock 信号数据 (开发/测试环境)

bundle exec rails runner db/seeds/mock_trading_signals.rb

这将创建：

• 每个资产的最新交易信号
• 部分资产的历史信号记录

2. 信号系统页面

3. 信号生成

• 手动生成: 在信号列表页面点击"生成全部信号"
• 自动生成: 配置 GenerateSignalsJob 定时任务

4. 信号类型

每个信号包含：

• 置信度 (0-100%)
• 推理说明
• 关键驱动因子
• 风险提示
• 因子快照