你的筆記本本地，能跑一套完整的交易團隊嗎？

市面上的交易 bot 基本是一種東西：規則驅動，參數固定，上線之後不動，市場風格一變就失效。

但我們今天介紹的產品不是這個路子。

它 README 的第一句話是：「你的研究台、量化團隊、交易大廳和風控部門——全部跑在你的筆記本上，24 小時不停。」

這個項目叫 OpenAlice。作者是 @0xcherry。

它是一個開源的 AI 交易代理引擎，完全跑在本地，24 小時不停。官方的說法是「你的研究台、量化團隊、交易大廳和風控部門」。官方的定位是：「你的一人製華爾街」。

3100 多個 GitHub star，程式碼全開，clone 下來跑在自己機器上，資料不出本地。

它能幫你做什麼？

1、市場研究自動化

數據這邊，OpenAlice 內置了一套叫 TypeBB 的引擎，基於 OpenBB 改的，支持股票行情、加密貨幣、外匯、宏觀經濟指標，還有 BLS 勞工數據。技術分析用類 Excel 的公式語法，你寫 SMA(close, 20) 它就給你 20 日均線。

Alice 還可以持續監聽你指定的 RSS 新聞源，自動抓取、歸檔、分析相關資訊。比如你讓它「關注所有關於美聯儲利率的新聞」，它會自己讀完、總結影響、判斷對你持倉的影響是利多還是利空。

2、多資產行情分析

支持股票、加密貨幣、外匯、期權、期貨、ETF。內置類 Excel 的技術分析公式引擎（基於 OpenBB），可以計算移動均線、RSI、布林帶等指標，也支持宏觀數據（比如美國勞工部 BLS 數據）。

3、自主下單

OpenAlice 支援 100 多個加密貨幣交易所，Binance、OKX、Bybit 都在其中。除了加密行業的資產交易之外，美股、股票期權期貨債券也全覆蓋。

AI 分析完後，將訂單「暫存」（stage），你看到後寫一句備註「確認買入」，相當於 commit，你再 push，才真正發到券商執行。不會繞過你自動亂買。

4、風控護盾

每個帳戶都有一套「Guard Pipeline」可以設定單筆最大倉位、交易冷卻時間、只允許交易某些標的。AI 再聰明，也過不了這道關。

5、上市公司研究

上市公司研究這邊，OpenAlice 可以拉財務報表、分析師預期、內部人員交易記錄、財報日曆，幫你做基本面分析。

6、持續運行 + 記憶

Alice 有持久化的「認知狀態」它記得上次分析結論，有情緒狀態追蹤（是的，它有「情緒」，用於影響決策風格），支援跨對話工作記憶。你不需要每次重頭解釋。

三個基本設計原則

OpenAlice 有三個設計原則值得單獨說。

1、文件驅動

OpenAlice 的所有狀態都存在本地的 data/ 資料夾裡。Markdown 文件、JSON 配置、對話日誌，人類可讀。

你打開文字編輯器就能看到 OpenAlice，記住了什麼、在想什麼。沒有數據庫，沒有雲端，數據主權完全在你這裡。

沒有數據庫，沒有雲端同步，沒有你不知道的地方。也就是說，數據主權完全在你手上。

2、推理驅動

OpenAlice 不靠規則下單，靠持續推理：讀行情，讀新聞，計算指標，然後給出判斷，現在應該做什麼，為什麼，風險在哪裡。每個決策背後都有完整的推理鏈，實時可見，不是黑箱。

3、作業系統原生

Alice 可以直接調用你的作業系統能力：通過瀏覽器搜索網頁，通過 iMessage 給你發消息，甚至連接本地網路的音箱在需要時叫醒你。不是沙盒裡的 API，是真實的系統權限。

用戶也可以把本地托管的大模型接進來作為 Alice 的「大腦」，連模型層面的數據也不出本地。

Alice 有哪些具體的應用場景？

場景一：交易加密貨幣波段的監控

比如你持有 BTC 和 ETH，就可以讓 Alice 盯著 4 小時 K 線和 Coindesk 新聞。當出現「美聯儲官員發表鴿派言論」或者「BTC 突破前高」類似的新聞或走勢時，Alice 自動生成分析報告 + 建議加倉方案，推送到你的 Telegram，你確認後一鍵執行。

場景二：美股財報季

在財報季前，可以讓 Alice 為你整理你所持倉公司的分析師預期、歷史財報表現，生成一份對比報告，告訴你哪幾家「超預期概率高」。Alice 還會在財報發布當天提醒你，並在第一時間分析結果。

場景三：自然語言下單

你可以直接在 Web UI 聊天框裡說：「我覺得近期科技股會受壓，幫我把 NVDA 倉位降 30%，分三天執行，每天均價賣。」

然後 Alice 會拆解任務、計算價格區間、staging 三筆訂單，等你逐一確認 push。

場景四：24/7 無人值守監控

你可以設置 Alice 每小時檢查一次持倉風險，如果某個倉位虧損超過 5%，通過 iMessage 或 Telegram 叫醒你。真正實現，人在睡覺，AI 在盯盤。

它怎麼管住自己

自動交易最大的風險是：AI 在你不知道的時候，做了你不想讓它做的事。

通過三個層面，OpenAlice 在架構層面把這個可能性堵死了。

一個是前文說過的，OpenAlice 的所有狀態都存在本地的 data/ 檔案夾裡。我們隨時能看到它在想什麼、記住了什麼。

OpenAlice 的團隊相信，對於一個要碰真實資金的系統，把帳戶憑據托管在云端本身就是不安全的，無論用什麼技術，本地運行才是交易代理的正確形態。

另外是下單，走的路線是： stage → commit → push 流程，和 Git 一模一樣。也就是說 OpenAlice 生成訂單之後不能自己執行，要你確認、簽字、再 push，才發到券商。沒有你的兩次操作，Alice 碰不到真實資金。

以及在 OpenAlice 上，每個帳戶有獨立的 Guard Pipeline。單筆倉位上限、交易冷卻時間、標的白名單，你自己設，Alice 繞不過去。策略再激進，過不了這道關就發不出去。

一些沒有答案的問題

使用 OpenAlice 的要求不高，但也並不是零門檻。

首先你需要 Node.js 22 以上，pnpm 10 以上，還有 Claude Code CLI 登入好。整個過程，懂點命令行的人兩小時內可以跑起來。不懂的，可能會卡在環境配置上一天。

目前 OpenAlice 在 GitHub 上有 3100 多 star，425 個 fork，463 次提交。

開源發生在 2026 年初。作者的說法是：維護一個商業產品需要處理定價方案、生產環境、權限系統，這些事情讓他沒時間把 Alice 本身做好。開源了，反而可以專注核心。

團隊只有一個請求：不管你怎麼 fork，把 Alice 的名字留著。

後續的商業化方向，作者設想了三個：數據訂閱、托管服務、交易手續費分成都在選項裡。但他說，在那之前，先把 Alice 做好，這才是最重要的。

但是推理驅動的決策，在真實市場裡能持續賺錢嗎？

也不一定。

畢竟，Alice 的決策質量直接依賴底層大模型。大模型會幻覺，新聞會誤導，技術指標會鈍化。Guard Pipeline 和人工審批能彌補多少，取決於市場環境，沒有回測數據可以參考。

即使工具再強，也不一定能保證我們的交易一定成功。

而官方也提示了這是一個實驗性軟體，不建議用真實資金，除非你完全理解並接受風險。

專案地址：github.com/TraderAlice/OpenAlice

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